{"id":1545,"date":"2026-08-14T10:03:40","date_gmt":"2026-08-14T08:03:40","guid":{"rendered":"https:\/\/infoimasd.com\/?p=1545"},"modified":"2026-08-14T10:03:41","modified_gmt":"2026-08-14T08:03:41","slug":"nvidia-nemotron-3-5-lightning-ia-abierta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/08\/14\/nvidia-nemotron-3-5-lightning-ia-abierta\/","title":{"rendered":"Nvidia entra en la batalla de los modelos abiertos de IA con Nemotron 3.5 Lightning"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>Nvidia ha reforzado su apuesta por la inteligencia artificial abierta con Nemotron 3.5 Lightning,<\/strong> un modelo de pesos abiertos dise\u00f1ado espec\u00edficamente para actuar como capa de ejecuci\u00f3n de agentes de IA. La propuesta busca resolver uno de los problemas de la IA ag\u00e9ntica: ejecutar grandes vol\u00famenes de tareas repetitivas (como llamadas a herramientas, validaci\u00f3n de resultados o delegaci\u00f3n entre agentes) sin recurrir constantemente a modelos de frontera m\u00e1s costosos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>Nemotron 3.5 Lightning utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 30.000 millones de par\u00e1metros totales<\/strong> de los que aproximadamente 3.000 millones se activan para cada token. Esta configuraci\u00f3n permite reducir el coste computacional frente a modelos que necesitan activar todos sus par\u00e1metros durante la inferencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">La compa\u00f1\u00eda lo ha dise\u00f1ado para tareas de ejecuci\u00f3n de alta frecuencia dentro de agentes aut\u00f3nomos. En lugar de utilizar un modelo avanzado para cada paso de un proceso, <strong>Lightning puede encargarse de las operaciones m\u00e1s numerosas y repetitivas<\/strong>, reservando los <a href=\"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/07\/01\/anthropic-fable-5-levantamiento-veto-exportacion\/\" data-type=\"post\" data-id=\"905\">modelos de mayor capacidad<\/a> para las decisiones que realmente requieren razonamiento complejo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Seg\u00fan las pruebas de Nvidia, <strong>el modelo puede alcanzar hasta cuatro veces m\u00e1s velocidad de generaci\u00f3n<\/strong> que modelos abiertos de tama\u00f1o similar. La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n destaca mejoras en el tiempo necesario para completar determinadas tareas ag\u00e9nticas. Estas cifras son resultados comunicados por Nvidia y dependen del hardware y de la configuraci\u00f3n utilizada.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pensado para agentes, no para competir directamente con ChatGPT<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">La diferencia fundamental est\u00e1 en su prop\u00f3sito. <strong>Nemotron 3.5 Lightning no pretende ser un chatbot generalista al estilo de <a href=\"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/06\/12\/openai-aterriza-en-espana-la-creadora-de-chatgpt-abrira-su-primera-oficina-en-madrid-en-la-segunda-mitad-de-2026\/\" data-type=\"post\" data-id=\"673\">ChatGPT<\/a>, sino una pieza especializada dentro de sistemas de agentes.<\/strong> Los agentes de IA pueden dividir una tarea compleja en m\u00faltiples pasos: consultar informaci\u00f3n, utilizar herramientas, comprobar resultados, ejecutar c\u00f3digo o solicitar ayuda a otro modelo. Cada una de esas operaciones genera llamadas adicionales al modelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Ah\u00ed es donde Nvidia pretende situar a Lightning: <strong>como un modelo r\u00e1pido y eficiente para gestionar esas operaciones de ejecuci\u00f3n<\/strong>. La compa\u00f1\u00eda sostiene que utilizar modelos de frontera para cada una de ellas introduce costes y latencias innecesarios.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">NeMo Switchyard: decidir qu\u00e9 modelo utiliza cada tarea<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Junto al nuevo modelo, <strong>Nvidia ha presentado NeMo Switchyard, una biblioteca de c\u00f3digo abierto para enrutar las solicitudes de los agentes hacia distintos modelos en funci\u00f3n de la complejidad de cada tarea.<\/strong> La l\u00f3gica es similar a la de un sistema de gesti\u00f3n de tr\u00e1fico: las tareas sencillas pueden dirigirse hacia modelos peque\u00f1os y r\u00e1pidos, mientras que aquellas que requieren mayor capacidad de razonamiento pueden enviarse a modelos m\u00e1s avanzados. El objetivo es <strong>equilibrar<\/strong> <strong>coste, latencia y rendimiento<\/strong>, evitando utilizar un modelo de m\u00e1xima capacidad cuando no sea necesario.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">IA local y mayor control sobre los datos<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">La estrategia de Nvidia coincide adem\u00e1s con el creciente inter\u00e9s empresarial por ejecutar modelos de IA directamente en infraestructuras propias. Los modelos abiertos permiten a las organizaciones adaptar el software, utilizar sus propios datos y decidir d\u00f3nde ejecutar las cargas de trabajo. Esto resulta especialmente relevante para sectores que manejan informaci\u00f3n sensible o sometida a requisitos regulatorios. Nvidia presenta precisamente sus nuevos modelos y herramientas como<strong> una v\u00eda para obtener mayor control sobre los datos, los flujos de trabajo y el lugar donde se ejecuta la IA<\/strong>, desde dispositivos y estaciones de trabajo hasta centros de datos y servicios en la nube.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La apuesta de Nvidia por el software abierto<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Nvidia es uno de los principales proveedores de la infraestructura de c\u00f3mputo sobre la que se ejecutan los modelos de IA y est\u00e1 tratando de ampliar ese ecosistema tambi\u00e9n desde el software. <strong>La estrategia consiste en facilitar que m\u00e1s desarrolladores y empresas creen agentes y aplicaciones de IA y, al mismo tiempo, proporcionar las herramientas y el hardware necesarios para ejecutarlos.<\/strong> La compa\u00f1\u00eda ya ha construido una familia de modelos abiertos Nemotron orientados a agentes y ha reforzado su apuesta por modelos que puedan adaptarse y ejecutarse en diferentes entornos. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Por tanto, Nvidia no est\u00e1 intentando convertirse simplemente en otro competidor de OpenAI en el mercado de chatbots. <strong>Su apuesta busca, m\u00e1s bien, contribuir a construir el ecosistema de modelos, herramientas y aceleradores sobre el que se desarrollar\u00e1 la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de aplicaciones de IA ag\u00e9ntica. <\/strong>Y en esa batalla, hacer que los modelos sean m\u00e1s r\u00e1pidos, baratos y f\u00e1ciles de desplegar puede ser tan importante como hacerlos m\u00e1s inteligentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nvidia refuerza su apuesta por la IA abierta con Nemotron 3.5 Lightning, un modelo especializado en agentes que busca reducir costes y acelerar su ejecuci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1546,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[93],"tags":[],"class_list":["post-1545","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-mundo-empresarial"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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