{"id":177767,"date":"2025-07-01T11:55:03","date_gmt":"2025-07-01T14:55:03","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/co\/sin-categoria\/google-lanza-gemma-3n-su-modelo-de-ia-abierta-multimodal-y-optimizado-para-celulares-sin-conexion\/"},"modified":"2025-07-01T11:55:03","modified_gmt":"2025-07-01T14:55:03","slug":"google-lanza-gemma-3n-su-modelo-de-ia-abierta-multimodal-y-optimizado-para-celulares-sin-conexion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/inteligencia-artificial\/google-lanza-gemma-3n-su-modelo-de-ia-abierta-multimodal-y-optimizado-para-celulares-sin-conexion\/","title":{"rendered":"Google lanza Gemma 3n: su modelo de IA abierta, multimodal y optimizado para celulares sin conexi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Google<\/strong> anunci\u00f3 el lanzamiento oficial de Gemma 3n<\/strong>, la nueva versi\u00f3n de su l\u00ednea de modelos de inteligencia artificial abierta<\/strong>, dise\u00f1ada especialmente para funcionar en entornos con recursos limitados, como tel\u00e9fonos m\u00f3viles. Esta soluci\u00f3n, revelada por primera vez durante el evento Google I\/O, ya se encuentra disponible para que desarrolladores e investigadores<\/strong> puedan descargarla y utilizarla de forma gratuita.<\/p>\n

A diferencia de Gemini<\/strong>, el modelo cerrado de Google orientado al p\u00fablico general, Gemma<\/strong> apunta al desarrollo de proyectos independientes, educativos y de investigaci\u00f3n<\/strong>. La tercera generaci\u00f3n de esta serie representa un gran salto al incorporar capacidades multimodales nativas<\/strong>, permitiendo trabajar no solo con texto, sino tambi\u00e9n con im\u00e1genes, audio y video<\/strong>, algo que no era posible en las versiones anteriores.<\/p>\n

Una de las novedades clave<\/strong> de Gemma 3n es su arquitectura base MatFormer<\/strong>, dise\u00f1ada bajo un enfoque adaptable similar a una \u201cmu\u00f1eca rusa\u201d. Esta estructura permite al modelo escalar din\u00e1micamente en tama\u00f1o y rendimiento de acuerdo a la tarea, optimizando el uso de recursos disponibles en el dispositivo, incluso cuando estos son limitados.<\/p>\n

Gemma 3n se presenta en dos versiones<\/strong>, E2B y E4B, con 5.000 y 8.000 millones de par\u00e1metros<\/strong>, respectivamente. A pesar de su complejidad, tecnolog\u00edas como Per Layer Embeddings (PLE)<\/strong> y nuevos codificadores especializados permiten que funcione en dispositivos con apenas 2GB de RAM<\/strong>, como smartphones. Esta eficiencia lo convierte en una herramienta ideal para asistentes inteligentes, aplicaciones m\u00f3viles, plataformas educativas y m\u00e1s.<\/p>\n

En cuanto a su rendimiento, Gemma 3n mejora significativamente en razonamiento l\u00f3gico, programaci\u00f3n y soporte multiling\u00fce<\/strong>, con capacidad de procesar texto en 140 idiomas<\/strong> y comprensi\u00f3n multimodal en 35 lenguas<\/strong>. Para el procesamiento de im\u00e1genes y video, se apoya en MobileNet-V5<\/strong>, un sistema optimizado para funcionar a 60 FPS<\/strong> en dispositivos como los tel\u00e9fonos Pixel<\/strong>, mientras que el codificador de audio permite tareas como reconocimiento de voz y traducci\u00f3n en tiempo real sin conexi\u00f3n.<\/p>\n

El modelo puede descargarse y utilizarse desde plataformas como Hugging Face, Kaggle y Google AI Studio<\/strong>, promoviendo una r\u00e1pida integraci\u00f3n en proyectos que requieren ejecutar IA de forma local<\/strong>, una ventaja clave en t\u00e9rminos de privacidad, eficiencia energ\u00e9tica y reducci\u00f3n de costos<\/strong>. Adem\u00e1s, Gemma 3n se convirti\u00f3 en el primer modelo con menos de 10.000 millones de par\u00e1metros en superar los 1.300 puntos en la prueba LMArena<\/strong>, un benchmark est\u00e1ndar que mide la calidad de los modelos de lenguaje.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n

Meta ficha a cuatro investigadores de OpenAI para su equipo de superinteligencia<\/a><\/strong><\/p>\n

Noetix Robotics: la startup china que pas\u00f3 de casi quebrar a fabricar 2.000 robots y busca recaudar US$35 millones<\/a><\/strong><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 apps elegimos cuando podemos elegir?<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Google anunció el lanzamiento oficial de Gemma 3n, la nueva versión de su línea de modelos de inteligencia artificial abierta, diseñada especialmente para funcionar en entornos con recursos limitados, como teléfonos móviles. Esta solución, revelada por primera vez durante el evento Google I\/O, ya se encuentra disponible para que desarrolladores e investigadores puedan descargarla y utilizarla de forma gratuita. A diferencia de Gemini, el modelo cerrado de Google orientado al público general, Gemma apunta al desarrollo de proyectos independientes, educativos y de investigación. La tercera generación de esta serie representa un gran salto al incorporar capacidades multimodales nativas, permitiendo trabajar no solo con texto, sino también con imágenes, audio y video, algo que no era posible en las versiones anteriores. Una de las novedades clave de Gemma 3n es su arquitectura base MatFormer, diseñada bajo un enfoque adaptable similar a una “muñeca rusa”. Esta estructura permite al modelo escalar dinámicamente en tamaño y rendimiento de acuerdo a la tarea, optimizando el uso de recursos disponibles en el dispositivo, incluso cuando estos son limitados. Gemma 3n se presenta en dos versiones, E2B y E4B, con 5.000 y 8.000 millones de parámetros, respectivamente. A pesar de su complejidad, tecnologías como Per Layer Embeddings (PLE) y nuevos codificadores especializados permiten que funcione en dispositivos con apenas 2GB de RAM, como smartphones. Esta eficiencia lo convierte en una herramienta ideal para asistentes inteligentes, aplicaciones móviles, plataformas educativas y más. En cuanto a su rendimiento, Gemma 3n mejora significativamente en razonamiento lógico, programación y soporte multilingüe, con capacidad de procesar texto en 140 idiomas y comprensión multimodal en 35 lenguas. Para el procesamiento de imágenes y video, se apoya en MobileNet-V5, un sistema optimizado para funcionar a 60 FPS en dispositivos como los teléfonos Pixel, mientras que el codificador de audio permite tareas como reconocimiento de voz y traducción en tiempo real sin conexión. El modelo puede descargarse y utilizarse desde plataformas como Hugging Face, Kaggle y Google AI Studio, promoviendo una rápida integración en proyectos que requieren ejecutar IA de forma local, una ventaja clave en términos de privacidad, eficiencia energética y reducción de costos. Además, Gemma 3n se convirtió en el primer modelo con menos de 10.000 millones de parámetros en superar los 1.300 puntos en la prueba LMArena, un benchmark estándar que mide la calidad de los modelos de lenguaje. Leer más Meta ficha a cuatro investigadores de OpenAI para su equipo de superinteligencia Noetix Robotics: la startup china que pasó de casi quebrar a fabricar 2.000 robots y busca recaudar US$35 millones ¿Qué apps elegimos cuando podemos elegir?<\/p>\n","protected":false},"author":233,"featured_media":177769,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[241],"class_list":["post-177767","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-google"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/177767","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/users\/233"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=177767"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/177767\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/media\/177769"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=177767"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=177767"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=177767"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}