11 veces más barato que ChatGPT: el pequeño modelo de IA de Pathway rompe los esquemas en pruebas de inteligencia
El laboratorio Pathway, especializado en nuevas arquitecturas de inteligencia artificial (IA), ha compartido los últimos resultados de las pruebas de su modelo de razonamiento BDH-CQ. Para los estándares del sector, tiene pocos parámetros —solo 150 millones—, pero obtuvo un 29,5 % de pass@2 en la prueba pública ARC-AGI-1. Para comparar, OpenAI Luna (basado en GPT 5.6 Low), el modelo que sirve de base a ChatGPT, apenas logró algo más: un 34,2 %. Pero la diferencia principal está en otra parte: resolver la tarea con Pathway cuesta unos 0,0007 dólares, once veces menos que con ChatGPT (0,008 dólares). Y hay que añadir que ni siquiera la sonada rebaja del 80 % en el precio de Luna, vigente desde el 30 de julio, lo ha hecho más barato.
Parece que en el mundo de la inteligencia artificial ya no mandan la fuerza bruta y las montañas de capacidad de cálculo. Como dice la directora ejecutiva de Pathway, Zuzanna Stamiowska: «La IA moderna paga un precio desorbitado por razonar debido a su arquitectura, no porque la inteligencia lo exija». Su empresa demuestra que basta con cambiar el sistema para que el resultado cambie radicalmente.
Amazon Web Services ya le ha echado el ojo a BDH-CQ: sale a cuenta tener un modelo inteligente que no consuma un banco de electricidad por cada consulta. «Cada vez más clientes quieren llevar las soluciones avanzadas de razonamiento desde el terreno de los experimentos científicos a productos reales, donde importan el rendimiento, la eficiencia y la escalabilidad», afirma Nicolas Tarducci, representante de AWS.
ARC-AGI-1 comprueba si una IA puede deducir una regla oculta a partir de una breve serie de ejemplos y aplicarla a datos nuevos. Una comparación sencilla: Qwen3 235B frente a Pathway. El primero cuesta tres veces más y, aun así, rinde peor que la versión básica de BDH-CQ; no hay competencia ni en precio ni en inteligencia. En cambio, los modelos punteros Claude Opus 5 y Gemini 3.1 Pro rozan el 98 %, pero cuestan medio dólar por tarea: mil veces más que Pathway.
La diferencia clave no está solo en el número de parámetros, sino también en cómo funciona el cerebro de la IA. La mayoría de los modelos de razonamiento piensa «en voz alta»: va soltando un token tras otro, lo que aumenta la lentitud y el coste de la respuesta. BDH-CQ piensa «para sus adentros» y hace todos los cálculos en su memoria interna, sin escribir tokens innecesarios.
Pathway sostiene que la estructura importa más que la escala. Así lo afirmó también Łukasz Kaiser, uno de los autores de la arquitectura Transformer. Las primeras pruebas ya muestran que su enfoque sigue las mismas leyes de escalado que las arquitecturas estándar, y se está evaluando con modelos de entre 1.000 millones y 600.000 millones de parámetros. La próxima parada son tareas más complejas: razonamiento matemático, el nuevo ARC-AGI-2 y la prometida cima, ARC-AGI-3. Si Pathway mantiene sus ventajas en tareas más difíciles, podría acabarse la época en que la IA se juzga solo por «el tamaño de sus pesos». Se acerca la era de la «inteligencia por cuatro duros».
PEREC.RU
En el laboratorio Pathway han encontrado la forma de hacer que la inteligencia artificial sea barata y eficiente, sin perseguir los miles de millones de parámetros. Su compacto modelo BDH-CQ cuesta once veces menos que el famoso ChatGPT y evita uno de los viejos males de la IA: en vez de eternos «monólogos internos», hace los cálculos en silencio, directamente en la memoria, no en el texto. El argumento de «más parámetros, más inteligencia» va a la papelera: en la popular prueba ARC-AGI-1, Pathway solo pierde un poco frente a los gigantes en inteligencia, pero les gana de calle en precio. Grandes actores como Amazon ya hablan en serio de integrar la novedad en productos de consumo masivo: a los usuarios les importa la relación entre precio y rendimiento, no la magia. Incluso tras la reciente rebaja espectacular de los precios de OpenAI Luna, Pathway sigue siendo el más barato. Los demás competidores o cuestan más o son claramente más tontos. La clave del éxito está en la memoria y la arquitectura, no en el tamaño del modelo. Si BDH-CQ supera tareas más complejas, la industria de la IA podría abandonar la carrera del volumen y entrar en la era de las arquitecturas bien diseñadas. No sabemos si eso salvará a la humanidad, pero sí ahorrará a las empresas un par de miles de millones en electricidad y tokens. BDH-CQ: el nuevo estándar de «inteligencia por cuatro duros».
