{"id":607,"date":"2025-01-28T08:08:27","date_gmt":"2025-01-28T08:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/janusai.pro\/?p=607"},"modified":"2025-01-28T08:08:28","modified_gmt":"2025-01-28T08:08:28","slug":"explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/","title":{"rendered":"\u00a1Explosi\u00f3n! El regalo de A\u00f1o Nuevo chino de DeepSeek: una explicaci\u00f3n detallada del modelo multimodal Janus-Pro"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div>\n<p>\u00a1Explosi\u00f3n!<a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> DeepSeek<\/a>Regalo de A\u00f1o Nuevo chino: explicaci\u00f3n detallada del modelo multimodal Janus-Pro<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NjQ1ZDQ0YmE4ZDI4ZGU3NWY4NjI3YzZlYzM4NTQ4M2NfR3h1d1pqTHdqaXJsN0xnajFNM3pQOVBUcWZyZ1Y4c3FfVG9rZW46REVyNWJucW1hb1RNWGd4cDA2V2N5NU1ibmpkXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">El \u00faltimo modelo Janus-Pro de DeepSeek <\/a>conecta directamente los \"cerebros izquierdo y derecho\" de la IA multimodal.<\/p>\n\n\n\n<p>Este asesino de dos caras, capaz de comprender y generar im\u00e1genes y textos simult\u00e1neamente, est\u00e1 reescribiendo las reglas del sector con su marco de desarrollo propio.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=MjhiMjc0Y2E3MTdkOWVmYWNlMjIxM2FkM2Q0NzFlYjBfTkl3a0ZwOTNDYnJpVWRMcGtzeU5JVmpmb2VoTEsyN2hfVG9rZW46VThxbGJwU2Yyb0EyeVB4MlY4ZWNZVGE5blBiXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>No se trata de una simple superposici\u00f3n de funciones, sino que, al desacoplar la ruta de codificaci\u00f3n visual, el modelo ha logrado un verdadero \"una mente, dos usos\".<\/p>\n\n\n\n<p>Los modelos multimodales tradicionales son como utilizar la misma mano para escribir y dibujar, \u00a1mientras que Janus-Pro dota directamente a la IA de dos sistemas neuronales!<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Framework_revolution_solving_the_century-old_problem_of_multimodality\" title=\"La revoluci\u00f3n de los marcos: resolver el centenario problema de la multimodalidad\">La revoluci\u00f3n de los marcos: resolver el centenario problema de la multimodalidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Training_strategy_the_evolutionary_path_to_three-step_success\" title=\"Estrategia de formaci\u00f3n: el camino evolutivo hacia el \u00e9xito en tres etapas\">Estrategia de formaci\u00f3n: el camino evolutivo hacia el \u00e9xito en tres etapas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Performance_master\" title=\"Maestro de rendimiento\">Maestro de rendimiento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#MIT_open_source_feel_free_to_play\" title=\"C\u00f3digo abierto del MIT: \u00a1si\u00e9ntete libre de jugar!\">C\u00f3digo abierto del MIT: \u00a1si\u00e9ntete libre de jugar!<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Practical_value_lowering_the_barrier_to_entry\" title=\"Valor pr\u00e1ctico: reducir la barrera de entrada\">Valor pr\u00e1ctico: reducir la barrera de entrada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#DeepSeeks_comprehensive_breakthrough\" title=\"El gran avance de DeepSeek\">El gran avance de DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Janus_pro_Related_links_and_documents\" title=\"Janus pro Enlaces y documentos relacionados\">Janus pro Enlaces y documentos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Framework_revolution_solving_the_century-old_problem_of_multimodality\"><\/span>La revoluci\u00f3n de los marcos: resolver el centenario problema de la multimodalidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La innovaci\u00f3n m\u00e1s despiadada de Janus-Pro es dividir la codificaci\u00f3n visual en dos canales independientes.<\/p>\n\n\n\n<p>Es como dotar a la IA del ojo de la comprensi\u00f3n y la mano de la creaci\u00f3n, para que el modelo ya no tenga dificultades al procesar \"descripci\u00f3n de im\u00e1genes\" y \"texto a imagen\".<\/p>\n\n\n\n<p>Su mayor avance radica en su novedoso dise\u00f1o de arquitectura unificada. Esta arquitectura consta de tres componentes b\u00e1sicos:<\/p>\n\n\n\n<p>Autoencoder: como modelo ling\u00fc\u00edstico central<\/p>\n\n\n\n<p>SigLIP-L@384: responsable de la codificaci\u00f3n de la comprensi\u00f3n de im\u00e1genes<\/p>\n\n\n\n<p>VQ-VAE basado en LlamaGen: para la generaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/p>\n\n\n\n<p>Al desacoplar la codificaci\u00f3n visual en rutas independientes manteniendo una arquitectura Transformer unificada, Janus-Pro resuelve ingeniosamente el conflicto de funciones de los modelos anteriores en el codificador visual.<\/p>\n\n\n\n<p>@reach_vb se\u00f1ala el avance clave en la arquitectura:<\/p>\n\n\n\n<p>El modelo se basa en DeepSeek-LLM-1.5b\/7b, utiliza SigLIP-L para procesar entradas de imagen de 384\u00d7384 y desacopla el proceso de codificaci\u00f3n a trav\u00e9s de rutas espec\u00edficas para cada tarea.<\/p>\n\n\n\n<p>Este dise\u00f1o permite al modelo alternar sin problemas entre tareas multimodales manteniendo una \u00fanica arquitectura Transformer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Training_strategy_the_evolutionary_path_to_three-step_success\"><\/span>Estrategia de formaci\u00f3n: el camino evolutivo hacia el \u00e9xito en tres etapas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>El equipo de DeepSeek adopt\u00f3 un proceso de formaci\u00f3n en tres fases cuidadosamente dise\u00f1ado:<\/p>\n\n\n\n<p>Etapa 1: Entrenar nuevos par\u00e1metros en el conjunto de datos ImageNet para establecer conexiones conceptuales entre elementos visuales y ling\u00fc\u00edsticos.<\/p>\n\n\n\n<p>Etapa 2: Introducci\u00f3n de un conjunto de datos h\u00edbridos multimodales para el ajuste completo de los par\u00e1metros<\/p>\n\n\n\n<p>Etapa 3: Mejorar el seguimiento de \u00f3rdenes y la capacidad de di\u00e1logo mediante un ajuste supervisado<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n se han realizado ajustes innovadores en la relaci\u00f3n de datos:<\/p>\n\n\n\n<p>Tarea de comprensi\u00f3n de im\u00e1genes: 50% (un aumento significativo)<\/p>\n\n\n\n<p>Tarea de generaci\u00f3n de im\u00e1genes: 40<\/p>\n\n\n\n<p>Texto tarea: 10%<\/p>\n\n\n\n<p>@iScienceLuvr se\u00f1ala el secreto del entrenamiento:<\/p>\n\n\n\n<p>La proporci\u00f3n de tareas de texto se redujo deliberadamente durante la tercera fase de perfeccionamiento<\/p>\n\n\n\n<p>Esto obliga al modelo a centrar su potencia de c\u00e1lculo en la conversi\u00f3n intermodal<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Performance_master\"><\/span>Maestro de rendimiento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Este monstruo \"todoterreno\" est\u00e1 arrasando en las dos m\u00e9tricas principales.<\/p>\n\n\n\n<p>Las pruebas oficiales demuestran que Janus-Pro no s\u00f3lo supera al modelo unificado anterior, sino que incluso puede enfrentarse a modelos especializados: \u00a1puntua tan alto como LLaVA en la tarea de comprensi\u00f3n y supera a DALL-E 3 en calidad de generaci\u00f3n!<\/p>\n\n\n\n<p>Con una puntuaci\u00f3n GenEval de 0,8, deja en evidencia a SD3-Medium.<\/p>\n\n\n\n<p>y una puntuaci\u00f3n DPG-Bench de 84,19, su calidad de creaci\u00f3n visual se acerca a la de los dise\u00f1adores profesionales<\/p>\n\n\n\n<p>Se basa en una estrategia de entrenamiento de 72 millones de im\u00e1genes sint\u00e9ticas y tres etapas de entrenamiento (entrenamiento adaptador \u2192 preentrenamiento unificado \u2192 ajuste fino supervisado), que ha convertido literalmente el modelo en un \"maestro multimodal\".<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=YTNjN2M3NjFjMjUzNTMyMTYzMGI2NzU5MzRhYzc2NGNfdUlIMGx1NG5qWVFIcWVkb0NDQlRaM3BpM1N5akpWcWVfVG9rZW46VG9GNWI1a0tsb2NoVUl4S1gzQWNFUm5RblpiXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>@dr_cintas public\u00f3 una comparaci\u00f3n de medidas reales:<\/p>\n\n\n\n<p>Ejecutando una versi\u00f3n cuantificada de 4 bits en un iPhone, la velocidad de inferencia es de casi 60 tokens\/s<\/p>\n\n\n\n<p>En la miniatura de 384\u00d7384 generada se puede leer realmente el texto de la matr\u00edcula<\/p>\n\n\n\n<p>En la prueba de referencia de comprensi\u00f3n multimodal, Janus-Pro-7B demostr\u00f3 una fuerza asombrosa:<\/p>\n\n\n\n<p>PAPA: 87.4%<\/p>\n\n\n\n<p>MME-PT: 1567.1<\/p>\n\n\n\n<p>MMBench: 79,2<\/p>\n\n\n\n<p>SEMILLA: 72,1<\/p>\n\n\n\n<p>MMMU: 41,0<\/p>\n\n\n\n<p>MM-Vet: 50,0<\/p>\n\n\n\n<p>En cuanto a la generaci\u00f3n de im\u00e1genes, el modelo obtuvo una puntuaci\u00f3n GenEval de 0,8 y una puntuaci\u00f3n DPG-Bench de 84,19, superando a muchos modelos convencionales como DALL-E 3 y SD3-Medium.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"MIT_open_source_feel_free_to_play\"><\/span>C\u00f3digo abierto del MIT: \u00a1si\u00e9ntete libre de jugar!<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>DeepSeek ha cambiado las tornas esta vez: la versi\u00f3n dual 7B\/1B es totalmente de c\u00f3digo abierto, y la licencia MIT permite modificaciones comerciales.<\/p>\n\n\n\n<p>Hugging Face puede descargarse inmediatamente, e incluso la versi\u00f3n ligera 1B puede ejecutarse localmente en un iPhone.<\/p>\n\n\n\n<p>El desarrollador @angrypenguinPNG hizo una demostraci\u00f3n en directo:<\/p>\n\n\n\n<p>Introduce \"escena nocturna de ciudad futura\" y aparecer\u00e1 una vista de calle ciberpunk en cuesti\u00f3n de segundos.<\/p>\n\n\n\n<p>Haz zoom para examinar los detalles de la escena, y el modelo podr\u00e1 describir con precisi\u00f3n el degradado de las luces de ne\u00f3n<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Practical_value_lowering_the_barrier_to_entry\"><\/span>Valor pr\u00e1ctico: reducir la barrera de entrada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Para satisfacer las necesidades de distintos escenarios, DeepSeek ofrece dos versiones:<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro-7B: la versi\u00f3n completa, con potentes prestaciones<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro-1B: una versi\u00f3n ligera que puede ejecutarse directamente en el navegador.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NTFmYzY0NmFmOWU5YWNkMThlNzBkNjI1YzgyZGZhMThfRUYzZ1BjR2RUYzZkckdFYjloc2tlOUw4dEtSQ2Nqb01fVG9rZW46RDNodGJxeEppb29WU1R4ajdjdWNsZXJwbmRkXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Ambas versiones se han incluido en la plataforma Hugging Face y se han publicado bajo la licencia MIT, para que los desarrolladores puedan utilizarlas y modificarlas libremente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NWRhMjEwYjQ0MDQ5ZmE1ZTM0MjBmMzk1ZWM2OWRlYTBfRUJ4S2pIU1dmSG9GaGRTUURJanhxT1ZEQTFkRmU0ZlFfVG9rZW46QUdCUWJ6N2V0b2NoYXh4V2ppamNRRzVNbktjXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"DeepSeeks_comprehensive_breakthrough\"><\/span>El gran avance de DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Ahora la pregunta m\u00e1s apasionante es: cuando la comprensi\u00f3n y la generaci\u00f3n ya no requieran dos modelos separados, \u00bfse alterar\u00e1 colectivamente la actual arquitectura de aplicaciones de IA?<\/p>\n\n\n\n<p>Quienes sigan luchando con aplicaciones monomodales deber\u00edan plantearse desarrollar aplicaciones colaborativas para los cerebros izquierdo y derecho.<\/p>\n\n\n\n<p>Al fin y al cabo, un modelo que puede jugar simult\u00e1neamente con texto y gr\u00e1ficos es la verdadera encarnaci\u00f3n de la multimodalidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Cabe se\u00f1alar que la publicaci\u00f3n de Janus-Pro es s\u00f3lo uno de los grandes avances recientes de DeepSeek:<\/p>\n\n\n\n<p>Perplexity ha integrado el modelo DeepSeek R1 para la b\u00fasqueda en la web profunda<\/p>\n\n\n\n<p>La versi\u00f3n destilada de DeepSeek R1 alcanza una velocidad de inferencia local de 60 tokens\/s en el iPhone<\/p>\n\n\n\n<p>DeepSeek AI Assistant ha saltado al primer puesto de la lista gratuita de la App Store<\/p>\n\n\n\n<p>y demostr\u00f3 un rendimiento de inferencia extremadamente r\u00e1pido en la plataforma Groq.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos logros demuestran la fuerza integral de DeepSeek en el campo de la IA, y los avances pioneros de Janus-Pro han abierto nuevas v\u00edas para el desarrollo de la IA multimodal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Janus_pro_Related_links_and_documents\"><\/span>Janus pro Enlaces y documentos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Direcci\u00f3n del proyecto:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Repositorio GitHub<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus\/blob\/main\/janus_pro_tech_report.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Informe t\u00e9cnico<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Descarga de modelos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Janus-Pro-7B<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-1B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Janus-Pro-1B<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Experiencia r\u00e1pida:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/janusai.pro\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Sin despliegue, gratuito, uso en l\u00ednea janus pro<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Documentaci\u00f3n de referencia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus?tab=readme-ov-file#3-quick-start\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gu\u00eda de inicio r\u00e1pido<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/organizations\/deepseek-ai\/activity\/all\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Evento oficial de DeepSeek<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Por \u00faltimo, nos gustar\u00eda decir: El nombre de la empresa de Sam Altman, el pastel que ha pintado y el camino que ha pensado parecen pasar a esta empresa china impulsada por la curiosidad, \u00a1que continuar\u00e1 la exploraci\u00f3n en profundidad de los l\u00edmites de la inteligencia!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00a1Explosi\u00f3n! Regalo de A\u00f1o Nuevo chino de DeepSeek: explicaci\u00f3n detallada del modelo multimodal Janus-Pro El \u00faltimo modelo Janus-Pro de DeepSeek conecta directamente los \"cerebros izquierdo y derecho\" de la IA multimodal. Este asesino de dos caras, capaz de comprender y generar simult\u00e1neamente im\u00e1genes y texto, est\u00e1 reescribiendo las reglas del sector con su marco de desarrollo propio. Esto no es...<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-607","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/607","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=607"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/607\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":610,"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/607\/revisions\/610"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=607"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=607"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=607"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}