Martes 20 de octubre de 2026 ·
Tess-4.5-27B, modelo basado en Qwen que razona con menos tokens
Útil para
Tess-4.5-27B es una versión ajustada de Qwen publicada por migtissera, autor de Synthia, en formato GGUF. Según sus datos, obtiene la misma puntuación que su base con un 25 % menos de tokens en 150 escenarios de BenchLocal, incluido el razonamiento. La mayor reducción aparece en extracción de datos (43 %) y en CLI-40 (32 %), donde además puntúa más alto.
Qué significa
Quien ejecuta modelos abiertos en su propio equipo podría obtener las mismas respuestas gastando menos tokens, según las pruebas del autor. Eso acorta el tiempo de espera y permite sesiones más largas antes de llenar la ventana de contexto.
Cómo te afecta
- Programadores
Si corres modelos abiertos en local, prueba este GGUF con llama.cpp: el autor dice que gasta un 25 % menos de tokens con la misma puntuación que su base. Son cifras suyas, sobre 150 escenarios de BenchLocal, así que mídelo con tu propio flujo antes de cambiar nada.
Fuentes originales
Resumen de Hoy en IA. Pulsa una fuente para leer la noticia completa en su idioma original.
- Reddit r/LocalLLaMALeer la noticia completa en Reddit r/LocalLLaMA
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