NVIDIA ha lanzado AceReason-Nemotron-14B, un modelo de código abierto de 14 mil millones de parámetros centrado en el razonamiento en matemáticas y código.
Se entrenó utilizando aprendizaje de refuerzo (primero en problemas de matemáticas, luego en desafíos de código) con el objetivo de resolver tareas que requieren mucha lógica con mayor precisión que los modelos de lenguaje tradicionales.
Ya está disponible en Hugging Face para que cualquiera pueda descargarlo y usarlo.
Lo que dice la empresa
NVIDIA compartió puntos de referencia que muestran mejoras reales:
78,6% en AIME 2024
67,4% en AIME 2025
61,1% en LiveCodeBench v5
54,9% en LiveCodeBench v6
Estos puntajes muestran que el modelo puede razonar problemas de múltiples pasos y generar mejores soluciones tanto en matemáticas como en programación.
No solo están lanzando un modelo: están sentando las bases para construir sistemas de IA agentes.
Como dijo Jensen Huang, CEO de NVIDIA:
“Los modelos de razonamiento abierto, el software y las herramientas de NVIDIA brindan a los desarrolladores y empresas de todo el mundo los elementos básicos para crear una fuerza laboral de IA acelerada y agente”.
- Comunicado de prensa de NVIDIA, 18 de marzo de 2025
Lo que eso significa (en palabras humanas)
NVIDIA no está intentando crear un nuevo asistente.
Están brindando a los desarrolladores una caja de herramientas gratuita, abierta y diseñada para pensar con claridad en problemas complejos.
AceReason no hace charlas triviales.
Está diseñado para ayudar a ingenieros, codificadores e investigadores a resolver problemas difíciles de matemáticas y programación mejorando el modo en que el modelo razona paso a paso.
Es algo con lo que construyes, no algo con lo que hablas.
¿Qué significa aprendizaje por refuerzo?
Cuando NVIDIA dice que este modelo fue entrenado usando aprendizaje de refuerzo, esto es lo que realmente quieren decir:
Es como darle retroalimentación a la IA mientras aprende, para que pueda probar diferentes respuestas y recibir instrucciones sobre cuáles son mejores.
En lugar de simplemente copiar ejemplos como en el entrenamiento normal, el modelo pasa por un bucle:
Intenta responder a un problema
Obtiene una puntuación o “recompensa” en función de lo buena que sea la respuesta.
Se ajusta para hacerlo mejor la próxima vez.
Esto es útil para tareas como matemáticas y codificación, donde no existe una única oración que suene correcta: hay una respuesta correcta que necesita pasos lógicos para llegar a ella.
El aprendizaje de refuerzo ayuda al modelo a aprender a realizar esos pasos con mayor precisión.
Así que, en palabras sencillas:
No sólo está entrenado para hablar: está entrenado para resolver.
¿Qué tienen que ver DeepSeek R1 Distilled y Qwen-14B?
Cuando intentas desarrollar un algoritmo de IA, conocer tu objetivo (qué quieres que haga realmente) es clave.
Ahí es donde entran en juego Qwen-14B y DeepSeek R1 Distilled.
Estos módulos no solo son de uso gratuito (sí, Qwen-14B es de código abierto), sino que también fueron creados con algo poco común en el mundo LLM: enfoque.
Y lo sabemos: decir “enfocado” puede sonar vago.
Pero lo que queremos decir es esto:
Estos modelos fueron entrenados con un propósito muy específico en mente.
No tienen que gestionarlo todo, como lo hacen Gemini o ChatGPT.
No están intentando mantener una conversación, ser políticamente correctos, entender matices o ayudarte a escribir un poema.
Están diseñados para hacer bien una cosa y, por eso, no se sienten abrumados.
Por eso son excelentes puntos de partida para construir algo como AceReason.
Cuando comienzas con un modelo que ya está ajustado para ser nítido y estrecho, es más fácil entrenarlo para tareas que tienen poco o nada que ver con hablar, como resolver problemas de matemáticas o escribir código funcional.
Cómo se compara: Propósito y alcance del modelo
Modelo | Arquitectura base | Objetivo | ¿Listo para la conversación? | Tipo de entrenamiento | ¿Código abierto? | Fortaleza principal |
AceReason-Nemotron-14B | DeepSeek-R1-Destilado-Qwen-14B | Razonamiento matemático y de código enfocado | ❌ No | Aprendizaje por refuerzo (matemáticas/código) | ✅ Sí | Razonamiento estructurado, tareas basadas en la lógica |
GPT-4 (ChatGPT) | Propiedad | Asistente de propósito general | ✅ Sí | Supervisado + RLHF | ❌ No | Fluidez lingüística, utilidad multidominio |
Géminis (Google) | Propiedad | Asistente multimodal (texto, imagen, código) | ✅ Sí | Multimodal + ajuste fino + RLHF | ❌ No | Se integra en todo el ecosistema de Google |
Mistral 7B | Transformador (denso) | LLM ligero, rápido y de código abierto | ❌ No (no por defecto) | Predicción del próximo token | ✅ Sí | Velocidad, eficiencia del token, extensible |
Qwen-14B | El transformador de Alibaba | Modelo base abierto utilizado en muchos proyectos | ❌ No | Preentrenado, instrucción adaptada | ✅ Sí | Fundamento del lenguaje y el razonamiento |
En resumen
Costo:
Libre para investigación y uso comercial bajo la Licencia de Modelo Abierto de NVIDIAQ2_K (2 bits): 5,77 GB
Q4_K_M (4 bits): 8,99 GB
Q8_0 (8 bits): 15,7 GB
F16 (16 bits): 29,5 GB
Perspectiva del equipo Frozen Light
Este movimiento de NVIDIA dice mucho.
En primer lugar, están claramente intentando engañar a los vendedores de LLM, incluso si no lo dicen en voz alta.
Se están conectando al mensaje de código abierto para poder desviar silenciosamente la conversación de:
"Hola, ahora estamos construyendo LLMs"
y hacia:
“Sólo estamos apoyando a los desarrolladores”.
Pero si realmente te detienes y miras, esto grita:
NVIDIA pasó de hablar de chips… a fabricar modelos.
Y no cualquier modelo, sino modelos entrenados para razonar, aprender y construir conocimiento.
Y hablemos de los módulos que eligieron.
Aquí es donde se pone interesante.
Eligieron DeepSeek, lo que podría parecer simplemente otro proyecto de código abierto…
Pero debajo de la superficie, también intenta ser tu asistente, sólo que disfrazado de código abierto.
¿Por qué eso importa?
Porque los datos de cultura y entrenamiento dan forma al modo en que piensa un modelo.
Y DeepSeek no proviene del mismo lugar que GPT-4 o Gemini.
Así que sus prejuicios, su estilo y sus prioridades son diferentes.
En el mundo de la IA, lo sabemos como:
“Lo que entrenas es lo que obtendrás”.
Y aquí está la verdad: entrenar a un modelo para que esté libre de prejuicios, sea políticamente correcto y bueno en la conversación es realmente difícil.
Así que NVIDIA no se molestó.
Su objetivo era algo mucho más limpio:
Matemáticas y programación.
Sin política. Sin sentimientos.
Sólo un lenguaje universal, donde no tienes que preocuparte por ofender a nadie.
Esto no es una nota al margen: es toda la estrategia.
Porque la verdadera guerra de la IA no se trata de quién construye el asistente más amigable.
Se trata de quién es el propietario de los datos.
Y NVIDIA no puede contar con que alguien más les dé lo que necesitan.
Si su negocio es de infraestructura, comprenderá mejor los programas que se construyen sobre ella.
¿Y eso cómo se hace?
Fácil.
Conecte con las necesidades de los desarrolladores, sin filtrar ni procesar.
Comience a recopilar señales.
Crea una línea entre tú y tu audiencia, antes de que alguien más lo haga.
No lo olvidemos:
Cada gran salto en IA ha sido impulsado por la infraestructura y las GPU.
Ese es el territorio de NVIDIA. Y planean quedarse allí.
Pero para seguir siendo relevantes, necesitan seguir inspirando a los desarrolladores.
¿Y esto?
Esta es su próxima gran idea.
Y tenemos que dárselo:
Ellos leyeron la sala.
Sabían que el código abierto hablaría directamente al corazón del desarrollo real.
Sabían que los datos son la nueva moneda, y ya hemos gastado gran parte de ellos de forma gratuita, solo para utilizar lo que otros construyeron.
Así que esto es lo que diremos alto y claro:
Si eres desarrollador,
Sus datos no son solo tráfico.
Es capital.
Y si no lo reclamas tú ahora, alguien más lo hará.
¿Este lanzamiento?
No se trata sólo de razonamiento.
Se trata de posicionamiento.
Propiedad.
Y asegurarse de que nunca se queden fuera de la siguiente fase del juego.
