Un equipo de investigadores de la Universidad de California en Berkeley ha logrado recrear la tecnología central detrás del modelo de inteligencia artificial DeepSeek R1 por tan solo $30, desafiando la creencia de que el desarrollo de IA avanzada requiere presupuestos multimillonarios.
Bajo el liderazgo del candidato doctoral Jiayi Pan, los investigadores desarrollaron "TinyZero", una versión reducida del modelo que, a pesar de contar con solo 3 mil millones de parámetros en comparación con los 671 mil millones del original, logra replicar las capacidades fundamentales de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek R1-Zero.
Para probar el sistema, el equipo utilizó el juego Countdown, un rompecabezas matemático donde se debe alcanzar un número objetivo mediante operaciones aritméticas. Aunque inicialmente el modelo generaba respuestas aleatorias, gradualmente aprendió a refinar sus soluciones mediante un proceso iterativo de revisión y búsqueda.
Los investigadores experimentaron con diferentes tamaños de modelo, descubriendo que versiones de 500 millones de parámetros tenían dificultades para mejorar sus respuestas, mientras que al aumentar a 3-7 mil millones de parámetros, el sistema mostraba una notable mejora en la resolución de problemas.
Este logro plantea interrogantes sobre los costos actuales en el desarrollo de IA. Mientras OpenAI cobra $15 por millón de tokens a través de su API, DeepSeek ofrece sus servicios por $0.55 por millón. Sin embargo, algunos expertos cuestionan estas cifras, estimando que los costos operativos reales de DeepSeek podrían alcanzar entre $500 millones y $1 mil millones anuales.
El proyecto "TinyZero" ha sido publicado en GitHub para experimentación pública, permitiendo a desarrolladores e investigadores explorar cómo crear sistemas de IA avanzados con recursos limitados. Este avance podría transformar el panorama actual dominado por gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y Microsoft.