En un escenario donde la eficiencia es la clave, Google ha presentado Gemma 3, un modelo de inteligencia artificial que promete igualar el rendimiento del popular DeepSeek R1, pero con un uso de recursos notablemente inferior. Este lanzamiento, realizado el 12 de marzo de 2025, responde a la creciente presión que ha ejercido el laboratorio chino DeepSeek en el sector tecnológico, demostrando que es posible alcanzar altos niveles de eficacia con recursos limitados. ¿Cómo ha logrado Google este avance?
La revolución provocada por DeepSeek ha obligado a los gigantes tecnológicos a replantear sus estrategias. La compañía china ha mostrado al mundo que es viable obtener un rendimiento excepcional sin la necesidad de inversiones exorbitantes en hardware, algo que incluso ha afectado a las cotizaciones de empresas como Nvidia. En este contexto, Gemma 3 emerge como una respuesta innovadora, diseñada para funcionar de manera óptima en equipos más modestos.
Eficiencia sin precedentes con recursos reducidos
Google asegura que su nuevo modelo puede alcanzar hasta un 98% de precisión en comparación con el modelo DeepSeek R1, pero con una exigencia de recursos mucho más baja. Mientras que el modelo chino requiere de hasta 32 GPU Nvidia H100 para operar, Gemma 3 solo necesita una. Esto plantea una pregunta interesante: ¿podría esta diferencia en el uso de hardware cambiar la forma en que las empresas implementan inteligencia artificial?
Este logro se debe a una técnica llamada «distilación», que permite transferir el conocimiento de un modelo más grande a uno más compacto. El resultado es una serie de modelos de entre 1 y 27 mil millones de parámetros, en contraste con los 671 mil millones de DeepSeek R1, lo que abre oportunidades para aplicaciones más accesibles y eficientes.
En las comparaciones de rendimiento, Google sitúa a Gemma 3 como superior a otros competidores como DeepSeek-V3 y Llama-405B de Meta, basándose en evaluaciones preliminares de la plataforma LMArena. Esto sugiere un equilibrio entre capacidad de cálculo y resultados efectivos, lo que podría atraer a desarrolladores y empresas por igual.
Mejoras significativas en capacidades
Una de las principales actualizaciones de Gemma 3 en comparación con su predecesor, Gemma 2, es la ampliación de la ventana de contexto, que ha pasado de 8,000 a 128,000 tokens. Este desarrollo permite al modelo gestionar documentos extensos, incluyendo artículos científicos y libros completos, aunque se alinea con lo que otros modelos ya ofrecen.
Además, Gemma 3 incorpora la multimodalidad, una característica ausente en la versión anterior. Esto significa que ahora puede analizar tanto texto como imágenes, responder preguntas sobre contenido visual y comprender más de 140 idiomas, en contraste con la limitación a solo inglés en su antecesor.
Junto a Gemma 3, Google ha lanzado ShieldGemma 2, una herramienta destinada a verificar la seguridad de las imágenes. Este nuevo módulo permite a los desarrolladores filtrar automáticamente contenido potencialmente problemático, como imágenes que pueden ser consideradas ofensivas o violentas, lo que refuerza las medidas éticas en el uso de estas tecnologías.