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Un análisis preciso 👇👇👇 de los modelos de envío y servicio implica obtener cientos de detalles matizados correctamente. Las pruebas en esta área rara vez son de aprobar o reprobar.


6 ago, 23:44
¡Muchos puntos de vista contradictorios sobre gpt-oss (yay, el código abierto en el centro de atención)!
Estamos impulsando la demostración oficial de @openai con proveedores de inferencia de HF gracias a @FireworksAI_HQ, @CerebrasSystems, @GroqInc y @togethercompute, así que tenemos un asiento en primera fila para ver lo que está sucediendo.
Algo a recordar: la inferencia para nuevos modelos abiertos en la frontera no es fácil, especialmente con un nuevo formato como harmony y el volumen de interés que gpt-oss está generando desde el principio.
Los picos tempranos pueden afectar temporalmente la calidad, precisión y "vibras" en general, particularmente solo 24 horas después del lanzamiento, cuando los proveedores están corriendo contra el reloj con apenas algo de sueño.
Algunos consejos para evitar formar opiniones erróneas:
- Si te importa obtener vibras lo más rápido posible, utiliza una configuración alojada que te dé una diversidad de proveedores como los proveedores de inferencia de HF (y sigue las guías estándar oficiales (
- Si puedes, pruébalo en tu propio hardware desde las páginas de modelos de HF (que suelen ser buenas fuentes de verdad con transformers y vLLM (ten en cuenta que también puedes cometer errores en la generación allí)
- Relájate y toma X opiniones fuertes con un grano de sal. Incluso si los primeros días pueden ser confusos, el poder del código abierto es que no hay trampas, así que descubriremos todas las fortalezas y limitaciones de estos modelos progresivamente.
Personalmente, creo que este es un lanzamiento histórico por parte del equipo de @OpenAI, del tipo que recordaremos en 10 años debido a sus implicaciones. ¡No puedo esperar a ver lo que depara el futuro 🚀🚀🚀

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