{"id":134148,"date":"2026-06-03T21:38:56","date_gmt":"2026-06-03T21:38:56","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=134148"},"modified":"2026-06-03T21:38:56","modified_gmt":"2026-06-03T21:38:56","slug":"google-lanza-una-nueva-version-de-gemma-4-que-puedes-ejecutar-en-tu-portatil-con-16-gb-de-ram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=134148","title":{"rendered":"Google lanza una nueva versi\u00f3n de Gemma 4 que puedes ejecutar en tu port\u00e1til con 16 GB de RAM"},"content":{"rendered":"
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La familia de modelos de inteligencia artificial Gemma 4<\/strong>, de Google, acaba de sumar un integrante bastante interesante. Se trata de una nueva versi\u00f3n de 12.000 millones de par\u00e1metros especialmente pensada para tareas de ejecuci\u00f3n local y que funciona en cualquier ordenador port\u00e1til con unos m\u00f3dicos 16 GB de memoria RAM<\/strong>.<\/p>\n

Seg\u00fan menciona Google<\/a>, Gemma 4 12B tiene capacidades avanzadas de razonamiento. Esto le permite completar tareas que requieren de varios pasos, y tambi\u00e9n funciona para el despliegue de agentes de IA. Un detalle importante es que, de acuerdo con la compa\u00f1\u00eda, su rendimiento es similar al de la versi\u00f3n m\u00e1s potente de 26.000 millones de par\u00e1metros, pero consumiendo la mitad de la memoria.<\/p>\n

Otro punto para destacar de Gemma 4 12B es que saca provecho de una arquitectura unificada para procesar audio e im\u00e1genes. A diferencia de otros modelos de inteligencia artificial multimodales, que dependen de codificadores separados para digerir cada tipo de contenido multimedia que se usa como m\u00e9todo de entrada, esta IA los procesa de forma directa<\/strong>.<\/p>\n

Esto significa que la nueva versi\u00f3n de Gemma 4 procesa las se\u00f1ales crudas de audio en el mismo espacio que dedica a los tokens de texto. En tanto que las im\u00e1genes llegan al modelo de lenguaje a trav\u00e9s de un m\u00f3dulo ligero que reemplaza al codificador de visi\u00f3n convencional. Los de Mountain View mencionan que los beneficios directos de esta estrategia son dos: por un lado, se consume menos memoria<\/strong>; por el otro, se reduce la latencia<\/strong>.<\/p>\n

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Tabla de Contenido<\/p>\nToggle<\/span><\/path><\/svg><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n