La inteligencia artificial está en constante evolución, y cada día somos testigos de avances que parecían de ciencia ficción. Recientemente, un nuevo modelo de IA llamado HRM ha irrumpido en la escena, sorprendiendo a la comunidad global. A pesar de su tamaño, relativamente pequeño con solo 27 millones de parámetros, este modelo está demostrando ser 100 veces más inteligente en tareas de razonamiento que gigantes como GPT de OpenAI y Claude de Anthropic. El 9 de agosto de 2025, una startup de Singapur presentó este prodigio de la IA que promete cambiar la forma en que entendemos el razonamiento artificial.
La Arquitectura Revolucionaria de HRM: Planificador y Ejecutor
A diferencia de los modelos tradicionales basados en la arquitectura de transformadores, que procesan la información de manera secuencial y con la misma intensidad para cada pregunta, HRM se inspira directamente en el funcionamiento del cerebro humano. Esta arquitectura innovadora se basa en dos componentes clave que trabajan en un bucle de retroalimentación constante.
El Planificador: Estrategia y Autoreflexión
El primer componente es el planificador. Su función es similar a la de la corteza prefrontal humana: crear una estrategia para resolver un problema. Antes de empezar a ejecutar una tarea, el planificador analiza el problema, traza un camino lógico y determina los pasos necesarios para llegar a la solución. Esto le permite autoreflexionar y ajustar la cantidad de procesamiento que necesita para cada problema, dedicando más recursos a las preguntas complejas y menos a las sencillas. Esta capacidad de autoreflexión es lo que le permite a HRM volver sobre sus pasos y corregir errores, una habilidad que la mayoría de los modelos actuales no poseen.
El Ejecutor: Ejecución y Verificación en Tiempo Real
El segundo componente es el ejecutor. Este módulo es el encargado de llevar a cabo la estrategia diseñada por el planificador. Una vez que el ejecutor completa un paso, los resultados son devueltos al planificador para su verificación y ajuste. Este bucle constante de “planificar-ejecutar-verificar” le permite a HRM refinar su razonamiento en tiempo real hasta encontrar la respuesta correcta, lo que le otorga una precisión asombrosa en problemas complejos.
Resultados Asombrosos y Eficiencia sin Precedentes
El verdadero impacto de HRM se ha visto en las pruebas de referencia, donde ha superado las expectativas más optimistas.
Dominio en Benchmarks de Razonamiento
En el benchmark de inteligencia para IA Arkagi, HRM alcanzó un impresionante 40.3%, superando a modelos como Claude 3.7 y OpenAI’s O3 Mini. Pero donde realmente destacó fue en tareas que requieren un razonamiento profundo y una lógica impecable. Por ejemplo, HRM resolvió el 55% de los sudokus difíciles y extremos y encontró la ruta óptima en el 74.5% de los laberintos, mientras que modelos más grandes y populares no pudieron resolver ninguno de estos problemas. Este tipo de resultados subraya la superioridad del modelo en tareas lógicas y de razonamiento.
La Eficiencia como Diferenciador Clave
La eficiencia de HRM es otro de sus puntos fuertes. Fue entrenado con solo 1,000 ejemplos por tarea en una GPU, alcanzando un nivel profesional en sudokus en tan solo dos horas. Su arquitectura optimizada consume menos memoria, lo que permite ejecutar más modelos simultáneamente o entrenarlos con menos recursos computacionales. Esta ligereza no solo lo hace más accesible, sino que también permite su uso en dispositivos como ordenadores portátiles. Además, su aplicación en campos como el diagnóstico de enfermedades raras y la predicción climática ha demostrado una precisión de hasta el 97%, abriendo un abanico de posibilidades en diversas industrias. El equipo detrás de HRM, compuesto por exingenieros de DeepMind y Anthropic, está convencido de que este diseño inspirado en el cerebro humano es un paso crucial hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), una IA capaz de razonar y resolver problemas como un ser humano.
Si quieres usar el modelo HRM, simplemente tienes que acceder al siguiente enlace: HRM GITHUB