Benchmark

Un nuevo paradigma para asistentes de IA que transforman el tiempo de inactividad en preparación proactiva, mejorando la eficiencia y la precisión.

ProAct: Asistentes de IA Proactivos que Anticipan Necesidades del Usuario

Descubre ProAct, una arquitectura de agente de IA que utiliza el tiempo de inactividad para predecir y adquirir información relevante antes de que el usuario la solicite. Este enfoque proactivo reduce el esfuerzo del usuario, acelera la finalización de tareas y mejora la fundamentación factual, evaluado con el nuevo benchmark ProActEval.

Aprende las diferencias entre NTP y MTP, benchmarks en GPU y CPU, y consejos prácticos de la comunidad

Cómo elegir la cuantización GGUF adecuada para Qwen 3.6 35B

Descubre cómo ByteShape cuantizó Qwen 3.6 35B-A3B en formatos GGUF, con análisis de rendimiento en múltiples hardware, recomendaciones para elegir la mejor cuantización según tu equipo, y resultados de usuarios reales. Ideal para optimizar modelos de lenguaje en local.

Las pruebas comunitarias revelan que la predicción multi-token acelera solo en sistemas con memoria mixta, mientras que en GPU de alta gama es igual o más lenta.

Gemma 4 MTP: no para hardware potente, sí para configuraciones con poca VRAM

La comunidad de Reddit puso a prueba Gemma 4 MTP. En GPU potentes (RTX 5090, 7900 XTX) no hubo mejora o fue más lento. Solo en configuraciones mixtas VRAM/CPU se duplicó la velocidad. ¿Vale la pena? Los resultados apuntan a un uso de nicho.