Pulsar 16B reduce a la mitad un modelo de razonamiento para ejecutar IA en local
Multiverse Computing redujo de 31,600 a 16,150 millones de parámetros…
Autor: octubre 4, 2026
Multiverse Computing redujo de 31,600 a 16,150 millones de parámetros un modelo de razonamiento basado en NVIDIA Nemotron, en una compresión orientada a ejecutar cargas avanzadas de inteligencia artificial con menos memoria y una infraestructura más contenida.
El resultado, denominado Pulsar 16B, mantiene 3,100 millones de parámetros activos frente a los 3,500 millones del modelo original. La compañía sostiene que conserva un rendimiento próximo al punto de partida en razonamiento, programación, seguimiento de instrucciones, uso de herramientas y procesamiento de contextos largos.
La propuesta responde a la creciente demanda de organizaciones que necesitan desplegar IA en sus propios sistemas por razones de costo, latencia, regulación o soberanía del dato, sin depender de entrenar un modelo desde cero.