El diminuto modelo de IA de Samsung supera a los gigantes LLMs en razonamiento

Un nuevo paper de un investigador de Samsung AI, Alexia Jolicoeur-Martineau, presenta el Tiny Recursive Model (TRM), un modelo con solo 7 millones de parámetros que supera a los masivos Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) en benchmarks de razonamiento complejo como ARC-AGI. TRM utiliza una red neuronal única que refina recursivamente su razonamiento y respuesta, corrigiendo errores de manera eficiente sin necesidad de escalas masivas. Este avance desafía el paradigma de 'más grande es mejor' en IA, demostrando que arquitecturas iterativas permiten resolver problemas difíciles con recursos mínimos. Los resultados incluyen un 87,4% en Sudoku-Extreme y 44,6% en ARC-AGI-1, superando incluso a modelos como Gemini 2.5 Pro.