Google lleva la IA sin internet a tu bolsillo
- Malka Mekler
- hace 5 días
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La nueva app permite correr modelos de IA en smartphones Android sin conexión, con opciones optimizadas para procesamiento eficiente en el dispositivo.
La posibilidad de utilizar modelos de IA generativa sin conexión a internet en dispositivos móviles dejó de ser una promesa a futuro. Google presentó recientemente Edge Gallery, una aplicación que permite instalar y ejecutar modelos de IA directamente en smartphones Android, sin necesidad de conexión a la red.
Disponible a través del repositorio de GitHub de Google AI Edge, esta aplicación ofrece a los usuarios la posibilidad de descargar modelos como Gemma 3 y Gemma 3n de Google, así como Qwen 2.5 de Alibaba. Estos modelos pueden aplicarse en tres escenarios principales: conversaciones de texto, análisis de imágenes y uso del módulo Prompt Lab, una interfaz de interacción puntual con los modelos.
Desde una perspectiva tecnológica, Edge Gallery representa un avance importante en la inferencia local de modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Los modelos ofrecidos varían en tamaño, desde versiones ligeras de 500 MB hasta otras más avanzadas de aproximadamente 4 GB. Una vez instalados, los modelos pueden ejecutarse sin conectividad, lo cual amplía el potencial de la IA en contextos donde la conexión a internet es limitada o sensible desde el punto de vista de la privacidad.
Uno de los modelos destacados es el Gemma 3n, diseñado específicamente para funcionar localmente con eficiencia en el uso de memoria y procesamiento. Aunque no accede a datos en tiempo real, alcanza un rendimiento notable en tareas de texto. En el ranking de LMArena, obtuvo 1293 puntos, comparado con los 1329 del modelo o3-mini de OpenAI y los 1379 del o4-mini, también de la misma firma.
“La aplicación es un recurso para entender la implementación práctica de la API de inferencia de LLM y el potencial de la IA generativa en dispositivos”, explicó Google en su blog oficial.
Aunque la versión para iOS aún no está disponible, este lanzamiento abre una nueva etapa para la computación en el borde (edge computing) y el desarrollo de modelos cada vez más eficientes y adaptados a contextos locales, sin depender de la nube.
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