El modelo de 27B parámetros funciona en una GPU con 16GB de memoria, y se afirma que su capacidad de inferencia se acerca a Claude 4 Opus

MeNews · 2026-03-31T21:43:18+00:00

Un modelo de 27B de parámetros que funciona con cuantificación de 4 bits supera a Claude Sonnet 4.5, con capacidades de razonamiento similares pero con menor consumo de recursos. Su versión v2 reduce la redundancia en un 24% y mantiene una precisión del 96.91% en HumanEval.

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2026-03-31 21:43:18

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Noticias de ME: Mensaje, 1 de abril (UTC+8). Recientemente se informó que un modelo con un tamaño de 27B de parámetros, al ejecutarse mediante cuantización de 4 bits en una GPU local con 16GB de VRAM, obtuvo un rendimiento superior al de Claude Sonnet 4.5 en el benchmark SWE-bench. Según la perspectiva del artículo, este modelo puede ofrecer una capacidad de razonamiento comparable a la de Claude 4 Opus, pero con menores requerimientos de recursos. La versión v2 de este modelo reduce en un 24% la redundancia del chain-of-thought, mientras mantiene una precisión de 96.91% en HumanEval. (Fuente: InFoQ)

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