Un modelo diseñado exclusivamente para portugués brasileño, DharmaOCR, obtuvo mejores resultados que Mistral OCR4 y Unlimited-OCR en un benchmark enfocado en ese idioma. La clave: entrenamiento en dos etapas que combina fine-tuning dirigido y optimización por preferencias para reducir fallas en producción.
La evidencia desde la teoría de optimización, la biología evolutiva, los mercados competitivos y la experiencia en aprendizaje automático converge en una conclusión: los sistemas que rinden mejor son los diseñados para objetivos concretos. Para América Latina esto redefine prioridades de inversión, soberanía y adopción tecnológica.
Un experimento reciente de Dharma mostró que un modelo especializado de 3.000 millones de parámetros superó a varias APIs comerciales líderes en OCR para portugués brasileño, además de operar a una fracción del costo. Esto obliga a replantear la regla práctica de 'el más grande es el mejor' en decisiones de adquisición de IA.