¿Alguna vez has pensado que un modelo más pequeño podría superar a los gigantes? Eso es exactamente lo que está ocurriendo aquí⚡
ToolOrchestra funciona con un orquestador de 8B lo suficientemente inteligente como para delegar tareas. ¿Necesitas cálculos complejos? Los deriva a herramientas matemáticas especializadas. ¿Depuración de código? Lo envía a agentes de código. ¿Consultas de investigación? Recurre a herramientas web o llama a LLMs de vanguardia cuando es necesario.
¿Los resultados? Mejor precisión que GPT-5, mientras reduce los costes en aproximadamente un 30%. En lugar de asignar todo a un modelo masivo, este enfoque elige la herramienta adecuada para cada tarea📈
Es como tener un equipo de especialistas en lugar de un generalista intentando hacerlo todo. A veces, dividir grandes problemas en soluciones más pequeñas y específicas simplemente funciona mejor.
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GasFeeBeggar
· hace18h
Jaja, esta idea es realmente brillante, con solo 8B se puede superar a los grandes modelos; la clave está en repartir bien las tareas.
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WalletDetective
· hace18h
¿Un modelo de 8B supera a GPT-5? Esa lógica tengo que pensármela... Aunque la división del trabajo sí que es más efectiva que un sistema unificado.
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MevSandwich
· hace18h
¿Un modelo de 8B puede hacer el trabajo de GPT-5 y encima es un 30% más barato? Me encanta esa lógica, la especialización profesional es mucho más útil que un modelo unificado.
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ThatsNotARugPull
· hace18h
¿Un modelo pequeño de 8B supera a GPT-5? Esta lógica tengo que pensarla bien... Pero un equipo de expertos realmente puede vencer a un modelo generalista, esto sí que tiene algo interesante.
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GweiWatcher
· hace18h
Jaja, un modelo pequeño supera a uno grande, me encanta esta estrategia. Con 8B ya puede hacer el trabajo de GPT-5 y además es un 30% más barato, ¿quién va a seguir gastando dinero en aumentar parámetros?
¿Alguna vez has pensado que un modelo más pequeño podría superar a los gigantes? Eso es exactamente lo que está ocurriendo aquí⚡
ToolOrchestra funciona con un orquestador de 8B lo suficientemente inteligente como para delegar tareas. ¿Necesitas cálculos complejos? Los deriva a herramientas matemáticas especializadas. ¿Depuración de código? Lo envía a agentes de código. ¿Consultas de investigación? Recurre a herramientas web o llama a LLMs de vanguardia cuando es necesario.
¿Los resultados? Mejor precisión que GPT-5, mientras reduce los costes en aproximadamente un 30%. En lugar de asignar todo a un modelo masivo, este enfoque elige la herramienta adecuada para cada tarea📈
Es como tener un equipo de especialistas en lugar de un generalista intentando hacerlo todo. A veces, dividir grandes problemas en soluciones más pequeñas y específicas simplemente funciona mejor.