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Google afirma que su nuevo modelo de IA de código abierto, Gemma 3, alcanza un rendimiento prácticamente idéntico al del R1 de DeepSeek AI utilizando solo una GPU Nvidia H100, en comparación con las 32 que se estiman para el R1. ZDNet informa:Utilizando puntuaciones "Elo", un sistema de medición común para clasificar ajedrez y atletas, Google afirma que Gemma 3 se acerca al 98% de la puntuación de R1 de DeepSeek: 1338 frente a 1363 de R1. Esto significa que R1 es superior a Gemma 3. Sin embargo, según la estimación de Google, el gigante de las búsquedas afirma que se necesitarían 32 chips GPU "H100" de Nvidia para alcanzar la puntuación de R1, mientras que Gemma 3 solo utiliza una GPU H100.

El equilibrio de Google entre computación y puntuación Elo es óptimo, afirma la compañía. En una entrada de blog , Google describe el nuevo programa como "el modelo más potente que se puede ejecutar en una sola GPU o TPU", en referencia al chip de IA personalizado de la compañía, la "unidad de procesamiento tensorial". "Gemma 3 ofrece un rendimiento de vanguardia para su tamaño, superando a Llama-405B, DeepSeek-V3 y o3-mini en las evaluaciones preliminares de preferencia humana en la tabla de clasificación de LMArena", relata la entrada del blog, refiriéndose a las puntuaciones Elo. "Esto permite crear experiencias de usuario atractivas que se adaptan a una sola GPU o host TPU".

El modelo de Google también supera la puntuación Elo de Llama 3 de Meta, que, según estima, requeriría 16 GPU. (Cabe destacar que la cantidad de chips H100 utilizados por la competencia es una estimación de Google; DeepSeek AI solo ha revelado un ejemplo del uso de 1814 GPU H800 de Nvidia, menos potentes, para servir respuestas con R1). Se proporciona información más detallada en una entrada del blog para desarrolladores en HuggingFace, donde se ofrece el repositorio de Gemma 3.