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Temperatura

La temperatura es un ajuste que controla el grado de azar de un modelo de lenguaje al elegir el token siguiente. Un valor bajo le hace elegir casi siempre la continuación más probable; un valor alto da una oportunidad real a las palabras menos probables.

Actualizado el 8 de noviembre de 2026

  1. Legible solo en tus dispositivos.

    Tu conversación es legible en tu dispositivo, y en tus otros dispositivos si los sincronizas. En ningún otro sitio.

  2. Ilegible para nosotros.

    Tu mensaje pasa sin quedar registrado; tus chats solo se guardan cifrados.

  3. El modelo no sabe quién eres.

    Recibe la pregunta, nunca tu correo, tu cuenta ni tu dirección IP.

  4. Nada se queda por el camino.

    La respuesta vuelve y se guarda aquí, cifrada; aunque sincronices, tu clave nunca nos llega en claro.

El recorrido de una conversación en NeverNo. Los detalles están en la página de transparencia.

Cómo funciona

En cada paso, el modelo puntúa todos los tokens de su vocabulario y convierte esas puntuaciones en probabilidades. La temperatura reescala esas puntuaciones antes del sorteo. Cerca de cero, el token más probable domina y la salida se vuelve casi determinista: hacer dos veces la misma pregunta da más o menos la misma respuesta. En torno a uno, el modelo sortea según sus probabilidades brutas. Más arriba aún, la distribución se aplana, las palabras sorprendentes aparecen con más frecuencia, y el texto puede volverse inventivo y luego incoherente. Imagina un bombo de lotería: una temperatura baja solo deja dentro las bolas más pesadas; una alta deja que salgan también las más ligeras.

En la práctica, el valor adecuado depende del trabajo. Un extractor de cláusulas, un generador de pruebas unitarias o un asistente de SQL piden valores bajos: la regularidad importa y un rodeo creativo es un defecto. Una lluvia de ideas para eslóganes, un cuento para dormir o el monólogo de un villano piden valores más altos: la variedad es el objetivo. Aun así, una temperatura baja no hace a un modelo más veraz: puede repetir el mismo error con perfecta constancia.

Dos ajustes vecinos suelen acompañarla. Top_p, o muestreo por núcleo, conserva solo el grupo más pequeño de tokens cuyas probabilidades alcanzan una proporción elegida, y sortea dentro de ese grupo. Una secuencia de parada indica al modelo dónde terminar su respuesta. Una semilla (seed), cuando el proveedor la admite, hace reproducible un sorteo. El consejo habitual es ajustar la temperatura o top_p, no los dos a la vez. Matemáticamente, los logits se dividen por la temperatura antes de que la función softmax los normalice; dividir por un número menor que uno acentúa los picos, y dividir por uno mayor que uno aplana el relieve y reparte la probabilidad hacia la cola de la distribución.

En NeverNo

En NeverNo, la API acepta temperature, top_p, stop y seed en una solicitud de chat. Esos parámetros se transmiten a los modelos que los aceptan y se omiten en los demás, y la lista de modelos indica cuáles admite cada uno. Los parámetros aplicables dependen del modelo, así que revisa la lista antes de contar con alguno. Qwen 3.5 35B, el modelo privado y gratuito de Alibaba, lee imágenes y permite activar o desactivar su razonamiento; es uno de los modelos abiertos del catálogo.

La página sobre el chat de IA sin censura muestra cómo NeverNo responde con franqueza y guarda tu historial en tu navegador. Sea cual sea la temperatura elegida, los límites absolutos siguen siendo los mismos: nada que implique a menores, nada sobre personas reales sin su consentimiento y ninguna ayuda real para causar un daño grave a otros.

Conviene recordar

  1. La temperatura cambia el azar en la elección del token siguiente, no la amplitud de los conocimientos del modelo.

  2. Los valores bajos van bien para tareas que piden regularidad, los más altos para la creación.

  3. Una temperatura baja no garantiza una respuesta exacta, solo una más reproducible.

  4. Top_p, secuencias de parada y semilla son ajustes vecinos; modifica la temperatura o top_p, no ambos.

  5. Algunos modelos de razonamiento fijan o ignoran este ajuste: lee antes los parámetros admitidos.

Preguntas frecuentes

¿Qué temperatura debo usar?

Para preguntas factuales, código y salidas estructuradas, empieza baja, entre 0 y 0,3 aproximadamente. Para escribir y buscar ideas, prueba un valor cercano a 0,7 o 1. Son puntos de partida, porque cada modelo reacciona de forma algo distinta.

Con temperatura 0, ¿la respuesta es siempre idéntica?

Se vuelve muy regular, pero no siempre estrictamente idéntica, porque los redondeos en coma flotante, el procesamiento por lotes en GPU y la planificación de los servidores pueden desplazar el cálculo. Una semilla, cuando el modelo la acepta, ayuda a reproducir un resultado.

¿Una temperatura alta provoca alucinaciones?

Hace más frecuentes las formulaciones improbables, lo que puede alejar al modelo de un terreno fiable. Un modelo puede afirmar cosas falsas a cualquier temperatura: verifica los datos importantes sea cual sea el ajuste. Anotar el valor exacto junto a cada salida hace que los experimentos sean reproducibles y comparables entre ejecuciones.

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