Nota del editor: Esta publicación es parte de la serie de blogs Nemotron Labs, que explora cómo los últimos modelos abiertos, conjuntos de datos y técnicas de entrenamiento ayudan a las empresas a crear sistemas y aplicaciones de IA especializados en plataformas NVIDIA. Cada publicación destaca formas prácticas de usar un stack abierto para generar valor real en producción — desde copilotos de investigación transparentes hasta agentes de IA escalables.
Las empresas tienen muchos modelos potentes entre los que elegir. La verdadera prueba es si la IA que construye una empresa aborda de manera única las necesidades del negocio: mejorando workflows, aprovechando el conocimiento de dominio y superando los estándares de precisión y confianza.
Cada vez más, la ventaja competitiva en IA proviene de cómo las organizaciones construyen con los modelos disponibles — más que de cuál eligen.
Los modelos abiertos como NVIDIA Nemotron están diseñados para la personalización — ayudando a empresas y naciones a crear una IA controlable, confiable y adaptada a sus necesidades.
De Usar IA a Poseer Inteligencia
La IA especializada, como los agentes autónomos y las aplicaciones, se construye con modelos abiertos personalizados. Estos agentes están diseñados para realizar bien una tarea definida, ya que los modelos utilizados se ajustan con conocimiento propietario y se evalúan en función de resultados empresariales reales.
Eso requiere acceso al propio modelo. Los modelos cerrados avanzan lo que es posible y continúan impulsando la frontera de la inteligencia general, pero también establecen un límite para lo que las empresas pueden inspeccionar, ajustar y mejorar. Los modelos abiertos eliminan esa barrera — proporcionando propiedad y control completos.
Las aplicaciones de IA agéntica más eficaces son sistemas de modelos donde los modelos abiertos trabajan junto a los principales frontier models, cada uno cumpliendo el trabajo que mejor hace. Los modelos de reasoning de alto rendimiento pueden manejar la planificación compleja, mientras que los modelos más pequeños ejecutan tareas especializadas. Esto permite a las empresas dimensionar adecuadamente los costos de inference, mejorar la precisión en tareas específicas y mantener la flexibilidad a medida que los workflows evolucionan.
Personalización en la que las Empresas Pueden Confiar
Los modelos abiertos dan a las empresas algo que los modelos cerrados no pueden: control total para personalizar, inspeccionar y mejorar la IA según las necesidades del negocio. Los benchmarks públicos miden la capacidad general — pero la evaluación específica del negocio permite a los equipos probar con sus propios datos, workflows y definición de precisión — y luego mejorar desde allí.
Por ejemplo, el costo de una respuesta incorrecta es alto en sectores como la salud y el legal, donde los equipos manejan datos sensibles y enfrentan requisitos estrictos de precisión. Las organizaciones en estos sectores deben tener visibilidad sobre cómo se entrenó un modelo, cómo funciona y la capacidad de mejorarlo cuando sea necesario.
Con modelos abiertos, los equipos pueden inspeccionar sus aplicaciones, ejecutar evaluaciones privadas con sus propios criterios y crear entornos de reinforcement learning ajustados a sus propios workflows. No es necesario enrutar sus datos propietarios a través de terceros.
Empresas de diversos sectores ya están especializando Nemotron para sus dominios:
- Abridge está personalizando Nemotron para crear el primer foundation model diseñado específicamente para conversaciones clínicas.
- Glean creó Waldo, un modelo de búsqueda agéntica que combina Nemotron con modelos cerrados más grandes para ofrecer búsqueda empresarial con una latencia significativamente menor y menos tokens.
- H Company creó Holotron 3 Nano mediante el post-entrenamiento de Nemotron 3 Nano Omni con datos propietarios de uso de computadora, logrando más del 76% de precisión en OSWorld-Verified — un benchmark sobre tareas informáticas — y equiparándose a otros frontier models líderes a una fracción del costo.
- Harvey realizó el post-entrenamiento de Nemotron 3 Ultra en su benchmark legal y alcanzó precisión de nivel frontier — igualando a los principales modelos cerrados en tareas legales complejas con al menos 10x menos costo por ejecución.
- Heidi Health está entregando resultados de calidad frontier en documentación clínica sin necesitar computación a escala frontier.
- YTL AI Labs realizó el post-entrenamiento de un modelo Nemotron para el idioma malayo, poniendo IA personalizada localmente en manos de la comunidad de desarrolladores de Malasia para impulsar sus capacidades de IA.
Entornos de Fine-Tuning y Costos de Ejecución Óptimos
La personalización mejora la precisión. Cuando los modelos se ajustan para un harness o dominio específico, también se ejecutan con mayor eficiencia.
El conjunto de bibliotecas abiertas NVIDIA NeMo acelera la personalización y evaluación de modelos, además de la optimización y gobernanza de agentes.
Socios como Prime Intellect y Unsloth ya están habilitando la personalización de IA para empresas que construyen pipelines de post-entrenamiento en Nemotron, haciendo práctico ejecutar IA especializada a escala.
LangChain ajustó su harness Deep Agents para Nemotron 3 Ultra — ajustando prompts, herramientas y middleware, sin reentrenamiento del modelo — y logró la mayor precisión de agente entre los modelos abiertos con aproximadamente 10x menos costo por ejecución que las principales alternativas cerradas.
Esas ventajas de costo se extienden a la infraestructura para una escalabilidad óptima. Al realizar el post-entrenamiento de Nemotron en la plataforma NVIDIA Blackwell, Arcee AI logró costos de inference de aproximadamente 90 centavos por millón de tokens de salida — aproximadamente 20x más barato que los frontier models cerrados comparables — mientras se posicionó en segundo lugar en PinchBench y permanece completamente open weight.
El ahorro de costos permite una experimentación más amplia, más implementaciones e iteración más rápida.
Construcción del Ecosistema sobre una Fundación Abierta
El cambio de la adopción de IA a la propiedad de IA está en marcha. La NVIDIA Nemotron Coalition está ayudando a convertir el desarrollo de modelos abiertos en un esfuerzo de ecosistema, reuniendo a creadores de modelos y desarrolladores para mejorar Nemotron a través de datos compartilhados, evaluaciones y expertise de dominio. Además, las presentaciones de hackathons y las contribuciones de la comunidad generan activos de prueba reutilizables en todos los sectores.
Los creadores están añadiendo Nemotron a sus sistemas de IA, demostrando valor y compartiendo lo que funciona. La fundación es completamente abierta.
Obtenga más información sobre los modelos abiertos NVIDIA Nemotron y pruébelos en build.nvidia.com.