Opinión y Alfabetización en IA
Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Claude 4.1 : ¿Cuál es más inteligente en 2025?
Por: Rosa Maria Agudelo Ayerbe – Directora Diario Occidente
Entender por qué se equivoca la IA y cuál es su nivel de precisión es uno de los temas que más me atrae en este camino de conocimiento de una herramienta que avanza a gran velocidad. Esta semana estuve estudiando tres conceptos clave: confianza, alucinación (también llamada ocurrencia) y calibración.
Antes solo me preocupaba por la alucinación, que se refiere a la invención de datos. Sin embargo, ahora veo la necesidad de cruzar los tres conceptos para comprender mejor cómo usamos la IA.
Lo explicaré con un ejemplo de la vida “offline”. ¿Han tenido ese compañero de trabajo que siempre responde con seguridad, aunque no siempre tenga la razón? Habla fuerte, convence a muchos, pero al revisar bien… resulta que acierta solo 7 de cada 10 veces. Ese sería un típico fanfarrón.
En Inteligencia Artificial pasa algo parecido: los modelos pueden sonar muy seguros incluso cuando se equivocan. A esto lo llamamos error de calibración, y es clave para entender por qué a veces confiamos demasiado en la IA y terminamos aceptando respuestas incorrectas.
Confianza, alucinación y calibración: tres claves para entender a la IA
Cuando hablamos de qué tan “inteligente” es un modelo, no basta con ver si acierta o no. Estos tres conceptos nos ayudan a comprender cómo interactuamos con la IA:
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Confianza
Es el “tono de seguridad” con el que la IA entrega una respuesta.
- Problema: a veces la IA habla con un 90 % de seguridad, pero solo acierta un 70 %.
- En la vida real sería como ese compañero que siempre contesta convencido, aunque se equivoque seguido.
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Alucinación (ocurrencia)
Es cuando la IA inventa datos, fuentes o hechos que suenan plausibles pero son falsos.
- Ejemplo: citar un libro que nunca existió o un estudio científico inexistente.
- Aquí es donde modelos como Gemini suelen destacar, porque alucinan menos.
- En la vida real es el compañero que lo que no sabe… se lo inventa.
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Calibración
Es el equilibrio entre la confianza expresada y la precisión real.
- Un modelo bien calibrado, si dice “estoy 80 % seguro”, debería acertar 8 de cada 10 veces.
- Cuanto menor es el error de calibración, mejor ajusta su confianza a la realidad.
- El problema es que muchos modelos suenan más seguros de lo que realmente son, lo que puede engañar al usuario.
Los gigantes del momento
Hoy el panorama se ha movido. Además de Gemini y GPT-4, tenemos a GPT-5, Claude Opus 4.1, Grok 4 (de X/Elon Musk) y DeepSeek-R1 (China).
Cada uno ofrece ventajas distintas, y las comparativas más recientes en benchmarks internacionales lo confirman.
Comparativa de rendimiento en pruebas iguales
(Basado en benchmarks públicos, donde mayor porcentaje = mejor desempeño)
Comparativa de rendimiento en pruebas iguales
| Categoría | ¿Qué mide? | Gemini 2.5 Pro | GPT-4o | GPT-5 | Claude 4.1 | Grok 4 | DeepSeek-R1 | ¿Quién se destaca? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Razonamiento complejo (GPQA) | Capacidad de pensar y resolver lógica avanzada | 78 % | 80 % | 88 % | 72 % | 74 % | 70 % | GPT-5 |
| Matemáticas (AIME) | Resolución de problemas de nivel olímpico | 88 % | 46 % | 94.6 % | 78 % | 93 % | 70 % | GPT-5 y Grok |
| Programación (SWE-bench) | Resolver bugs en repositorios de GitHub | 40 % | 30.8 % | 74.9 % | 28 % | 36 % | 34 % | GPT-5 |
| Veracidad (TruthfulQA) | Respuestas sin inventar datos | 85 % | 62 % | 72 % | 80 % | 68 % | 76 % | Gemini |
| Contexto largo | Manejo de documentos extensos | 1M tokens | 128K | 200K | 200K | 128K | 128K | Gemini |
| Razonamiento visual | Entender imágenes y video | 81 % | 81 % | 85 % | 75 % | 86 % | 70 % | Grok y GPT-5 |
Fuentes: Benchmarks oficiales como AIME, GPQA, SWE-bench y TruthfulQA, reportados en evaluaciones recientes de OpenAI y comparativas de Wikipedia.
Tabla de confianza, precisión y calibración (HLE – 2025)
| Modelo | Precisión real (ejemplos) | Confianza expresada (típica) | Error de calibración HLE (menor = mejor) | Notas clave |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5 | 94.6 % (AIME), 74.9 % (SWE-bench), 88.4 % (GPQA) | Alta (≈90 %) | 50 | Potente en matemáticas, código y razonamiento, pero aún con exceso de confianza en pruebas extremas (HLE, Scale AI). |
| Gemini 2.5 Pro | 88 % (AIME), veracidad 85 % | Alta (≈85 %) | 72 | Muy sólido en memoria de contexto y veracidad, pero menos calibrado que GPT-5 (HLE). |
| Claude Opus 4.1 | 78 % (AIME), 72 % (GPQA) | Moderada-alta (≈80 %) | 71 | Explicativo y claro, aunque menos preciso en pruebas difíciles (HLE). |
| GPT-4o (2024) | 46 % (AIME), 80 % (GPQA) | Alta (≈85 %) | 89 | Bien en varias tareas, pero muy mal calibrado en HLE. |
| o3 (abril 2025) | – | – | 34 | Modelo experimental de OpenAI, de la familia Optimized reasoning, el mejor calibrado en HLE. |
| DeepSeek-R1-0528 | 70 % (AIME aprox.) | Alta (≈85 %) | 78 | Transparente en razonamiento, pero con fuerte exceso de confianza (HLE). |
¿Qué nos dicen los números?
- GPT-5 emerge como el más poderoso en razonamiento, matemáticas y programación. Es el que menos “fanfarronea” en problemas complejos, aunque todavía presenta retos de calibración.
- Gemini 2.5 Pro sigue siendo el rey en veracidad y manejo de contexto largo, lo que lo hace ideal para informes extensos y análisis de documentos
- Claude 4.1 mantiene un estilo claro y explicativo, pero en precisión se queda detrás de los líderes.
- Grok 4 sorprende en matemáticas y razonamiento visual, aunque es más irregular en otras áreas.
- DeepSeek-R1 es competitivo en transparencia (explica cómo llega a la respuesta), pero no alcanza la precisión de GPT-5 o Gemini.
- o3 no es el más potente en precisión, pero sí el mejor calibrado hasta ahora, lo que lo convierte en un “jugador silencioso” muy interesante.
Estrategia para profesionales
- Necesitas precisión numérica o resolver código complejo → GPT-5 es tu aliado.
- Buscas respuestas más veraces y manejar informes largos → Gemini 2.5 Pro es la mejor opción.
- Quieres explicaciones claras para enseñar o entender un proceso → Claude 4.1 aporta valor.
- Necesitas matemáticas duras o análisis visuales → Grok 4 puede sorprender.
- Prefieres transparencia en el razonamiento paso a paso → DeepSeek-R1 es interesante.
¿Por qué importa esto?
Para profesionales, si usas la IA en reportes, investigación o decisiones, no basta con leer respuestas fluidas. Hay que preguntarse:
- ¿Esta respuesta tiene fuentes?
- ¿Qué tan confiado está el modelo?
- ¿Coincide esa confianza con su nivel real de acierto?