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Google actualiza su familia de modelos Gemini con tres nuevas versiones buscan ampliar el acceso a la inteligencia artificial.
Google afina su propuesta en el competitivo mercado de la inteligencia artificial con el lanzamiento de Gemini 2.0, una actualización que incluye una nueva línea de modelos económicos diseñados para hacer frente a la creciente competencia, especialmente de rivales chinos como DeepSeek.
En un momento en que los costos de desarrollo y uso de la IA están bajo intenso escrutinio por parte de los inversores, Google presentó su nueva familia de modelos Gemini, destacando especialmente el lanzamiento de Flash-Lite, su versión más económica hasta la fecha, con un costo de apenas $0.019 por millón de tokens procesados.
La movida estratégica llega en un momento crucial para el mercado de la IA, después de que la china DeepSeek aseguró que gastó menos de $6 millones en el entrenamiento final de su modelo de bajo costo. El nuevo Flash-Lite de Google se posiciona como una alternativa altamente competitiva, con precios significativamente menores a los $0.075 por millón de tokens que cobra OpenAI por su versión económica.
Gemini 2.0 de Google en tres versiones
La actualización incluye tres variantes principales: Gemini 2.0 Flash, disponible para el público general tras su vista previa para desarrolladores en diciembre; el nuevo Flash-Lite en fase de prueba pública; y una versión actualizada del modelo insignia "Pro" que entra en fase de pruebas.
Koray Kavukcuoglu, CTO de Google DeepMind, explicó que la creación de Flash-Lite responde a la positiva recepción de la versión 1.5 de Flash, manteniendo altos estándares de calidad mientras reduce significativamente los costos operativos. El modelo mantiene una impresionante ventana de contexto de 1 millón de tokens y capacidades multimodales, permitiendo, por ejemplo, generar pies de foto para aproximadamente 40,000 imágenes únicas por menos de un dólar.
El lanzamiento incluye mejoras significativas en el rendimiento, especialmente en áreas clave como LiveCodeBench y MMMU. Además, la compañía promete próximas actualizaciones en generación de imágenes y conversión de texto a voz. La versión Pro experimental, dirigida a usuarios más exigentes, ofrece una ventana de contexto expandida de 2 millones de tokens y mejoras en capacidades de codificación y razonamiento complejo.
Google también ha puesto especial énfasis en la seguridad y responsabilidad, implementando nuevas técnicas de aprendizaje por refuerzo que utilizan al propio Gemini para evaluar y mejorar sus respuestas, especialmente en temas sensibles. La compañía ha anunciado que próximamente compartirá detalles sobre técnicas adicionales de evaluación de riesgos, incluyendo protección contra ataques de inyección indirecta de prompts.
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Alberto Nishiyama Periodista de tecnología
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