¿Qué es un "modelo"?

Has estado conversando con «una IA», pero en realidad estás hablando con un modelo: un sistema de IA específico entrenado con datos para generar respuestas.

«AI» es el concepto general; un «model» es una versión concreta que realmente puedes usar. Algunos ejemplos comunes son GPT-4, Claude, Gemini y Llama, cada uno desarrollado por empresas diferentes.

El mismo prompt puede producir resultados muy diferentes según el modelo.

¿Qué son los parámetros?

El tamaño de un modelo se mide en parámetros: números que aprendió durante el entrenamiento y que determinan cómo responde.

En general, más parámetros significan más capacidad, pero también se necesita más potencia de cómputo para ejecutarlo.

GPT-4 tiene más de un billón de parámetros estimados. En este sitio, usamos Qwen3 0.6B, solo 600 millones. Es intencionadamente pequeño.

Los modelos grandes necesitan GPU costosas y mucha memoria; un modelo de 0.6B puede ejecutarse en un portátil normal.

La contrapartida es una menor potencia en tareas complejas, pero es perfecta para aprender ingeniería de prompts. Si puedes obtener buenos resultados de un modelo pequeño, tus prompts funcionarán aún mejor en modelos más grandes.