PULSO AI · Nueva plataforma impulsada por TD
Los nombres de modelos LLM parecen jerigonza técnica, pero cada parte aporta información útil: tamaño, tipo, precisión, cuantización y formato. Esta guía explica cómo leer esos nombres para tomar decisiones informadas al desplegar modelos localmente.
Diffusers ahora soporta checkpoints al estilo Nunchaku con ejecución 4-bit (W4A4) directamente desde from_pretrained(), sin motores de inferencia separados ni compilación local. Esto permite ahorrar memoria y ganar velocidad en GPUs modernas.
Holo3.1 mejora la familia Holo3 para ejecutar agentes que controlan interfaces (web, desktop, móvil) con mayor compatibilidad entre entornos y opciones para correr modelos localmente mediante pesos cuantizados. Incluye tamaños pequeños para despliegues privados y checkpoints FP8, Q4 GGUF y NVFP4.
