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 · 2026-04-05T01:15:55+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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2026-04-05 01:15:55

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Noticias de ME, mensaje del 1 de abril (UTC+8): Recientemente se ha informado que un modelo de escala de 27B de parámetros, al ejecutarse en un GPU local con 16GB de VRAM en cuantificación de 4 bits, obtuvo un mejor desempeño que Claude Sonnet 4.5 en el benchmark SWE-bench. Según el punto de vista del artículo, este modelo puede ofrecer una capacidad de razonamiento comparable a la de Claude 4 Opus, pero con menores requisitos de recursos. La versión v2 del modelo reduce en un 24% la redundancia del razonamiento encadenado (chain-of-thought), manteniendo al mismo tiempo una precisión de HumanEval del 96.91%. (Fuente: InFoQ)

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