Anthropic, OpenAI y Google desarrollan las tres familias de modelos más citadas hoy: Claude, GPT y Gemini. Aquí cada empresa tiene su propio artículo, con quién es, cómo llegó hasta aquí, qué productos ofrece y qué se sabe sobre su arquitectura.
Los tres artículos siguen la misma estructura para que compares con calma: quién es la empresa, la línea de tiempo, los productos, la arquitectura y el entrenamiento, y qué observar antes de elegir. Cada afirmación proviene de una fuente listada al final de la página.
Una regla vale para todos: cuando una empresa no divulga un dato, como el número de parámetros, los datos de entrenamiento o el diseño completo de la arquitectura, el texto dice que no es público en lugar de estimarlo. Las cifras de rendimiento citadas son siempre de la propia empresa.
01 / 03Empresa de investigación y productos de IA creada en 2021, organizada como empresa de beneficio público y creadora de la familia Claude, de Claude Code y del estándar Agent Skills.
02 / 03Organización de investigación y productos de IA fundada en 2015, creadora de la serie GPT, de ChatGPT y de Codex, hoy estructurada como empresa de beneficio público.
03 / 03Familia de modelos de Google DeepMind, nativamente multimodal e integrada en la Búsqueda, Android, Workspace y Google Cloud. La versión más reciente es Gemini 4 Argon.
Los tres sistemas descienden del transformer, la arquitectura presentada en 2017 en el artículo “Attention Is All You Need”, escrito por investigadores de Google. En líneas generales, el proceso es parecido: un preentrenamiento con gran volumen de texto para predecir el siguiente token y, después, etapas de ajuste para que el modelo siga instrucciones, rechace pedidos dañinos y razone mejor.
Las diferencias aparecen en la estrategia y el producto. Lectura editorial: Anthropic destaca la seguridad y la investigación de alineación, con fuerte foco en código, documentos y agentes; OpenAI popularizó el asistente de uso general con ChatGPT y una plataforma amplia; Google integra Gemini en su ecosistema (Búsqueda, Android, Workspace, Cloud) y diseña modelos multimodales desde el origen.
| Criterio | Claude (Anthropic) | GPT (OpenAI) | Gemini (Google) |
|---|---|---|---|
| Familia actual (oct. 2026) | Haiku 5.5, Sonnet 5.5 y Opus 5.5, además de niveles superiores de acceso restringido | GPT-6 (Astra, Sol, Luna e Instant) | Gemini 4 Argon y la serie 3.x (Pro, Flash) |
| Base técnica | Transformer entrenado para predecir el siguiente token | Transformer solo decodificador, preentrenado para predecir el siguiente token | Transformer solo decodificador, optimizado para los TPU de Google |
| Alineación | Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) e IA Constitucional | RLHF; modelos de razonamiento entrenados con aprendizaje por refuerzo | Entrenamiento adversarial y monitor de desalineación citados para Argon |
| Modalidades | Texto e imágenes; uso de computadora vía API | Texto, imagen y audio (desde GPT-4o) | Nativa: texto, imagen, audio, video y código |
| Contexto largo | 200 mil tokens desde Claude 2.1 (2023); varía según el modelo | No detallado en las fuentes consultadas | Hasta 1 millón de tokens (Gemini 1.5 Pro, 2024; Argon en la API) |
| No divulgado | Parámetros, datos de entrenamiento y arquitectura completa | Parámetros, datos y arquitectura desde GPT-4 (2023) | Parámetros y arquitectura de Argon |
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