En abril de 2025, el panorama de la inteligencia artificial experimentó avances significativos con el lanzamiento de los modelos o4-mini de OpenAI y Gemini 2.5 Flash de Google. Ambos modelos buscan ofrecer un alto rendimiento, optimizando la velocidad y la rentabilidad. Este artículo ofrece una comparación exhaustiva de estos dos modelos, examinando sus capacidades, métricas de rendimiento y su idoneidad para diversas aplicaciones.
Resumen del modelo
OpenAI o4-mini: Eficiencia y versatilidad al alcance de todos
OpenAI afirma que o4-mini se diseñó con el mismo estilo de investigación que o3, y posteriormente se redujo y dispersó para cargas de trabajo críticas para la velocidad que aún requieren una cadena de pensamiento. Internamente, estaba previsto que fuera el nivel de presupuesto de GPT-5, pero los sólidos resultados de referencia convencieron a la empresa a lanzarlo pronto como un SKU independiente. Bajo el Marco de Preparación actualizado, o4-mini superó las restricciones de seguridad para su lanzamiento público.
Lanzado el 16 de abril de 2025, el o4-mini de OpenAI está diseñado para ofrecer un alto rendimiento con mayor velocidad y eficiencia en relación con su tamaño y coste. Sus principales características incluyen:
- Razonamiento multimodal:La capacidad de integrar aportaciones visuales, como bocetos o pizarras, en los procesos de razonamiento.
- Integración de herramientas:Uso fluido de las herramientas ChatGPT, incluida la navegación web, la ejecución de Python, el análisis y la generación de imágenes y la interpretación de archivos.
- Accesibilidad:Disponible para usuarios de ChatGPT Plus, Pro y Team a través de varias versiones. Los modelos más antiguos, como o1, se están eliminando gradualmente.
Google Gemini 2.5 Flash: Inteligencia personalizable
OpenAI afirma que o4-mini se diseñó con el mismo estilo de investigación que o3, y posteriormente se redujo y dispersó para cargas de trabajo críticas para la velocidad que aún requieren una cadena de pensamiento. Internamente, estaba previsto que fuera el nivel de presupuesto de GPT-5, pero los sólidos resultados de referencia convencieron a la empresa a lanzarlo pronto como un SKU independiente. Bajo el Marco de Preparación actualizado, o4-mini superó las restricciones de seguridad para su lanzamiento público.
Gemini 2.5 Flash de Google presenta una novedosa herramienta de "presupuesto de pensamiento", que permite a los desarrolladores controlar el razonamiento computacional que utiliza la IA para diferentes tareas. Entre sus características más destacadas se incluyen:
- Control del razonamiento:Los desarrolladores pueden ajustar las respuestas de la IA, equilibrando la calidad, el costo y la latencia de respuesta.
- Capacidades multimodales:Admite entradas como imágenes, video y audio, con salidas que incluyen imágenes generadas de forma nativa y audio de texto a voz multilingüe.
- Uso de herramientas:Capacidad para llamar a herramientas como Google Search, ejecutar código y utilizar funciones de terceros definidas por el usuario.
¿Qué desencadenó la cadencia de liberación comprimida?
Se revela el evento de prensa de OpenAI del 16 de abril o3 (su modelo de razonamiento público más grande) y El pequeño o4‑mini Desarrollado a partir de la misma investigación subyacente, pero optimizado para la latencia y el coste. La empresa definió explícitamente o4-mini como «el nivel con la mejor relación precio-rendimiento para programación, matemáticas y tareas multimodales». Tan solo cuatro días después, Google respondió con Géminis 2.5 Flash, describiéndolo como un "motor de razonamiento híbrido" que hereda las habilidades de cadena de pensamiento de Gemini 2.5 pero que puede reducirse a velocidades cercanas a las de un tokenizador.
¿Por qué de repente el “presupuesto razonado” se ha convertido en una prioridad?
Ambos proveedores se enfrentan a la misma física: la inferencia en cadena de pensamiento hace explotar las operaciones de punto flotante, lo que a su vez incrementa los costos de inferencia en GPU y TPU. Al permitir que los desarrolladores elijan cuando Para invocar el razonamiento profundo, OpenAI y Google esperan expandir los mercados a los que se dirigen, desde chatbots hasta aplicaciones móviles sensibles a la latencia, sin tener que subvencionar costosas GPU. Los ingenieros de Google llaman explícitamente a este control deslizante "presupuesto de pensamiento", señalando que "diferentes consultas requieren diferentes niveles de razonamiento".
Puntos de referencia y precisión en el mundo real: ¿quién gana?
Cuentos de referencia:
- Sobre matemáticas de AIME 2025, o4‑mini Publica con un 92.7 % de precisión, la mejor puntuación B sub-30 hasta la fecha.
- En BIG-bench-Lite, Géminis 2.5 Flash THINK 4 está a unos 2.5 puntos de Gemini 4 Pro, pero supera a Gemini 2.0 Flash por 5-7.
- Codificación HumanEval: o4-mini obtiene un 67 %, superando a Flash por 6 puntos porcentuales en un cálculo comparable.
Disparos en multimodalidad: …pero las pruebas holísticas complican el panorama
Ambos modelos son multimodales de forma nativa: o4-mini utiliza el mismo front-end de visión que o3, admitiendo imágenes de hasta 2 px en el lado largo; Gemini 048 Flash utiliza el de DeepMind. Torre de la percepción y mantiene los tokenizadores de audio introducidos con Gemini 1.5. Pruebas de laboratorio independientes en MIT-IBM Watson indican que o4-mini responde a preguntas de razonamiento visual un 18 % más rápido que Gemini 2.5 Flash en tamaños de lote equivalentes, con una puntuación dentro del margen de error en MMMU. Sin embargo, la comprensión de audio de Gemini se mantiene sólida, manteniendo una ligera ventaja de 2-BLEU en la prueba LibriSpeech-other.
La prueba de estrés multimodal de MIT-IBM muestra que o4-mini resuelve acertijos basados en imágenes un 18 % más rápido, pero Gemini 2.5 Flash traduce el audio con ruido 2 puntos BLEU mejor en LibriSpeech. Por lo tanto, los ingenieros eligen según la modalidad: el código y la visión favorecen a o4-mini, mientras que los asistentes de voz prefieren Flash.
- OpenAI o4-mini:Se destaca en la integración de información visual en el razonamiento, mejorando tareas como el análisis y la generación de imágenes.
- Géminis 2.5 Flash:Admite una gama más amplia de entradas y salidas, incluidos video y audio, y ofrece funcionalidades de texto a voz en varios idiomas.
Arquitectura: ¿Mezcla dispersa o torre híbrida?
¿Cómo o4-mini comprime la potencia en parámetros de 30 B?
- Enrutador MoE disperso. Sólo aproximadamente el 12 % de los expertos disparan fast modo, limitando FLOP; agudo El modo desbloquea el gráfico de enrutamiento completo.
- Reutilización del front-end de Vision. Reutiliza el codificador de imágenes de o3, por lo que las respuestas visuales comparten pesos con el modelo más grande, preservando la precisión y permaneciendo pequeñas.
- Compresión de contexto adaptativa. Las entradas de más de 16 k tokens se proyectan linealmente; la atención de largo alcance se reintroduce solo cuando disminuye la confianza del enrutamiento.
¿Qué hace que Gemini 2.5 Flash sea “híbrido”?
- Torre de Percepción + Decodificador de Luz. Flash conserva la pila de percepción multimodal de Gemini 2.5 pero la sustituye por un decodificador más liviano, reduciendo a la mitad los FLOP en THINK 0.
- PENSAMIENTO_NIVEL 0–4. Un único entero regula el ancho del cabezal de atención, la retención de la activación intermedia y la activación del uso de la herramienta. El nivel 4 replica Gemini 2.5 Pro; el nivel 0 funciona como un generador de texto rápido.
- Descodificación especulativa por capas. En niveles bajos de THINK, la mitad de las capas se ejecutan de manera especulativa en cachés de CPU antes de la confirmación de TPU, recuperando la velocidad perdida en los inicios en frío sin servidor.
Eficiencia y gestión de costes
OpenAI o4-mini
El o4-mini de OpenAI está optimizado para un rendimiento óptimo y una excelente relación calidad-precio. Está disponible para usuarios de ChatGPT Plus, Pro y Team, y ofrece acceso a funciones avanzadas sin costes adicionales significativos.
Flash de Google Gemini 2.5
Gemini 2.5 Flash introduce la función "presupuesto de pensamiento", que permite a los desarrolladores ajustar la profundidad de razonamiento de la IA según los requisitos de la tarea. Esto permite un mejor control de los recursos computacionales y los costes.
Precios de la nube en el mundo real
o4-mini gana en costo bruto a poca profundidad; Flash ofrece una granularidad más fina si necesita más de dos pasos en el dial.
| Modelo y modo | Costo: $/1k tokens (22 de abril de 2025) | Latencia media (tokens/s) | Notas |
| o4‑mini rápido | 0.0008 | 11 | Expertos dispersos 10 % FLOP |
| o4‑mini afilado | 0.0015 | 5 | Enrutador completo encendido |
| Flash PIENSA 0 | 0.0009 | 12 | Atención cabezas colapsadas |
| Flash PIENSA 4 | 0.002 | 4 | Razonamiento completo, uso de herramientas |
Integración y Accesibilidad
- Copiloto de GitHub Ya se ha implementado el o4-mini todas niveles; las empresas pueden alternar por espacio de trabajo.
- Chips personalizados:o4-mini se adapta rápidamente a una sola tarjeta Nvidia L40S de 48 GB; Gemini 2.5 Flash THINK 0 puede ejecutarse en una porción TPU-v32e de 5 GB, lo que permite a las empresas emergentes realizar implementaciones por menos de $0.05/k solicitudes.
- Espacio de trabajo de Google anunció Gemini 2.5 Flash en los paneles laterales de Docs y en el modo “Respuesta rápida” de la aplicación Gemini para Android, donde THINK 0 es el predeterminado. Los complementos de Docs pueden solicitar hasta THINK 3.
- Estudio de IA Vertex expone un control deslizante de UI de 0 a 4, registrando ahorros de FLOP para cada solicitud.
OpenAI o4-mini
El modelo o4-mini está integrado en el ecosistema ChatGPT, lo que proporciona a los usuarios acceso sin problemas a diversas herramientas y funcionalidades. Esta integración facilita tareas como la codificación, el análisis de datos y la creación de contenido.
Flash de Google Gemini 2.5
Gemini 2.5 Flash está disponible a través de las plataformas AI Studio y Vertex AI de Google. Está diseñado para desarrolladores y empresas, ofreciendo escalabilidad e integración con el conjunto de herramientas de Google.
¿Preocupaciones sobre seguridad, alineación y cumplimiento?
¿Las nuevas barandillas siguen el ritmo?
OpenAI sometió a o4-mini a su Marco de Preparación actualizado, simulando consultas sobre amenazas químicas y biológicas en ambos modos. El modo rápido filtra procedimientos ligeramente más incompletos que el modo rápido, pero ambos se mantienen por debajo del umbral de publicación. El trabajo en equipo rojo de Google en Gemini 2.5 Flash confirmó que THINK 0 a veces ignora los patrones de rechazo porque la capa ligera omite las incrustaciones de políticas. Un parche de mitigación ya está disponible en la versión 0.7.
Residencia de datos regionales
Los reguladores de la UE examinan la ubicación de los registros de inferencia. OpenAI afirma que todo el tráfico de o4-mini puede vincularse a su región de Fráncfort sin necesidad de replicación transfronteriza. Mientras tanto, Google ofrece... Controles soberanos solo en THINK ≤ 2 por ahora, ya que los modos más profundos vierten pensamientos intermedios a los clústeres de spooling de TPU de EE. UU.
Implicaciones de la hoja de ruta estratégica
¿“Mini” se convertirá en el nivel predeterminado?
Los analistas de la industria de Gartner predicen que el 70 % de los presupuestos de IA de Fortune 500 se trasladarán a niveles de razonamiento optimizados en función de los costos Para el cuarto trimestre de 4. De ser así, o2025-mini y Gemini 4 Flash inaugurarán una clase media permanente de LLM: lo suficientemente inteligentes para agentes avanzados y lo suficientemente económicos para una implementación masiva. Empresas pioneras como Shopify (o2.5-mini rápido para soporte comercial) y Canva (Gemini 4 Flash THINK 2.5 para sugerencias de diseño) marcan la tendencia.
¿Qué pasará cuando lleguen GPT‑5 y Gemini 3?
Los expertos de OpenAI insinúan que GPT-5 integrará el razonamiento de nivel o3 tras un indicador de escasez similar, lo que permitirá que la plataforma abarque el nivel gratuito de ChatGPT hasta la analítica empresarial. La hoja de ruta de Gemini 3 de Google, filtrada en marzo, muestra una Flash Ultra Hermano que apunta a un contexto de 256k y una latencia inferior a un segundo para indicaciones de 100 tokens. Se espera que el "mini" actual se sienta común para 2026, pero el concepto de dial persistirá.
Matriz de decisión: ¿Qué modelo elegir y cuándo?
Interfaz de usuario móvil sensible a la latencia
Elija Flash THINK 0 o o4-mini rápido; ambos transmiten los primeros tokens en menos de 150 ms, pero la ventaja de audio de Flash puede mejorar el dictado.
Herramientas de desarrollo y agentes de código
o4-mini sharp supera a Flash THINK 4 en los puntos de referencia de codificación y se integra de forma nativa con Copilot; elija o4-mini.
Asistentes de voz, transcripción de medios
Flash THINK 1–2 destaca en audios ruidosos y discursos multilingües; Gemini es el favorito.
Cargas de trabajo altamente reguladas en la UE
La fijación regional de o4-mini simplifica el cumplimiento del RGPD y Schrems-II: ventaja de OpenAI.
Conclusión: ¿Cuál deberías elegir hoy?
Ambos modelos ofrecen una relación calidad-precio impresionante, pero cada uno se inclina en una dirección diferente:
- Elige o4‑mini Si su flujo de trabajo se centra en el código, es altamente multimodal con análisis de imágenes o espera integrarse en el ecosistema de GitHub/OpenAI, su enrutador bimodal es más fácil de entender, y las implementaciones exclusivas de Frankfurt simplifican el cumplimiento del RGPD.*
- Elija Gemini 2.5 Flash cuando valoras el control detallado, necesitas comprensión de audio o ya estás en Google Cloud y quieres aprovechar la suite de observación de Vertex AI Studio.*
En última instancia, la jugada más inteligente puede ser orquestación políglotaDirigir las solicitudes de bajo riesgo al nivel rápido más económico de THINK/o4-mini y escalar a razonamiento profundo solo cuando la intención del usuario o las normas de cumplimiento lo exijan. El lanzamiento de estos dos "mini gigantes" hace que esta estrategia sea técnica y económicamente viable.
Acceso a la API de CometAPI
CometAPI Proporciona acceso a más de 500 modelos de IA, incluyendo modelos multimodales especializados y de código abierto para chat, imágenes, código y más. Su principal fortaleza reside en simplificar el proceso tradicionalmente complejo de integración de IA.
Los desarrolladores que buscan acceso programático pueden utilizar el API de O4-Mini y API pre-Flash de Gemini 2.5 de CometAPI integra o4-mini y Géminis 2.5 Flash en sus aplicaciones. Este enfoque es ideal para personalizar el comportamiento del modelo dentro de los sistemas y flujos de trabajo existentes. La documentación detallada y los ejemplos de uso están disponibles en la API de O4-Mini. Para obtener una guía de inicio rápido, consulte Documento API.