Gemini AI vs Mistral AI

Gemini AI, la propuesta que lanza Google DeepMind antes llamada Bard, y Mistral AI, la startup francesa, son propuestas que han conseguido una gran proyección dentro del sector de la IA generativa.

Gemini (antes Bard AI) se identifica por su carácter multimodal, lo que significa que puede procesar, generar y devolver texto, imágenes, código, sonido e incluso datos estructurados. Está concebido como una infraestructura generalista para los grandes modelos de IA de alto rendimiento, de un ecosistema muy integrado en Google Cloud y orientado a grandes empresas, desarrolladores y sectores que demandan herramientas poderosas, versátiles y confiables. La apuesta de DeepMind no es solo por el gran rendimiento técnico, sino por establecer también unas normas éticas y de control de calidad en los modelos de IA.

Por su parte, Mistral ha escogido un camino diametralmente opuesto: el de los modelos livianos, de código abierto y altamente eficientes. Su perspectiva se sustenta en la descentralización del acceso a la inteligencia artificial, generando alternativas potentes sin la necesidad de asistir a grandes corporaciones. Si bien sus modelos no son multimodales ni se acercan ni de lejos a ser tan extensos como Gemini, son muy eficientes, veloces y adaptables. Esta adaptabilidad es, sin lugar a dudas, muy bien acoplada por la comunidad open source, por empresas tecnológicas europeas y, claro, por los gobiernos que persiguen soluciones auditables y soberanas.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar Gemini AI y Mistral AI?

El sistema Gemini AI, a cargo de Google DeepMind, cuenta con ciertas ventajas innegables en un ámbito donde nos interesa que el sistema tenga una cierta multimodalidad. La puesta en común de texto, imágenes, código, audio y, por qué no, datos estructurados, le otorga un gran potencial para funcionar singularmente en entornos no necesariamente unidimensionales. A su vez, su estrecha conexión con la infraestructura de Google Cloud le deja un margen de escalabilidad empresarial, de seguridad de datos y, finalmente, de conexión directa con herramientas de la empresa como Workspace, BigQuery o Vertex AI. El rendimiento en tareas muy complejas de lenguaje natural y de razonamiento es sobresaliente, según los benchmarks más recientes.

Por otro lado, Mistral AI presenta el modelo de código abierto y de modelos ligeros y muy eficientes como sus principales puntos fuertes. Las ventajas no son pocas y no son irrelevantes, pero no son las mismas que la anterior: mayor transparencia, posibilidad de autorización técnica, libertad a la hora de desplegar los modelos en servidores propios o privados y un rendimiento competitivo a menor coste de recursos. Esto permite que Mistral sea especialmente atractivo para startups, gobiernos y organizaciones que priorizan la soberanía tecnológica y la independencia de los grandes proveedores en el mundo de la nube. Su comunidad activa y la gran facilidad para adaptar los modelos le convierten también en una alternativa muy interesante en proyectos de innovación rápida y desarrollo ágil.

¿Cuáles son las opiniones sobre Gemini AI y Mistral AI?

Respecto a Gemini AI y Mistral AI se manifiestan dos visiones en paralelo sobre cómo debe llevarse la evolución de la inteligencia artificial, una más orientada a la integración tecnológica a gran escala y la segunda centrada en la accesibilidad, la transparencia y la eficiencia.

Por lo que respecta a Gemini (antes Bard) las opiniones suelen ser bastante favorables siempre que provengan de entornos empresariales o técnicos que prevean el uso de la infraestructura de Google, en especial se valore la multimodalidad del modelo, esto es, la posibilidad de trabajar con texto, imagen, código y audio en un único flujo de trabajo que permite una automatización mucho más rica y precisa. También, su rendimiento al abordar tareas complejas de razonamiento y comprensión lo sitúan de un modo factible como un competidor directo de GPT-4 en contextos exigentes. Sin embargo, su fuerte dependencia del ecosistema Google ha sido, sin embargo, criticada por algunos profesionales ya que propuso cierto tipo de barrera a aquellos que deseen tener independencia.

En lo que se refiere a Mistral, igualmente ha suscitado un cierto entusiasmo en los ámbitos más técnicos; en particular en lo que respecta a los desarrolladores, a los investigadores e incluso a los defensores del software libre. Su mayor atractivo es que sus modelos son de código abierto: cualquiera puede auditar, modificar y hacer funcionar las soluciones sin tener que recurrir a servicios centralizados para ello, lo que ha sido muy bien recibido por aquellos que valoran la soberanía digital (principalmente dentro de Europa) y por aquellas personas que aprecian los modelos ligeros que pueden realizar tareas de forma local, además de compartir un rendimiento más que aceptable.

Fuentes informativas

• Portal web oficial de Gemini: https://gemini.google.com
• Portal web oficial de Mistral: https://mistral.ai

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