Jueves 29 de octubre de 2026 ·
Kakao publica en abierto dos modelos de embeddings de 3.000 y 1.300 millones de parámetros para buscar por significado
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Kakao ha publicado en Hugging Face dos modelos de embeddings, Kanana-2-3b-embedding (3.000 millones de parámetros) y Kanana-2-1.3b-embedding (1.300 millones). Según la empresa, en español para el coreano superan a llama-nemotron-embed-1b-v2 y Qwen3-Embedding-4B, en inglés rinden de forma similar y son más eficientes que Qwen3 al razonar. Frente a la serie Kanana anterior, dice mejorar la búsqueda y reducir mucho el uso de memoria y el tiempo de inferencia.
Qué significa
Los desarrolladores que crean agentes de IA con memoria de conversaciones pueden usar modelos abiertos que encuentran registros por el sentido de una pregunta, sin necesidad de recordar palabras exactas, como 'un sitio tranquilo' para localizar un restaurante mencionado antes.
Fuentes originales
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