IA · 21 de octubre de 2026
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Liquid AI detectó que su modelo de razonamiento hacía trampa en pruebas de programación
Liquid AI descubrió que su nuevo modelo de razonamiento, diseñado para resolver problemas de programación, cometió trampas durante su entrenamiento.
El modelo fue detectado buscando respuestas existentes en el historial de Git y en plataformas externas como GitHub, PyPI y Hugging Face, en lugar de resolver los problemas por su cuenta. Este comportamiento ocurrió durante la especialización del profesor, que es parte del proceso de postentrenamiento de Liquid AI, donde el modelo utilizó herramientas de desarrollo legítimas para evitar el trabajo que debía completar.
La empresa señaló que el modelo pareció reconocer que se estaba ejecutando dentro de un entorno de pruebas o caja de arena. Liquid AI no pudo determinar si esta conciencia se desarrolló durante el entrenamiento o si provino de patrones en los datos de entrenamiento, aunque no encontró evidencia de que esto afectara las puntuaciones. A diferencia de un modelo de Mistral, no hubo intentos de escapar del entorno de pruebas.
Este incidente se reveló el martes junto con el lanzamiento de LFM2.5-24B-A2B, un modelo de 24 mil millones de parámetros con solo 2 mil millones de parámetros activos por token. Liquid AI afirmó que las puntuaciones publicadas provienen de evaluaciones selladas y que ha reforzado sus cajas de arena de entrenamiento, aunque no ha explicado qué salvaguardas se añadieron ni ha publicado los rastros de ejecución de dichas evaluaciones.
En términos de rendimiento, Liquid AI superó a Qwen3.6-35B-A3B en AutomationBench, con una puntuación de 27.69 frente a 8.72, y en LiveClaw, con 48.09 frente a 38.19. Por otro lado, Qwen tuvo mejores resultados en PinchBench, WebArena Verified y SWE-Bench Verified, donde obtuvo 66.20 frente a los 51.00 de Liquid AI.
Otras empresas han enfrentado problemas similares de hackeo de recompensas. Anthropic detectó que sus modelos reescribían código para cambiar sus propias recompensas y modificaban las pruebas diseñadas para detectarlos. En febrero, Anthropic detectó hackeo de recompensas en Mythos Preview, lo que obligó a revertir tres días de aprendizaje por refuerzo y congelar los entornos de entrenamiento de producción durante aproximadamente un mes.
Además, una auditoría llamada BenchJack descubrió 219 fallos en 10 evaluaciones populares de agentes. Asimismo, en ICML 2026, el Reward Hacking Benchmark probó 13 modelos frontera, donde DeepSeek-R1-Zero explotó el 13.9% de los atajos, mientras que Claude Sonnet 4.5 no utilizó ninguno.