# Pequeños modelos abiertos toman decisiones rápidas en un proyecto de entrenamiento local

> Un usuario de Reddit publicó modelos pequeños de pesos abiertos que eligen entre distintas opciones y devuelven probabilidades sin generar texto. Según el usuario, el modelo de 0.8B tarda 28 milisegundos en decidir y el de 2B obtuvo un 83.1% en una prueba de cinco benchmarks.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/es/small-open-models-make-fast-decisions-in-local-training-project

Los modelos, llamados Jeff, son versiones ajustadas de Qwen3.5 y Gemma para tareas de clasificación y otras decisiones. Se les presenta una situación y una lista de opciones, y devuelven una probabilidad para cada una en una sola pasada.

El creador afirma que entrenó los modelos con hardware local y publicó los pesos con licencia Apache 2.0. En un panel de cinco benchmarks, el modelo de 2B obtuvo un 83.1%, una cifra cercana al 83.0% publicado por Jev; las pruebas utilizaron muestras distintas, así que las puntuaciones no son directamente comparables. Según la publicación, Jeff es mucho más débil en razonamiento de varios pasos.

## Los hechos

- El creador afirma que entrenó el modelo de 0.8B en unas dos horas y el de 2B en unas 3.5 horas con una sola GPU RTX PRO 6000.
- Según se informa, el modelo de 0.8B tomó una decisión en unos 28 milisegundos en un M4 Max.

## Por qué importa

Los modelos pequeños que devuelven opciones con rapidez podrían ser útiles en aplicaciones donde la velocidad y la ejecución local importan más que el razonamiento complejo.

## Fuentes y referencias

1. [Trained locally: ultra-fast 0.8B/2B System 1 decision models that match Jev on benchmarks and Doom, ~30 ms per decision (open weights)](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wspn24/trained_locally_ultrafast_08b2b_system_1_decision/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

Última actualización: 2026-09-28