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Investigación 🇺🇸

Gestión de Niveles de Razonamiento en Modelos de Lenguaje Grandes

Sebastian Raschka explica cómo funcionan los modos de razonamiento de distinta complejidad (bajo, medio, alto) en modelos de lenguaje grandes. Analiza métodos de aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables, así como mecanismos para cambiar entre modos, incluyendo enfoques utilizados en modelos como DeepSeek-R1, Qwen3 y GPT-5.6.

OpenAI

DeepSeek

Moonshot AI

Sebastian Raschka27.07 · 20:04

Modelos 🇨🇳

Qwen3-Coder: el modelo más agéntico de Alibaba Qwen para código

Alibaba Qwen ha lanzado Qwen3-Coder, un modelo de código insignia con 480 mil millones de parámetros totales y 35 mil millones de parámetros activos, logrando resultados de última generación entre modelos abiertos en tareas de codificación agéntica, uso de navegador y uso de herramientas. El modelo admite contexto de 256 mil tokens (hasta 1 millón con extrapolación), fue entrenado en 7,5 billones de tokens con un 70% de código y utiliza aprendizaje por refuerzo a gran escala, incluyendo aprendizaje por refuerzo de horizonte largo para interacciones multi-paso en entornos. Junto al modelo, se ha liberado como código abierto la herramienta Qwen Code basada en Gemini Code.

Alibaba/Qwen

Alibaba Qwen27.07 · 18:03

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