Redacción
La empresa Multiverse Computing ha anunciado la disponibilidad de Pulsar 16B, un nuevo modelo de razonamiento de IA de código abierto. Este desarrollo cuenta con 16.150.000 de parámetros y se basa en una versión comprimida de la arquitectura de NVIDIA, concretamente el modelo híbrido Nemotron 3 Nano. La principal característica de Pulsar 16B es que ofrece unas capacidades de procesamiento equiparables a las de arquitecturas de 30.000.000 de parámetros, pero utilizando aproximadamente la mitad de los recursos. Para lograr esto, la compañía ha empleado su tecnología de compresión propia, integrada con las bibliotecas de optimización de NVIDIA, para eliminar la redundancia matemática de la red original sin tener que volver a entrenar el sistema desde cero.
El desarrollo base partía de 31.600.000 de parámetros totales, mientras que esta nueva versión los reduce a 16.150.000, manteniendo la calidad de respuesta, el seguimiento de instrucciones y el uso de herramientas de la familia de modelos original. En las pruebas de rendimiento estandarizadas, el nuevo modelo iguala a su predecesor de mayor tamaño y supera a otras alternativas del mercado de 20.000.000 de parámetros en áreas como el conocimiento científico avanzado, la programación y la resolución matemática. Por ejemplo, en las evaluaciones de ciencia a nivel de doctorado y de razonamiento matemático complejo, el sistema ha obtenido puntuaciones que lo sitúan con un amplio margen por encima de opciones similares de código abierto.
Esta reducción en el tamaño del modelo se traduce en una disminución significativa de la memoria requerida para los pesos del sistema en todas las precisiones compatibles. Al ser probado con múltiples solicitudes simultáneas en procesadores gráficos de última generación, el sistema ha logrado incrementar la velocidad de procesamiento en un 43% respecto al modelo original, reduciendo además a casi la mitad el tiempo de espera para obtener la primera respuesta. Esto supone una ventaja operativa para aquellas organizaciones que necesitan implementar herramientas de inteligencia artificial en equipos con menor capacidad de memoria o en servidores individuales.
Por otro lado, el rendimiento en tareas que requieren analizar grandes volúmenes de información continua de forma estable, un área donde la compresión agresiva suele generar problemas. Las evaluaciones realizadas en contextos extensos demuestran que el sistema es capaz de recuperar información específica oculta en grandes bloques de texto con una precisión casi perfecta hasta el umbral de los 100.000 parámetros, lo que lo hace adecuado para el procesamiento de documentos largos.
El director ejecutivo y cofundador de Multiverse Computing, Enrique Lizaso, ha explicado que: «Históricamente, ejecutar IA avanzada en local ha exigido comprometer el tamaño del modelo o su rendimiento. Lo que demostramos con Pulsar 16B es que el razonamiento de nivel frontera puede desplegarse ahora sin la infraestructura propia de la escala cloud, con una huella que las empresas pueden ejecutar y escalar de forma económica.«
El modelo está diseñado para flujos de trabajo con alta demanda simultánea, análisis de textos extensos y asistentes de atención al usuario, siendo una opción viable para entornos regulados que exigen procesamiento local y sistemas sensibles a los retrasos en la respuesta. Pulsar 16B ya se puede descargar bajo licencia de código abierto en la plataforma Hugging Face, y la documentación técnica sobre su funcionamiento está disponible en la página web oficial de la compañía.
