Lunes 2 de noviembre de 2026 ·

Qué es la cuantización de la IA y cómo los 4 u 8 bits cambian la memoria que necesitan los modelos

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Un explicador japonés define la cuantización como la técnica que representa los valores de un modelo de IA con menos bits, lo que reduce el tamaño del archivo y la memoria necesaria para ejecutarlo en un ordenador personal. A cambio, la precisión baja y puede afectar a la calidad de las respuestas. Como ejemplo, Gemma 4 de Google con 12.000 millones de parámetros necesita unos 26,7 GB en 16 bits, 13,4 GB en 8 bits y 6,7 GB en 4 bits, según cifras de Google para GPU o TPU que no incluyen la memoria de las conversaciones.

Qué significa

Un número de bits menor no indica por sí solo un modelo mejor o peor: significa menos memoria necesaria a cambio de posibles pérdidas de precisión. Para quien quiera ejecutar modelos en su propio equipo, la versión cuantizada determina si el modelo cabe en la memoria disponible.

Fuentes originales

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