{"id":130703,"date":"2026-05-07T11:15:34","date_gmt":"2026-05-07T09:15:34","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=130703"},"modified":"2026-05-07T11:15:37","modified_gmt":"2026-05-07T09:15:37","slug":"google-acelera-gemma-4-hasta-tres-veces-con-speculative-decoding-y-nuevos-modelos-drafters","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-acelera-gemma-4-hasta-tres-veces-con-speculative-decoding-y-nuevos-modelos-drafters\/","title":{"rendered":"Google acelera Gemma 4 hasta tres veces con speculative decoding y nuevos modelos drafters"},"content":{"rendered":"\n
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Google sigue empujando el rendimiento de sus modelos de inteligencia artificial<\/strong> y ahora ha presentado nuevas mejoras para Gemma 4, su familia de modelos abiertos basada en la tecnolog\u00eda de Gemini. Seg\u00fan la informaci\u00f3n difundida por la compa\u00f1\u00eda y recogida por distintos medios especializados, la firma ha conseguido acelerar hasta tres veces la generaci\u00f3n de respuestas<\/strong> gracias a una combinaci\u00f3n de speculative decoding y modelos auxiliares conocidos como drafters. El movimiento llega en un momento en el que la velocidad de inferencia se ha convertido en uno de los grandes retos de la IA generativa.<\/p>\n\n

De acuerdo con los datos facilitados por Google, estas optimizaciones buscan reducir la latencia y mejorar la experiencia de uso en tareas complejas. La compa\u00f1\u00eda pone el foco en hacer m\u00e1s eficientes los modelos abiertos<\/strong>, especialmente para desarrolladores y empresas que necesitan ejecutar inteligencia artificial en infraestructuras con recursos limitados. El anuncio tambi\u00e9n refuerza la estrategia de Google en el terreno open source, donde Gemma se ha convertido en una de sus principales apuestas frente a modelos de Meta, Microsoft o Alibaba.<\/p>\n\n

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