Las capacidades de generación de texto de las principales herramientas de inteligencia artificial varían significativamente de un modelo a otro, y esto determina no solo la longitud de las respuestas que pueden ofrecer, sino también su utilidad en diferentes contextos.
En el caso de GitHub Copilot, su límite de 2.048 tokens (aproximadamente entre 1.000 y 1.500 palabras) responde a su orientación hacia la asistencia en programación. Copilot no está diseñado para elaborar ensayos largos o análisis extensos, sino para generar fragmentos de código, explicaciones puntuales y apoyo inmediato a desarrolladores. Su límite reducido refleja la necesidad de respuestas rápidas, concisas y contextualizadas en un entorno de trabajo técnico.
Por otro lado, ChatGPT en su versión GPT-3.5 ya dobla esa capacidad, llegando a los 4.096 tokens, lo que equivale a entre 1.500 y 3.000 palabras. Este salto le permite manejar conversaciones más fluidas, mantener cierta coherencia en textos largos y elaborar respuestas con un mayor nivel de detalle. Sin embargo, al tratarse de una versión intermedia, todavía presenta dificultades cuando se le pide que mantenga un hilo narrativo o argumentativo muy prolongado.
La mejora con ChatGPT (GPT-4) es significativa: su límite de 8.192 tokens le otorga la posibilidad de trabajar con entre 3.000 y 6.000 palabras, lo que ya le permite redactar documentos académicos completos, informes extensos o incluso capítulos de libros. Esta capacidad no solo se traduce en mayor volumen de texto, sino en una mejor gestión del contexto, lo que evita repeticiones y aporta coherencia a producciones largas.
En la misma línea, Claude (Anthropic) se sitúa en un rango muy competitivo, con unos 9.000 tokens (aproximadamente 3.500 a 6.500 palabras). Aunque la diferencia con GPT-4 en números absolutos no parece tan grande, su arquitectura está pensada para procesar instrucciones complejas y sostener interacciones prolongadas, lo que lo convierte en una herramienta atractiva para quienes necesitan trabajar con grandes volúmenes de información en una sola sesión.
El caso de Gemini (Google DeepMind) es particularmente interesante porque ofrece una gran flexibilidad: sus modelos abarcan desde 8.192 hasta 32.768 tokens, lo que equivale a textos de entre 3.000 y 12.000–25.000 palabras. Esto lo sitúa como uno de los modelos más potentes en cuanto a capacidad de entrada y salida de información, lo cual es clave en tareas de investigación avanzada, redacción de informes técnicos de gran extensión o síntesis de múltiples fuentes documentales.
Finalmente, Perplexity AI, aunque no tiene un límite fijo, se mueve en torno a las 6.000 palabras, situándose en un rango intermedio. Su particularidad no está tanto en la longitud como en su integración con la búsqueda web, lo que le da una ventaja en la actualización de la información frente a modelos cerrados.
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