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BAHAMUTH-PURGED-3.2-1B

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 Esta denominación evoca una imagen de tecnología de alto rendimiento, lista para "aplastar" en cualquier escenario donde la rapidez, embestidas y la eficiencia sean esenciales, haciendo honor al legado de la innovación en IA y procesamiento de datos.
 ### CARACTERISTICAS DISTINTIVAS
-- **Velocidad excepcional:** Gracias a optimizaciones en la arquitectura y técnicas de cuantización, "Blast Processing" maximiza el uso del hardware, permitiendo una generación de tokens muy rápida, ideal para aplicaciones en tiempo real.
 - **Eficiencia en recursos:** Su diseño ligero lo hace apto para dispositivos móviles y entornos con recursos limitados, sin perder la capacidad de procesamiento que se espera de modelos de última generación.
 - **Rendimiento robusto:** Mantiene la calidad y precisión en tareas de lenguaje natural, al integrar refinamientos en el entrenamiento que refuerzan su coherencia y consistencia, incluso en escenarios de alta demanda.
 - **Más de 50 modelos mezclados:** La incorporación de más modelos aglutina la memoria del modelo con más datos.

 Esta denominación evoca una imagen de tecnología de alto rendimiento, lista para "aplastar" en cualquier escenario donde la rapidez, embestidas y la eficiencia sean esenciales, haciendo honor al legado de la innovación en IA y procesamiento de datos.
 ### CARACTERISTICAS DISTINTIVAS
+- **Velocidad excepcional:** Gracias a optimizaciones en la arquitectura y técnicas de cuantización, "BAHAMUTH 3.2" maximiza el uso del hardware, permitiendo una generación de tokens muy rápida, ideal para aplicaciones en tiempo real.
 - **Eficiencia en recursos:** Su diseño ligero lo hace apto para dispositivos móviles y entornos con recursos limitados, sin perder la capacidad de procesamiento que se espera de modelos de última generación.
 - **Rendimiento robusto:** Mantiene la calidad y precisión en tareas de lenguaje natural, al integrar refinamientos en el entrenamiento que refuerzan su coherencia y consistencia, incluso en escenarios de alta demanda.
 - **Más de 50 modelos mezclados:** La incorporación de más modelos aglutina la memoria del modelo con más datos.