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NVIDIA presenta la serie Nemotron 3 de código abierto, con un aumento del rendimiento en inferencia de hasta cinco veces

NVIDIA presenta la serie Nemotron 3 de código abierto, con un aumento del rendimiento en inferencia de hasta cinco veces

20 de abril de 2026
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En la conferencia GTC 2026, NVIDIA presentó una importante ampliación de su familia de modelos de código abierto, diseñada para impulsar ampliamente la innovación en los ámbitos de los agentes, la IA física y la asistencia sanitaria. La pieza central de este lanzamiento es la serie Nemotron 3 de modelos multimodales con capacidad de comprensión total, entre los que destaca Nemotron 3 Ultra. Profundamente optimizado para la arquitectura Blackwell, ofrece una eficiencia de rendimiento cinco veces mayor, lo que le permite gestionar asistencia de código compleja y flujos de trabajo de nivel empresarial con una velocidad extraordinaria.

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Más allá de los modelos de inferencia básicos, NVIDIA también destacó sus últimos avances en interacción multimodal: Nemotron 3 Omni combina a la perfección la comprensión de audio, visual y del lenguaje; Nemotron 3 VoiceChat conecta el reconocimiento y la síntesis de voz para ofrecer una experiencia conversacional en tiempo real con una latencia ultrabaja. Estos modelos ya han obtenido el respaldo para su implementación de líderes del sector como CrowdStrike y ServiceNow.

En el ámbito de la IA física y la robótica, NVIDIA presentó el modelo fundamental mundial, Cosmos 3, que por primera vez unifica la generación de mundos sintéticos con la simulación de acciones. En cuanto a la inteligencia incorporada, el modelo específico para robots humanoides Isaac GR00T N1.7 y el modelo de inferencia para la conducción autónoma Alpamayo 1.5 ya están listos para su implementación comercial. Jensen Huang también anunció el próximo GR00T N2, previsto para finales de año, que promete duplicar la tasa de éxito de las tareas en entornos novedosos.

También se anunciaron avances significativos en la investigación médica. La plataforma BioNeMo incluye ahora un modelo de generación de complejos proteicos, junto con una base de datos AlphaFold actualizada desarrollada en colaboración con Google DeepMind. Esta combinación está destinada a acortar drásticamente los plazos de descubrimiento de fármacos. NVIDIA confirmó que todos los modelos, conjuntos de datos y microservicios NIM mencionados anteriormente están ahora disponibles en GitHub y Hugging Face, lo que permite a los desarrolladores implementarlos al instante desde la nube hasta el borde.

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