Un equipo de investigadores ha presentado un nuevo modelo de lenguaje que alcanza un 94% de precisión en problemas matemáticos complejos, superando por primera vez a GPT-5 en este ámbito. El modelo, desarrollado por un consorcio académico europeo, utiliza una arquitectura de razonamiento híbrido que combina redes transformer con módulos simbólicos diseñados específicamente para el razonamiento formal.
Los resultados, publicados en la revista Nature Machine Intelligence, han sorprendido a la comunidad científica por la eficiencia del enfoque: el modelo requiere solo un 30% de los parámetros de GPT-5 para obtener mejores resultados en tareas de razonamiento lógico-matemático. Los investigadores han anunciado que el código y los pesos del modelo se publicarán en acceso abierto en las próximas semanas, lo que podría acelerar significativamente la investigación en este campo.
