Microsoft permite la ejecución de los avanzados modelos de DeepSeek y Nvidia de forma local en ordenadores con Windows para mejorar la independencia y el rendimiento rápido.
- El anuncio de Microsoft y la transición hacia la ejecución local de modelos abiertos
- Especificaciones del modelo DeepSeek V4 Flash y la tecnología de ultracompresión
- Modelos NeMoTron de Nvidia e integración con el entorno Windows ML
- Modernos ordenadores Surface y los desafíos de calidad de los modelos comprimidos
- Preguntas frecuentes
El anuncio de Microsoft y la transición hacia la ejecución local de modelos abiertos
Microsoft anunció el miércoles 7 de octubre su intención de permitir la ejecución de modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos desarrollados por DeepSeek y Nvidia de forma directa y local en ordenadores con el sistema Windows. Este destacado anuncio tuvo lugar durante la conferencia de dispositivos Windows y Surface celebrada por la compañía en San Francisco, siendo su primer evento presencial dedicado a ordenadores portátiles en más de dos años.
Este paso constituye un pilar fundamental dentro de la estrategia de la empresa denominada «inteligencia híbrida», que se basa en la distribución de las cargas informáticas para que los modelos funcionen localmente sobre los procesadores internos de los dispositivos siempre que sea posible, recurriendo a la nube para procesar operaciones de extrema complejidad. Pavan Davuluri, director de Windows y dispositivos Surface, afirmó en unas declaraciones recogidas por la plataforma CNET que las capacidades de inteligencia artificial local «reeditarán el próximo capítulo en la historia de los ordenadores personales y abrirán horizontes sin precedentes para la productividad».
Especificaciones del modelo DeepSeek V4 Flash y la tecnología de ultracompresión
Las presentaciones oficiales en el escenario de la conferencia revelaron una sorpresa técnica consistente en la capacidad del modelo DeepSeek V4 Flash, un sistema masivo que comprende 284 000 millones de parámetros, para funcionar con eficiencia dentro de una memoria RAM de no más de 60 gigabytes de capacidad, tras someterlo a operaciones de compresión y cuantización de software de gran complejidad que redujeron el volumen de datos a tan solo 1.6 bits por parámetro de cálculo.
Los responsables de Microsoft describieron este logro como la provisión de «una inteligencia que rivaliza con la de los modelos líderes dentro del límite de 60 gigabytes de memoria». Por su parte, Nvidia explicó que este sistema se basa en la arquitectura de «mezcla de expertos» (Mixture of Experts) con la activación de solo 13 000 millones de parámetros activos durante el procesamiento de cada consulta. La agencia Reuters informó de que este modelo es capaz de superar a GPT-5 en algunas tareas especializadas relacionadas con la redacción de código y el razonamiento matemático.
Modelos NeMoTron de Nvidia e integración con el entorno Windows ML
El anuncio también incluyó la revelación de que Nvidia lanzará un nuevo modelo local de la familia NeMoTron el 15 de octubre, el cual cuenta con más de 70 000 millones de parámetros y posee capacidades avanzadas en la ejecución de agentes autónomos. La plataforma SlashGear confirmó que ambos modelos, DeepSeek y NeMoTron, funcionarán en total compatibilidad con el entorno de ejecución de software Windows ML.
Asimismo, Microsoft reveló la integración del popular motor de inferencia de código abierto llama.cpp dentro de las bibliotecas de Windows ML, dotándolo de interfaces de programación de aplicaciones (API) avanzadas para facilitar la tarea de los desarrolladores en la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial generativa sin complicaciones. Los anuncios asociados incluyeron la provisión de una versión local del modelo MAI Code 1.1 Flash, la actualización de la herramienta Hydra Fusion en la plataforma GitHub para distribuir automáticamente las tareas de programación entre la nube y los procesadores locales, además de la generalización de los contenedores de ejecución segura MXC.
Modernos ordenadores Surface y los desafíos de calidad de los modelos comprimidos
Estos modelos avanzados están dirigidos a la categoría de ordenadores personales de alta gama equipados con el chip RTX Spark de Nvidia, que admite una memoria unificada de hasta 128 gigabytes de capacidad. El nuevo ordenador portátil Surface Laptop Ultra, cuyo precio inicial es de 2599 dólares, se presenta como un modelo pionero de esta categoría con la que las empresas apuestan por trasladar las labores de programación y generación de contenidos fuera de los centros de datos en la nube.
La tecnología de alta comppresión a un ritmo de 1.6 bits se considera la clave de ingeniería real para lograr este avance; sin ella, al nivel de 4 bits el modelo habría necesitado unos 142 gigabytes de memoria, lo que supera la capacidad máxima de los dispositivos disponibles. No obstante, los expertos en tecnología advirtieron de que la compresión extrema de los pesos puede acarrear a veces una disminución imprevista en la calidad de los resultados, subrayando que las afirmaciones de «inteligencia líder» representan una autoevaluación de la empresa y aún no se han sometido a pruebas ni a la auditoría independiente de entidades de evaluación neutrales.
Preguntas frecuentes
Pregunta: ¿Cuáles son los modelos de código abierto que Microsoft anunció que llevaría a Windows?
Respuesta: Incluyen el gigantesco modelo DeepSeek V4 Flash y el modelo NeMoTron de ultra alta capacidad desarrollado por Nvidia.
Pregunta: ¿Cómo puede un modelo con un tamaño de 284 000 millones de parámetros funcionar en una memoria de 60 gigabytes?
Respuesta: Gracias a la tecnología de compresión y cuantización de software a 1.6 bits por parámetro, lo cual redujo su tamaño operativo para ajustarse a la memoria RAM de los ordenadores.
Pregunta: ¿Cuál es el papel del motor llama.cpp en el ecosistema Windows ML?
Respuesta: Se integró para proporcionar interfaces de programación estándar y rápidas que permiten a los desarrolladores construir aplicaciones de inteligencia artificial local directamente en Windows.
Pregunta: ¿Cuáles son las especificaciones de los dispositivos capaces de ejecutar estos modelos de forma local?
Respuesta: Requieren ordenadores equipados con chips de procesamiento gráfico potentes, como el chip Nvidia Spark, y una memoria unificada que comience en 60 gigabytes y alcance los 128 gigabytes.
