¿Think o DeepSearch? Cuándo usar cada función en los LLMs
Think: se usa cuando queremos que el modelo razone, cree contenido original o resuelva problemas. No necesita buscar información externa, sino que utiliza su conocimiento entrenado para generar ideas, código, estrategias o textos.
DeepSearch: se usa cuando queremos que el modelo recupere información relevante, analice datos y responda con base en hechos o tendencias. Puede buscar en bases de datos propias o en la web si tiene acceso, pero su enfoque se centra más en recuperar y organizar información en lugar de crear contenido desde cero.
Se trata de averiguar cómo el modelo procesa la información y qué tipo de respuestas genera.
Podríamos resumir en 2 preguntas las diferencias entre ambas funciones.
Función Think: ¿En qué puedo ayudarte?
Función DeepSearch: ¿Qué estás investigando?
Veamos en cada modelo qué funciones nos ofrece de Think y DeepSearch.
ChatGPT
GPT-4o : se puede Buscar y realizar DeepResearch – Investigación en profundidad.
GPT-4o con tareas programadas (BETA): se puede Buscar y realizar DeepResearch – Investigación en profundidad.
o1 (usa razonamiento avanzado): se puede usar DeepResearch – Investigación en profundidad.
o3-mini (rápido en razonamiento avanzado): se puede Buscar y realizar DeepResearch – Investigación en profundidad.
o3-mini-high (excelente en programación y lógica): se puede Buscar y realizar DeepResearch – Investigación en profundidad.
GPT-4o mini (más rápido para preguntas): se puede Buscar y realizar DeepResearch – Investigación en profundidad.
GPT-4 (modelo anterior): se puede usar DeepResearch – Investigación en profundidad.
Modelo IA | Función “Think” (razonamiento) | Función “DeepSearch” (investigación web) | Versión que la incluye |
OpenAI ChatGPT | Modo de razonamiento avanzado (no llamado “Think” oficialmente). El modelo GPT o1 prioriza pensar a fondo antes de responder, y tarda más tiempo para analizar la pregunta Esto le permite “pensar” mejor sus respuestas en lugar de contestar más rápido. | Deep Research: agente autónomo de investigación presentado por OpenAI (basado en su modelo o3). Puede buscar información en la web y otras fuentes académicas, para luego realizar un informe detallado . OpenAI describe Deep Research como un asistente que explora la web y sintetiza todo en varios pasos | GPT o1 (desde 2024) para razonamiento; Deep Research (2024, versión beta para ChatGPT Plus/Enterprise) |
GEMINI
2.0 Flash Thinking Experimental (razonamientos de múltiples pasos)
2.0 Flash (tareas del día a día)
1.5 Pro with Deep Research (respuestas detalladas)
2.0 Pro Experimental (tareas altamente complejas)
CLAUDE
Claude 3.7 Sonnet (modelo más inteligente)
Claude 3.5 Haiku (más rápido en tareas diarias)
Normal (tareas diarias)
Extended (matemáticas y código)
Claude 3.5 Sonnet(Oct 2024)
Claude 3 Opus
GROK
Grok 3 (Función DeepSearch y Think)
PERPLEXITY
Auto
Búsqueda Pro
Investigación profunda
DEEPSEEK
Conclusión
THINK → Modo en el que el modelo prioriza el razonamiento avanzado y los pasos lógicos antes de responder. Puede implicar un análisis más detallado de la pregunta o una descomposición «paso a paso» del problema.
DEEPSEARCH → Investigación profunda de información, que puede incluir fuentes internas y/o externas. Dependiendo del modelo, puede significar:
- Búsqueda web en tiempo real (fuente externa).
- Consulta de bases de datos propias del modelo (fuente interna).
- Síntesis de información de múltiples fuentes (internas y externas combinadas).
Quizá en un futuro, ambas funciones se diluyan y el propio modelo asuma perfectamente lo que debe hacer en cada momento. Sin embargo, esto nos ayuda a comprender cómo las empresas configuran los modelos desde el inicio y el margen de mejora del que aún disponen.
Abogada especializada en Inteligencia Artificial Generativa, LLMS y ética de la IA. Participa en la elaboración del Código de Buenas Prácticas de la Comisión Europea y la Oficina Europea de IA, que regulará el uso de modelos de IA de propósito general en la UE. Miembro de OdiseIA en el área robots-persona.
