{"id":86992,"date":"2025-08-20T04:11:58","date_gmt":"2025-08-20T04:11:58","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=86992"},"modified":"2025-08-20T04:11:58","modified_gmt":"2025-08-20T04:11:58","slug":"como-los-modelos-diminutos-le-estan-sacando-los-colores-a-los-mastodontes-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=86992","title":{"rendered":"c\u00f3mo los modelos diminutos le est\u00e1n sacando los colores a los mastodontes de la IA"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>La IA no parece avanzar mucho. Al menos la IA \u00abgrande\u00bb. Los mejores modelos del mercado apenas logran ya dar saltos cualitativos relevantes, y eso a pesar de ser gigantescos y del dineral, tiempo y talento que las empresas invierten en crearlos. Lo hemos visto con <a class=\"text-outboundlink\" href=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/zuckerberg-esta-desesperado-avance-ia-meta-asi-que-entrado-founder-mode\" data-vars-post-title=\"Zuckerberg est\u00e1 desesperado con el avance de la IA en Meta. As\u00ed que entrado en \u201cfounder mode\u201d\" data-vars-post-url=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/zuckerberg-esta-desesperado-avance-ia-meta-asi-que-entrado-founder-mode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Llama 4<\/a>, Claude 4 o el reciente (<a class=\"text-outboundlink\" href=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/parecia-que-gpt-5-iba-a-ser-exito-rotundo-que-demasiadas-personas-echaron-calidez-gpt-4o\" data-vars-post-title=\"Cuando OpenAI lanz\u00f3 GPT-5 miles de sus usuarios m\u00e1s fieles montaron en c\u00f3lera. Y su &quot;mot\u00edn&quot; ha terminado triunfando\" data-vars-post-url=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/parecia-que-gpt-5-iba-a-ser-exito-rotundo-que-demasiadas-personas-echaron-calidez-gpt-4o\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">y decepcionante<\/a>) GPT-5. Pero mientras que esots modelos gigantescos cada vez sorprenden menos, los modelos de IA diminutos cada vez sorprenden m\u00e1s. Algo (peque\u00f1ito) se est\u00e1 moviendo.<\/p>\n<p><!-- BREAK 1 --> <\/p>\n<p><strong>Google mueve <\/strong><del><strong>ficha<\/strong><\/del><strong> fichita<\/strong>. La semana pasada Google nos sorprend\u00eda a todos con el lanzamiento de un modelo de IA peque\u00f1o. Bueno, peque\u00f1o no: diminuto. Casi podr\u00eda decirse que es un \u00abnanomodelo\u00bb. <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/developers.googleblog.com\/en\/introducing-gemma-3-270m\/\" target=\"_blank\">Gemma 3 270M<\/a> es una versi\u00f3n extremadamente compacta con tan solo 270 millones de par\u00e1metros. \u00bfC\u00f3mo de peque\u00f1o es eso? Es f\u00e1cil entenderlo cuando comparamos ese modelo con alguno de los modelos Open Source m\u00e1s reputados:<\/p>\n<p><!-- BREAK 2 --><\/p>\n<ul>\n<li>Llama 4: en su versi\u00f3n Behemoth, 288B (1.066 veces m\u00e1s grande)<\/li>\n<li>Qwen 3 235B (870 veces m\u00e1s grande)<\/li>\n<li>DeepSeek R1 671B (2.485 veces m\u00e1s grande)<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"article-asset article-asset-normal article-asset-center\">\n<div class=\"desvio-container\">\n<div class=\"desvio\">\n<div class=\"desvio-figure js-desvio-figure\">\n    <a href=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/he-probado-nuevos-modelos-openai-ha-sido-pequena-odisea-premio-tengo-chatgpt-local\" class=\"pivot-outboundlink\" data-vars-post-title=\"He probado los nuevos modelos de OpenAI. Ha sido una peque\u00f1a odisea con premio: tengo un ChatGPT en local\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\n     <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" alt=\"He probado los nuevos modelos de OpenAI. Ha sido una peque\u00f1a odisea con premio: tengo un ChatGPT en local\" width=\"375\" height=\"142\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/d004bb\/open1\/375_142.jpeg\"\/><br \/>\n    <\/a>\n   <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<p><strong>Un modelo hipereficiente<\/strong>. Los propios responsables de Google dejaban claro que este modelo no puede competir con los grandes modelos de IA, pero es que ese no era su objetivo. Su objetivo es ser hipereficiente y, atenci\u00f3n, hiperespec\u00edfico. Lo que se persigue aqu\u00ed es convertir a Gemma 3 270M en el pilar de much\u00edsimos modelos adaptados a tareas muy espec\u00edficas y concretas.<\/p>\n<p><!-- BREAK 3 -->  <\/p>\n<p><strong>El secreto se llama ajuste fino<\/strong>. Gemma 3 270M, insist\u00edan estos ingenieros, es un modelo perfecto para procesos de ajuste fino (fine tuning) en tareas muy espec\u00edficas. Una empresa (o desarrollador) cualquiera puede coger un modelo peque\u00f1o, como este, y entrenarlo con sus propios datos y <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/medium.com\/data-science-in-your-pocket\/a-practical-guide-to-fine-tuning-googles-gemma-3-270m-with-lora-ca03decf2ac1\" target=\"_blank\">afinarlo<\/a> para una tarea concreta siguiendo las <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/ai.google.dev\/gemma\/docs\/core\/huggingface_text_full_finetune\" target=\"_blank\">instrucciones de Google<\/a> para Hugging Face. Por ejemplo, para <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/spaces\/webml-community\/bedtime-story-generator\" target=\"_blank\">generar cuentos que leer a los ni\u00f1os<\/a> por la noche (<a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/spaces\/webml-community\/bedtime-story-generator\/tree\/main\" target=\"_blank\">c\u00f3digo<\/a>), para convertir texto confuso en datos estructurados, para <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/shekhargulati.com\/2025\/08\/15\/i-tested-gemma-3-270m-on-the-simplest-nlp-task\/\" target=\"_blank\">personalizar mensajes<\/a>, para clasificar correos electr\u00f3nicos o tickets de soporte, o incluso para <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/x.com\/akshay_pachaar\/status\/1956334750857367821\">jugar al ajedrez<\/a> de forma decente.<\/p>\n<p><!-- BREAK 4 --><\/p>\n<p><strong>Modelos peque\u00f1os al poder<\/strong>. Google ya apost\u00f3 por este tipo de modelos peque\u00f1os cuando present\u00f3 Gemma 3 <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/blog.google\/technology\/developers\/gemma-3\/\" target=\"_blank\">en marzo<\/a>. En aquel momento las versiones presentadas eran 1B, 4B, 12B y 27B, siendo la \u00faltima la \u00fanica realmente \u00abgrande\u00bb en t\u00e9rminos absolutos. El resto podr\u00edan ejecutarse en local en m\u00e1quinas con 16GB de memoria gr\u00e1fica, como un Mac mini M4. Es precisamente lo que pudimos comprobar con gpt-oss-20B (la descarga es de unos 12 GB), el modelo Open Source recientemente lanzado por OpenAI que <a class=\"text-outboundlink\" href=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/he-probado-nuevos-modelos-openai-ha-sido-pequena-odisea-premio-tengo-chatgpt-local\" data-vars-post-title=\"He probado los nuevos modelos de OpenAI. Ha sido una peque\u00f1a odisea con premio: tengo un ChatGPT en local\" data-vars-post-url=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/he-probado-nuevos-modelos-openai-ha-sido-pequena-odisea-premio-tengo-chatgpt-local\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">se comport\u00f3 de forma notable<\/a>. Pero incluso este \u00faltimo podr\u00eda considerarse \u00abgrande\u00bb, y en las \u00faltimas semanas y meses hemos visto m\u00e1s y m\u00e1s modelos \u00abdiminutos\u00bb que animan el mercado.<\/p>\n<p><!-- BREAK 5 --><\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal article-asset-center\">\n<div class=\"asset-content\">\n<div class=\"caption-img \">\n                   <img class=\"centro_sinmarco\" height=\"2251\" width=\"4001\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" sizes=\"auto, 100vw\" fetchpriority=\"high\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/eb730b\/g3\/450_1000.jpeg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/eb730b\/g3\/650_1200.jpeg 681w,https:\/\/i.blogs.es\/eb730b\/g3\/1024_2000.jpeg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/eb730b\/g3\/1366_2000.jpeg 1366w\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/eb730b\/g3\/450_1000.jpeg\" alt=\"G3\"\/><br \/>\n   <img decoding=\"async\" alt=\"G3\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/eb730b\/g3\/450_1000.jpeg\"\/><\/p>\n<p>        <span>El rendimiento de Gemma 3 270M es sorprendente a pesar de su reducido tama\u00f1o. Y aun as\u00ed, lo mejor de todo no es eso: es su capacidad de que lo adaptemos a una tarea concreta.<\/span>\n   <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<p><strong>Ejemplos por doquier<\/strong>. Microsoft ya apost\u00f3 por este tipo de modelos con Phi-3 y <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/techcommunity.microsoft.com\/blog\/azure-ai-foundry-blog\/introducing-phi-4-microsoft%E2%80%99s-newest-small-language-model-specializing-in-comple\/4357090\" target=\"_blank\">Phi-4<\/a> (14B), que en su lanzamiento compet\u00eda con el modelo chino Qwen-2.5-14b, aunque de nuevo estos modelos trataban de plantear alternativas \u00abmini\u00bb a grandes modelos como GPT-4o o Llama-3.3 70b. Pod\u00edan ser utilizados para ajuste fino, pero ya ven\u00edan entrenados para ajustarse a diversos escenarios. Otros, m\u00e1s desconocidos, han ido m\u00e1s all\u00e1: la startup Liquid <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/x.com\/ramin_m_h\/status\/1955332731942174960\">lanz\u00f3<\/a> un modelo dirigido a entornos visuales llamado LFM2 con tan solo 440M de par\u00e1metros, y NVIDIA acaba de lanzar <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/build.nvidia.com\/nvidia\/nvidia-nemotron-nano-9b-v2\/modelcard\" target=\"_blank\">Nemotron -Nano-9B<\/a>, que logra <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/x.com\/ctnzr\/status\/1957504768156561413\/photo\/1\">mejorar<\/a> el rendimiento de Qwen3-8B en diversos benchmarks.<\/p>\n<p><!-- BREAK 6 --> <\/p>\n<p><strong>Perfectos para m\u00f3viles y relojes inteligentes<\/strong>. Otra ventaja de estos modelos es que gracias a su peque\u00f1o tama\u00f1o son capaces de correr en muchos m\u00e1s dispositivos, por modestos que sean. Son ideales para poder usarse por ejemplo en nuestros m\u00f3viles, relojes inteligentes o productos incluso m\u00e1s limitados. Su eficiencia est\u00e1 a la orden del d\u00eda: como <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/developers.googleblog.com\/en\/introducing-gemma-3-270m\/\" target=\"_blank\">destac\u00f3 Google<\/a>, en un Pixel 9 Pro una versi\u00f3n cuantizada (INT4) de Gemma 3 270M puede gestionar 25 \u00abconversaciones\u00bb (chats) usando tan solo un 0,75% de la bater\u00eda del m\u00f3vil. Es tan peque\u00f1o que hasta puede ejecutarse en una pesta\u00f1a de un navegador como si cargaramos un sitio web (pesado) m\u00e1s, como el ejemplo de la aplicaci\u00f3n web que genera cuentos para dormir a los ni\u00f1os o <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/www.generative-psychosis.com\/\" target=\"_blank\">esta otra<\/a> que nos muestra c\u00f3mo el modelo empieza a desvariar, pero de forma divertida, y cuyo c\u00f3digo <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/github.com\/mr-spaghetti-code\/generative-psychosis\" target=\"_blank\">est\u00e1 disponible<\/a>.<\/p>\n<p><!-- BREAK 7 --><\/p>\n<p><strong>Un futuro prometedor<\/strong>. El modelo de Google, como otros similares, plantean esa otra vertiente de la que hablaba Google. M\u00e1s que un modelo todoterreno, lo que ofrecen es una base sobre la que construir \u00abla herramienta adecuada para el trabajo\u00bb. Este tipo de peque\u00f1os modelos, bien afinados y entrenados, pueden ser la base del dise\u00f1o de todo tipo de peque\u00f1as aplicaciones y agentes de IA que luego acaben interconect\u00e1ndose y que funcionen de forma muy, muy eficiente. Quiz\u00e1s era cierto eso de que las mejores esencias se venden en frascos peque\u00f1os.<\/p>\n<p><!-- BREAK 8 --><\/p>\n<p>Imagen | <a rel=\"noopener, noreferrer\" href=\"https:\/\/unsplash.com\/es\/fotos\/una-persona-sosteniendo-un-telefono-celular-en-la-mano-4V1O9NzCZBE\" target=\"_blank\">Amanz<\/a><\/p>\n<p>En Xataka | <a class=\"text-outboundlink\" href=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/pregunta-cual-grandes-tecnologicas-esta-ganando-carrera-ia-respuesta-ninguna\" data-vars-post-title=\"Si la pregunta es cu\u00e1l de las grandes tecnol\u00f3gicas est\u00e1 ganando la carrera de la IA, la respuesta es: ninguna\" data-vars-post-url=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/pregunta-cual-grandes-tecnologicas-esta-ganando-carrera-ia-respuesta-ninguna\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Si la pregunta es cu\u00e1l de las grandes tecnol\u00f3gicas est\u00e1 ganando la carrera de la IA, la respuesta es: ninguna<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/extrano-caso-ia-menguante-como-modelos-diminutos-le-estan-sacando-colores-a-mastodontes-ia\" class=\" target=\" title=\"c\u00f3mo los modelos diminutos le est\u00e1n sacando los colores a los mastodontes de la IA\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La IA no parece avanzar mucho. 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