- Microsoft incorpora el modelo DeepSeek R1 optimizado en dispositivos Copilot+ PC con soporte para NPUs.
- El modelo permitirá una experiencia de IA local más eficiente y con menor impacto en batería y recursos del sistema.
- Variantes más avanzadas de DeepSeek, como 7B y 14B, estarán disponibles en una fase posterior.
- Los desarrolladores podrán usar DeepSeek R1 a través de Azure AI Foundry y herramientas como AI Toolkit en Visual Studio Code.
Microsoft ha dado un paso adelante en el uso de inteligencia artificial al incorporar el modelo DeepSeek R1 en dispositivos con Windows Copilot+. Este avance marca un hito en la integración de soluciones de IA, permitiendo que los modelos sean ejecutados de manera local en hardware optimizado con unidades de procesamiento neural (NPU).
Los ordenadores conocidos como Copilot+ PCs tendrán acceso a una versión «destilada» del modelo DeepSeek R1, inicialmente en su variante 1.5B, con futuras actualizaciones para incluir los modelos 7B y 14B. Esto permitirá aplicaciones de IA más eficientes y ligeras, sin depender exclusivamente de la nube.
Un salto en la eficiencia y el rendimiento de la IA
Microsoft ha optimizado el modelo DeepSeek R1 para aprovechar al máximo el rendimiento de las NPUs presentes en los PCs Copilot+. Gracias a tecnologías como Phi Silica y el formato ONNX QDQ, el modelo presenta tiempos de respuesta competitivos, con una velocidad de hasta 16 tokens por segundo para entradas cortas. Además, se minimiza el impacto en el rendimiento general del sistema y el consumo de batería.
Una de las claves de esta integración es el uso de técnicas avanzadas, como la cuantización de baja precisión y un diseño de ventana deslizante. Estos avances reducen el uso de memoria y optimizan el cálculo para ofrecer respuestas más rápidas con modelos compactos, sin sacrificar capacidades de razonamiento.
Facilidad para desarrolladores y empresas
La integración de DeepSeek R1 no solo está diseñada para usuarios finales, sino también para potenciar la experiencia de los desarrolladores. A través de herramientas como la extensión AI Toolkit para Visual Studio Code, los desarrolladores pueden experimentar con el modelo, realizar pruebas y adaptarlo a sus necesidades.
El modelo también está disponible en Azure AI Foundry, proporcionando a las empresas una plataforma fiable y escalable para desplegar soluciones avanzadas de IA. Según Microsoft, esta combinación permitirá a las empresas cumplir con estándares de seguridad y normativas de inteligencia artificial responsable.
Soporte inicial y futuros lanzamientos
El primer despliegue de DeepSeek R1 se dirigirá a dispositivos con procesadores Snapdragon X, seguido de Intel Lunar Lake y AMD Ryzen AI 9. Microsoft ha indicado que esta estrategia garantizará la compatibilidad inicial con el hardware más avanzado, asegurando un rendimiento óptimo.
En el futuro, se espera la llegada de variantes más avanzadas, como la destilada 7B y 14B, que ampliarán aún más las posibilidades de la inteligencia artificial local. Al mismo tiempo, Microsoft continuará ofreciendo la opción de acceso basado en la nube a través de Azure, brindando máxima flexibilidad a sus usuarios.
Impacto en el ecosistema tecnológico
La decisión de Microsoft de adoptar DeepSeek R1 no solo resalta el potencial de este modelo, sino también su intención de liderar el mercado de la IA. Según varios expertos, este paso podría señalar un cambio significativo en la manera en que las empresas abordan el desarrollo de inteligencia artificial, con un énfasis en soluciones locales y autónomas.
Además, la introducción de modelos de código abierto como DeepSeek R1 permite una reducción significativa en los costes de desarrollo y mayor accesibilidad para startups y desarrolladores independientes.
Con estas innovaciones, Microsoft está facilitando la adopción de inteligencia artificial en distintos sectores, desde aplicaciones empresariales hasta proyectos creativos. La expectativa es que esta tecnología permita una transformación en la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos y en cómo resolvemos problemas complejos de manera más eficiente y accesible.
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