{"id":128131,"date":"2025-01-28T11:31:11","date_gmt":"2025-01-28T10:31:11","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=128131"},"modified":"2025-01-28T11:31:14","modified_gmt":"2025-01-28T10:31:14","slug":"qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/","title":{"rendered":"Qwen2.5-1M: el nuevo referente en modelos de lenguaje con 1 mill\u00f3n de tokens"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Qwen2-5-1M-Teaser-1200x675-1-1024x576.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-128132\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Qwen2-5-1M-Teaser-1200x675-1-1024x576.webp 1024w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Qwen2-5-1M-Teaser-1200x675-1-300x169.webp 300w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Qwen2-5-1M-Teaser-1200x675-1-768x432.webp 768w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Qwen2-5-1M-Teaser-1200x675-1.webp 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>El equipo de <strong>Qwen<\/strong> anuncia un gran paso en la evoluci\u00f3n de los modelos de lenguaje al presentar <strong>Qwen2.5-1M<\/strong>. Esta versi\u00f3n de c\u00f3digo abierto promete soportar contextos que alcanzan la asombrosa cifra de 1 mill\u00f3n de tokens, un hito que ampl\u00eda enormemente el espectro de aplicaciones posibles. Seg\u00fan informes, esta mejora llega acompa\u00f1ada de un <strong>marco de inferencia<\/strong> optimizado y varias t\u00e9cnicas innovadoras para garantizar el procesamiento de secuencias extralargas sin descuidar el rendimiento en textos m\u00e1s breves.<\/p>\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/#Qwen25-1M_un_salto_hacia_contextos_mas_largos\" >Qwen2.5-1M: un salto hacia contextos m\u00e1s largos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/#Nuevos_puntos_de_control_y_mejoras_de_rendimiento\" >Nuevos puntos de control y mejoras de rendimiento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/#Tecnicas_de_atencion_dispersa_y_entrenamiento_progresivo\" >T\u00e9cnicas de atenci\u00f3n dispersa y entrenamiento progresivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/#Implementacion_local_y_requisitos_de_sistema\" >Implementaci\u00f3n local y requisitos de sistema<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/#Posibilidades_futuras_y_aplicaciones\" >Posibilidades futuras y aplicaciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/qwen2-5-1m-el-nuevo-referente-en-modelos-de-lenguaje-con-1-millon-de-tokens\/#Conclusiones_y_vision_a_largo_plazo\" >Conclusiones y visi\u00f3n a largo plazo<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Qwen25-1M_un_salto_hacia_contextos_mas_largos\"><\/span>Qwen2.5-1M: un salto hacia contextos m\u00e1s largos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Este lanzamiento brinda a los desarrolladores la posibilidad de usar modelos como <strong>Qwen2.5-7B-Instruct-1M<\/strong> y <strong>Qwen2.5-14B-Instruct-1M<\/strong>, marcando la primera vez que los modelos Qwen de <strong>c\u00f3digo abierto<\/strong> pueden manejar contextos de hasta 1 mill\u00f3n de tokens. La comunidad llevaba tiempo esperando un avance as\u00ed, pues permite extraer y analizar informaci\u00f3n en documentaci\u00f3n extremadamente extensa. Si buscas m\u00e1s detalles o referencias t\u00e9cnicas, puedes visitar nuestra <a href=\"\/tecnologia\"><strong>secci\u00f3n de tecnolog\u00eda<\/strong><\/a> y conocer sus implicaciones en \u00e1mbitos como el an\u00e1lisis forense o la investigaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n\n<p>Seg\u00fan la nota de prensa, la ventaja de trabajar con modelos de contexto ultralargo no solo implica manejar textos m\u00e1s voluminosos, sino tambi\u00e9n abrir nuevas fronteras en la comprensi\u00f3n del lenguaje. Esto resulta vital para <strong>aplicaciones cr\u00edticas<\/strong>, como analizar repositorios de c\u00f3digo, procesar historiales m\u00e9dicos extensos o incluso crear herramientas de asistencia legal capaces de rastrear informaci\u00f3n en m\u00faltiples tomos.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nuevos_puntos_de_control_y_mejoras_de_rendimiento\"><\/span>Nuevos puntos de control y mejoras de rendimiento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Qwen2.5-1M se apoya en dos puntos de control clave: <strong>Qwen2.5-7B-Instruct-1M<\/strong> y <strong>Qwen2.5-14B-Instruct-1M<\/strong>. Estas variantes permiten ajustar el modelo a diferentes requisitos de memoria y complejidad, asegurando resultados \u00f3ptimos en un abanico amplio de escenarios. Asimismo, la implementaci\u00f3n del marco de inferencia basado en <strong>vLLM<\/strong> promete un desempe\u00f1o entre 3 y 7 veces m\u00e1s veloz para secuencias de un mill\u00f3n de tokens.<\/p>\n\n<p>Otra novedad destacada es el uso de m\u00e9todos de <strong>atenci\u00f3n dispersa<\/strong>, que mejora dr\u00e1sticamente la fase de pre-relleno. Gracias a esta estrategia, el procesamiento de entradas masivas se agiliza, reduciendo los cuellos de botella habituales en la carga y el an\u00e1lisis de datos. El informe t\u00e9cnico publicado por Qwen detalla c\u00f3mo se integraron estas metodolog\u00edas, adem\u00e1s de presentar experimentos de ablaci\u00f3n para demostrar su eficacia.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tecnicas_de_atencion_dispersa_y_entrenamiento_progresivo\"><\/span>T\u00e9cnicas de atenci\u00f3n dispersa y entrenamiento progresivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Una de las claves en la ampliaci\u00f3n del contexto es la <strong>Atenci\u00f3n de Doble Fragmento (DCA)<\/strong>. Esta t\u00e9cnica de extrapolaci\u00f3n de longitud remapea posiciones relativas y evita que el modelo se enfrente a distancias enormes que nunca fueron vistas durante el entrenamiento inicial. En palabras simples, es un truco que facilita al modelo \u201crecordar\u201d ubicaciones muy distantes dentro del texto.<\/p>\n\n<p>Para llegar a un contexto de 1 mill\u00f3n de tokens, se adopt\u00f3 un enfoque escalonado de <strong>entrenamiento progresivo<\/strong>. Partiendo de un modelo Qwen2.5 con 4K tokens, el equipo fue extendiendo la longitud de contexto a lo largo de diferentes fases, alcanzando primero 256K tokens y finalmente llegando al ansiado mill\u00f3n. As\u00ed se minimizan riesgos de inestabilidad en el aprendizaje y se potencia la solidez del resultado final.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implementacion_local_y_requisitos_de_sistema\"><\/span>Implementaci\u00f3n local y requisitos de sistema<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Para quienes deseen probar <strong>Qwen2.5-1M<\/strong> en sus propias instalaciones, el equipo de Qwen recomienda GPUs con arquitectura Ampere o Hopper, adem\u00e1s de cumplir los requisitos de <strong>CUDA<\/strong> y Python descritos en la documentaci\u00f3n. Seg\u00fan informes, el marco de inferencia abierto basado en vLLM resulta compatible con hardware de alto rendimiento y permite configurar servicios estilo API similares a <strong>OpenAI<\/strong>.<\/p>\n\n<p>La gu\u00eda oficial incluye pasos detallados para la instalaci\u00f3n de dependencias y ajustes de rendimiento, asegurando que los usuarios puedan iniciar con rapidez. Para ambientes de <strong>High-Performance Computing<\/strong>, la optimizaci\u00f3n adicional de la atenci\u00f3n dispersa promete mantener un equilibrio entre tiempo de respuesta y uso eficiente de los recursos, incluso para proyectos que procesen enormes vol\u00famenes de texto.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Posibilidades_futuras_y_aplicaciones\"><\/span>Posibilidades futuras y aplicaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Las tareas de <strong>contexto largo<\/strong> no son el \u00fanico foco de estos modelos. De acuerdo con las evaluaciones, Qwen2.5-1M ofrece un rendimiento comparable a las versiones de 128K tokens en secuencias cortas. Esto significa que la capacidad de procesar millones de tokens no sacrifica la agilidad en textos menos extensos, un factor determinante para proyectos que mezclan ambos tipos de demandas.<\/p>\n\n<p>Se plantean aplicaciones en campos tan diversos como la <strong>investigaci\u00f3n hist\u00f3rica<\/strong>, la anal\u00edtica de ciberseguridad y el filtrado de grandes bases de datos. Imag\u00ednate escanear millares de registros legales o realizar b\u00fasquedas de patrones en colecciones gen\u00f3micas gigantescas. Para quienes busquen un salto en la eficiencia, Qwen2.5-1M abre la puerta a nuevos niveles de detalle y precisi\u00f3n.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusiones_y_vision_a_largo_plazo\"><\/span>Conclusiones y visi\u00f3n a largo plazo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Este lanzamiento de <strong>Qwen2.5-1M<\/strong> consolida la tendencia de llevar los modelos de lenguaje hacia un manejo cada vez mayor de secuencias. El uso de t\u00e9cnicas como la Atenci\u00f3n de Doble Fragmento, la atenci\u00f3n dispersa y la compatibilidad con m\u00faltiples GPUs de alta gama refuerzan el liderazgo de Qwen en la carrera por procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Si deseas profundizar en este desarrollo, puedes consultar la documentaci\u00f3n oficial de Qwen o explorar informes especializados en <a href=\"https:\/\/github.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>repositorios de c\u00f3digo abierto<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n<p>En definitiva, la capacidad de procesar hasta <strong>1 mill\u00f3n de tokens<\/strong> abre nuevas fronteras en la inteligencia artificial y la anal\u00edtica de datos. Desde aqu\u00ed, solo queda esperar que futuras versiones sigan empujando los l\u00edmites t\u00e9cnicos y ofrezcan soluciones a\u00fan m\u00e1s completas para los desaf\u00edos informativos del ma\u00f1ana.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Fuente: https:\/\/qwenlm.github.io\/blog\/qwen2.5-1m\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El equipo de Qwen anuncia un gran paso en la evoluci\u00f3n de los modelos de lenguaje al presentar Qwen2.5-1M. 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