{"id":6388,"date":"2025-05-08T03:35:21","date_gmt":"2025-05-08T03:35:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/6388"},"modified":"2025-05-08T03:35:21","modified_gmt":"2025-05-08T03:35:21","slug":"nvidia-llama-nemotron%ef%bc%9a%e8%b6%85%e8%b6%8adeepseek-r1%e7%9a%84%e5%bc%80%e6%ba%90%e6%96%b0%e7%8e%8b%e8%80%85","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/archives\/6388","title":{"rendered":"NVIDIA Llama-Nemotron: el nuevo rey del c\u00f3digo abierto m\u00e1s all\u00e1 de DeepSeek-R1"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u82f1\u4f1f\u8fbe\u5f00\u6e90\u65b0\u9738\u4e3b-\u4ece6710\u4ebf\u52302530\u4ebf\u53c2\u6570\u7684\u6548\u7387\u9769\u547d\">El nuevo monstruo de c\u00f3digo abierto de NVIDIA: una revoluci\u00f3n en eficiencia de 671.000 millones a 253.000 millones de par\u00e1metros<\/h2>\n\n\n\n<p>En la era actual de r\u00e1pido desarrollo de grandes modelos de IA, NVIDIA vuelve a causar sensaci\u00f3n con su destreza tecnol\u00f3gica. Recientemente, NVIDIA ha lanzado la serie de modelos Llama-Nemotron, que se han colocado r\u00e1pidamente a la cabeza de los modelos de c\u00f3digo abierto con una eficiencia y un rendimiento asombrosos, superando incluso a DeepSeek-R1, que tiene un n\u00famero mucho mayor de par\u00e1metros, en una serie de pruebas de referencia clave.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-16.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1014\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>La serie Llama-Nemotron consta de tres modelos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>LN-Nano (8B)<\/strong>Eficacia de las miniaturas dise\u00f1adas para dispositivos perif\u00e9ricos y aplicaciones m\u00f3viles<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LN-Super (49B)<\/strong>: Un modelo de gama media que equilibra rendimiento y eficiencia<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LN-Ultra (253B)<\/strong>Modelo emblem\u00e1tico de inferencia dise\u00f1ado para tareas complejas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Lo m\u00e1s sorprendente es que LN-Ultra supera a DeepSeek-R1 en una serie de pruebas de referencia clave, como GPQA-Diamond (76,01 frente a 71,5), IFEval (89,45 frente a 83,3) y LiveCodeBench (66,31), con s\u00f3lo 253.000 millones de par\u00e1metros (aproximadamente un tercio de los 671.000 millones de par\u00e1metros de DeepSeek-R1). En las pruebas comparativas, como GPQA-Diamond (76,01 frente a 71,31), IFEval (8,45 frente a 71,45) y LiveCodeBench (66,31), LN-Ultra supera a DeepSeek-R1 en todos los aspectos y, lo que es m\u00e1s importante, LN-Ultra se ejecuta eficientemente en un \u00fanico nodo 8xH100, mientras que DeepSeek-R1 requiere hardware 8xH200, lo que significa que no s\u00f3lo rinde mejor, sino que tambi\u00e9n ofrece un mayor rendimiento en el razonamiento y un umbral m\u00e1s bajo para la implantaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-18.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1016\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan el Artificial Analytics Intelligence Index, en abril de 2025, Llama-Nemotron-Ultra ha sido reconocido como el modelo de c\u00f3digo abierto \"m\u00e1s inteligente\" disponible. Esta serie de modelos, todos ellos bajo licencias de c\u00f3digo abierto favorables a las empresas, la NVIDIA Open Model License y la Llama Community Licence, permiten a las empresas utilizarlos y modificarlos libremente, lo que sin duda acelerar\u00e1 la popularidad de la tecnolog\u00eda de IA y la innovaci\u00f3n en aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6a21\u578b\u8bad\u7ec3\u63ed\u79d8-14\u4e07h100\u5c0f\u65f6\u7684\u4e94\u9636\u6bb5\u6784\u5efa\u6d41\u7a0b\">Formaci\u00f3n de modelos al descubierto: 140.000 horas H100 en un proceso de construcci\u00f3n en cinco fases<\/h2>\n\n\n\n<p>NVIDIA ha revelado en un informe t\u00e9cnico el proceso de creaci\u00f3n en cinco fases de la familia de modelos Llama-Nemotron, en el que se muestran todos los detalles t\u00e9cnicos, desde la optimizaci\u00f3n de la arquitectura hasta el aprendizaje por refuerzo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7b2c\u4e00\u9636\u6bb5-\u795e\u7ecf\u67b6\u6784\u641c\u7d22\u4e0effn\u878d\u5408\">Fase 1: B\u00fasqueda de arquitectura neuronal con fusi\u00f3n FFN<\/h3>\n\n\n\n<p>El equipo empez\u00f3 optimizando a fondo la arquitectura original basada en Llama 3.1 utilizando un marco de b\u00fasqueda neuronal de arquitecturas (NAS) llamado Puzzle. Las variaciones se implementaron creando una biblioteca de m\u00f3dulos transformadores alternativos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Mecanismo de atenci\u00f3n eliminado selectivamente para reducir el consumo de memoria de c\u00e1lculo y de cach\u00e9 KV.<\/li>\n\n\n\n<li>Dimensiones FFN variables para la compresi\u00f3n de modelos en distintas granularidades<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-17.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1015\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Especialmente innovadora es la tecnolog\u00eda FFN Fusion (Fusi\u00f3n FFN): cuando aparecen bloques FFN continuos en el modelo despu\u00e9s de que el NAS elimine algunas de las capas de atenci\u00f3n, FFN Fusion sustituye estas estructuras por menos capas FFN ejecutables en paralelo, pero m\u00e1s amplias, lo que mejora notablemente la eficiencia computacional en un entorno multi-GPU.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7b2c\u4e8c\u9636\u6bb5-\u77e5\u8bc6\u84b8\u998f\u4e0e\u6301\u7eed\u9884\u8bad\u7ec3\">Fase 2: Destilaci\u00f3n de conocimientos y formaci\u00f3n previa continua<\/h3>\n\n\n\n<p>Tras la optimizaci\u00f3n de la arquitectura, el equipo realiz\u00f3 una destilaci\u00f3n de conocimientos a gran escala con un preentrenamiento continuo para recuperar y mejorar el rendimiento del modelo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>LN-Super entrena 40.000 millones de fichas con el conjunto de datos Distillation Mix<\/li>\n\n\n\n<li>LN-Ultra entrena primero el mismo conjunto de datos durante 65.000 millones de tokens y, a continuaci\u00f3n, sigue entrenando 88.000 millones de tokens en el conjunto de datos de la fase 4 de Nemotron-H.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-21.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1020\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7b2c\u4e09\u9636\u6bb5-\u5408\u6210\u6570\u636e\u76d1\u7763\u5fae\u8c03\">Fase III: S\u00edntesis de los datos para supervisar la puesta a punto<\/h3>\n\n\n\n<p>La fase de ajuste supervisado emplea una innovadora metodolog\u00eda de entrenamiento de datos sint\u00e9ticos que construye cuidadosamente conjuntos de datos que contienen muestras inferenciales y no inferenciales:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ejemplo de razonamiento: \"Pensamiento detallado sobre\" a\u00f1adido al comando del sistema.<\/li>\n\n\n\n<li>Muestras no razonadas: uso del \"pensamiento detallado en off\"<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este dise\u00f1o permite al modelo cambiar din\u00e1micamente los comportamientos de inferencia seg\u00fan el contenido del indicio, sentando las bases de la funci\u00f3n \"cambio de inferencia\".<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7b2c\u56db\u9636\u6bb5-\u5927\u89c4\u6a21\u5f3a\u5316\u5b66\u4e60\u8bad\u7ec3\">Fase 4: Formaci\u00f3n intensiva masiva<\/h3>\n\n\n\n<p>Esta fase es clave para que LN-Ultra supere a DeepSeek-R1. El equipo utiliz\u00f3 el mismo algoritmo de Optimizaci\u00f3n de Pol\u00edticas Relativas Agrupadas (GRPO) que DeepSeek-R1, y el innovador dise\u00f1o del proceso de entrenamiento incluy\u00f3:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Incentivos: incentivos de precisi\u00f3n (basados en la coincidencia de respuestas est\u00e1ndar) e incentivos de formato (para obligar a utilizar etiquetas espec\u00edficas).<\/li>\n\n\n\n<li>Cribado de datos: se precensuraron las muestras simples con un \u00edndice de aprobados \u226575%.<\/li>\n\n\n\n<li>Curso de formaci\u00f3n: asignaci\u00f3n progresiva de lotes en funci\u00f3n del \u00edndice de aprobados, con transici\u00f3n gradual de muestras f\u00e1ciles a dif\u00edciles.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Todo el proceso de entrenamiento consume unas 140.000 horas de GPU H100, utiliza 72 nodos (8 GPU H100 por nodo) y emplea precisi\u00f3n FP8 en la fase de generaci\u00f3n y precisi\u00f3n BF16 en la fase de entrenamiento, una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas que permite a LN-Ultra obtener mejoras significativas de precisi\u00f3n en el conjunto de datos GPQA-Diamond.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-19.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1017\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7b2c\u4e94\u9636\u6bb5-\u6307\u4ee4\u5bf9\u9f50\u4e0e\u4eba\u7c7b\u504f\u597d\u4f18\u5316\">Fase 5: Alineaci\u00f3n de los mandos y optimizaci\u00f3n de las preferencias humanas<\/h3>\n\n\n\n<p>En la fase final se llev\u00f3 a cabo una breve sesi\u00f3n de aprendizaje reforzado, centrada en optimizar la capacidad del modelo para seguir \u00f3rdenes y alinear las preferencias humanas. El equipo utiliz\u00f3 la tecnolog\u00eda RLHF para mejorar la capacidad de ayuda general del modelo y su rendimiento en el chat, al tiempo que conservaba su habilidad en \u00e1reas especializadas como matem\u00e1ticas y ciencias. Los resultados mostraron que el LN-Super alineado obtuvo una puntuaci\u00f3n de 88,3 en la prueba Arena Hard, superando a modelos propios como Claude 3.5 Sonnet y GPT-4o.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-22.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1021\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u9769\u547d\u6027\u521b\u65b0-\u63a8\u7406\u5f00\u5173\u529f\u80fd\u4e0e\u786c\u4ef6\u611f\u77e5\u4f18\u5316\">Innovaci\u00f3n revolucionaria: funcionalidad de conmutaci\u00f3n por inferencia y optimizaci\u00f3n del conocimiento del hardware<\/h2>\n\n\n\n<p>Una de las mayores innovaciones de la serie Llama-Nemotron es la funci\u00f3n de interruptor de razonamiento, que permite al usuario cambiar din\u00e1micamente entre los dos modos con s\u00f3lo a\u00f1adir \"Pensamiento detallado activado\/desactivado\" a la indicaci\u00f3n del sistema:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modo de chat est\u00e1ndar<\/strong>: Responder r\u00e1pidamente a las consultas diarias con respuestas directas<\/li>\n\n\n\n<li><strong>modelo de inferencia profunda<\/strong>Realizar razonamientos complejos de varios pasos, demostrando un proceso de pensamiento completo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este dise\u00f1o resuelve uno de los principales puntos d\u00e9biles de los actuales modelos de IA: los desarrolladores no necesitan mantener modelos con diferentes arquitecturas y pueden ajustar con flexibilidad los comportamientos de los modelos en funci\u00f3n de la demanda. Se trata de la primera familia de modelos de c\u00f3digo abierto de IA que implementa esta caracter\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n<p>En cuanto a la optimizaci\u00f3n del hardware, la serie Nemotron ha sido objeto de una profunda optimizaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Apoyo a la precisi\u00f3n<\/strong>BF16 en la fase de entrenamiento, FP8 en la fase de generaci\u00f3n (lo que multiplica por 1,8 la velocidad) y FP32 en el estado del optimizador.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n de precisi\u00f3n FP8<\/strong>El investigador ha desarrollado un modelo de generaci\u00f3n de precisi\u00f3n FP8 en l\u00ednea compatible con el marco vLLM, con un rendimiento de generaci\u00f3n de hasta 32 token\/s por prompt en una sola GPU.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cargador de pesas vLLM personalizado<\/strong>Conversi\u00f3n de pesos BF16 a formato FP8 en tiempo de ejecuci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Con estas optimizaciones, LN-Ultra consigue un rendimiento de inferencia 4 veces superior al de DeepSeek-R1, al tiempo que mantiene una precisi\u00f3n superior.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-23.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1022\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6027\u80fd\u5bf9\u6bd4-\u6253\u7834\u53c2\u6570\u91cf\u4e0e\u6027\u80fd\u7684\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\u795e\u8bdd\">Comparaci\u00f3n del rendimiento: desmentir el mito de la relaci\u00f3n lineal entre el n\u00famero de par\u00e1metros y el rendimiento<\/h2>\n\n\n\n<p>Mediante pruebas comparativas, la familia de modelos Llama-Nemotron demuestra un rendimiento superior m\u00e1s all\u00e1 de su escala param\u00e9trica:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>modelizaci\u00f3n<\/th><th>GPQA-Diamante<\/th><th>IFEval<\/th><th>LiveCodeBench<\/th><th>Arena dura<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>LN-Ultra (253B)<\/td><td>76.01<\/td><td>89.45<\/td><td>66.31<\/td><td>85.2<\/td><\/tr><tr><td>DeepSeek-R1<\/td><td>71.5<\/td><td>83.3<\/td><td>&#8211;<\/td><td>81.7<\/td><\/tr><tr><td>Llama 3.1-405B<\/td><td>70.7<\/td><td>88.5<\/td><td>63.3<\/td><td>82.4<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Incluso el LN-Super m\u00e1s peque\u00f1o (49B) tuvo un buen rendimiento, logrando una alta puntuaci\u00f3n de 88,3 en la prueba Arena Hard, superando a modelos propietarios como el Claude 3.5 Sonnet y el GPT-4o-2024-05-13, y superando a modelos de c\u00f3digo abierto mucho m\u00e1s grandes.<\/p>\n\n\n\n<p>M\u00e1s notablemente, en la tarea JudgeBench (distinguir entre respuestas de alta y baja calidad), LN-Ultra se convierte en el modelo de c\u00f3digo abierto con mejor rendimiento, superando significativamente a DeepSeek-R1, y s\u00f3lo superado por el modelo propietario o3-mini(high). Esta es una buena prueba de la capacidad de generalizaci\u00f3n del modelo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5f00\u6e90\u65b0\u683c\u5c40-\u6548\u7387\u4f18\u5148\u65f6\u4ee3\u7684\u5230\u6765\">El nuevo panorama del c\u00f3digo abierto: el comienzo de la era de la eficiencia<\/h2>\n\n\n\n<p>El lanzamiento de la serie Llama-Nemotron marca una nueva fase de desarrollo de la IA que da prioridad a la eficiencia y repercute en la industria de muchas maneras:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Romper las barreras de los par\u00e1metros<\/strong>: Superar a los modelos m\u00e1s grandes a menor escala y desafiar la idea convencional de que \"cuanto m\u00e1s grande, mejor\".<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reducci\u00f3n del umbral de implantaci\u00f3n<\/strong>: Dise\u00f1o arquitect\u00f3nico eficiente para que las implantaciones de grandes modelos sean asequibles para m\u00e1s empresas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Acelerar la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica<\/strong>: Una estrategia de c\u00f3digo totalmente abierto acelerar\u00e1 la difusi\u00f3n de la tecnolog\u00eda y la innovaci\u00f3n en IA<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fomentar la investigaci\u00f3n sobre la eficiencia<\/strong>Motivar a m\u00e1s investigadores para que exploren los l\u00edmites de eficiencia de los grandes modelos.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>A medida que la carrera de la IA se adentra en una era en la que la eficiencia es la reina, una serie de innovaciones hechas p\u00fablicas por la serie Llama-Nemotron de NVIDIA -desde los interruptores de inferencia din\u00e1mica hasta la optimizaci\u00f3n basada en hardware, y desde el entrenamiento de datos sint\u00e9ticos hasta el aprendizaje por refuerzo a gran escala- est\u00e1n llamadas a influir en la futura direcci\u00f3n de los grandes modelos.<\/p>\n\n\n\n<p>La importancia de esta revelaci\u00f3n tecnol\u00f3gica radica no s\u00f3lo en el nacimiento de una nueva generaci\u00f3n de modelos de alta eficiencia, sino tambi\u00e9n en el establecimiento de un nuevo punto de referencia t\u00e9cnico para toda la industria de la IA, que promueve la continua evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA en la direcci\u00f3n de una mayor practicidad y universalidad. Con el apoyo de hardware de nueva generaci\u00f3n, como la pr\u00f3xima GPU B100, es probable que esta serie de modelos sea s\u00f3lo el principio de la revoluci\u00f3n de la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Si desea utilizar GPT Plus, Claude Pro, Grok Super cuenta exclusiva oficial de pago, puede ponerse en contacto con nuestro equipo profesional (wx: abch891) si no sabe c\u00f3mo recargar su cuenta.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\r\n<thead>\r\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Para m\u00e1s productos, visite<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">M\u00e1s informaci\u00f3n en<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n<tr style=\"height: 63px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Inteligencia penetrante<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/archives\/4425\/\" data-linktype=\"2\">El Gran Modelo AIGC: el comienzo de una era de doble revoluci\u00f3n en ingenier\u00eda y ciencia - Inteligencia Penetrante<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 61px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/\" data-linktype=\"2\">Restauraci\u00f3n 1:1 de Claude y GPT Sitio web oficial - AI Cloud Native<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (Recomendada) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 54px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Servicio de tr\u00e1nsito basado en la API oficial - GPTMeta API<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Ayuda, \u00bfalguien de ustedes puede proporcionar algunos consejos sobre c\u00f3mo hacer preguntas en GPT? - Conocimientos<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 70px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Tienda digital global de bienes virtuales - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">\u00bfQu\u00e9 tan poderoso es Claude airtfacts caracter\u00edstica que GPT al instante no huele bien? -BeepBeep<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NVIDIA publica modelos de Llama-NemotronAI de c\u00f3digo abierto en versiones de 8B, 49B y 253B. El buque insignia, LN-Ultra, supera a DeepSeek-R1, de 671.000 millones de par\u00e1metros, en varias pruebas con solo 253.000 millones de par\u00e1metros, al tiempo que permite un funcionamiento m\u00e1s eficiente en un \u00fanico nodo xH100. El proceso de entrenamiento en cinco etapas de la serie, con t\u00e9cnicas innovadoras, incluye conmutaci\u00f3n de inferencia, optimizaci\u00f3n consciente del hardware y entrenamiento de datos sint\u00e9ticos. La relaci\u00f3n positiva entre la escala y el rendimiento de los par\u00e1metros de rendimiento del modelo marca la era de la IA en la que prima la eficiencia, y su licencia de c\u00f3digo abierto acelerar\u00e1 la adopci\u00f3n de la 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