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title: "Falcon (familia de modelos de lenguaje)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)"
language: "es"
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  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
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revision_id: 2109
wiki_created_at: 2026-09-06T22:58:44Z
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downloaded_at: 2026-09-07T22:49:22Z
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# Falcon (familia de modelos de lenguaje)

**Falcon** es una familia de grandes modelos de lenguaje (LLM) de código abierto, desarrollada por el **Instituto de Innovación Tecnológica** (<a href="https://www.tii.ae/" class="external text" rel="nofollow">Technology Innovation Institute, TII</a>) en Abu Dabi, EAU<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-interfax-release-1)</sup>. Los modelos Falcon se han convertido en una contribución significativa al desarrollo de la inteligencia artificial accesible, ocupando regularmente altas posiciones en clasificaciones de rendimiento como la Open LLM Leaderboard de Hugging Face<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.

La familia incluye modelos de diversos tamaños y especializaciones, desde versiones compactas para ejecutarse en hardware de consumo hasta los modelos más grandes que compiten con los desarrollos de las principales empresas tecnológicas. Las características clave de Falcon son su arquitectura avanzada, el entrenamiento en el conjunto de datos de alta calidad **RefinedWeb** y una licencia predominantemente abierta, Apache 2.0<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-hf-transformers-doc-3)</sup>.

## Historia y desarrollo

La primera versión de los modelos Falcon fue presentada en junio de 2023. En septiembre de 2023, se lanzó el modelo **Falcon-180B**, que en ese momento se convirtió en el LLM abierto más grande y potente del mundo, superando en número de parámetros a Llama 2 70B de Meta<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-decoder-180b-review-4)[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-neurohive-180b-5)</sup>.

El desarrollo posterior de la familia incluyó el lanzamiento de nuevas generaciones y versiones especializadas:

- **Falcon 2** (2024): La segunda iteración con capacidades mejoradas, incluida una versión multimodal **Falcon 2 11B VLM** (Vision Language Model)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3** (diciembre de 2024): La última generación, entrenada con 14 billones de tokens, con funciones multimodales ampliadas y optimizada para funcionar en hardware ligero, incluidos portátiles<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-mediaoffice-falcon3-8)</sup>.
- **Modelos especializados**: Se han lanzado modelos adaptados para tareas específicas, como **Falcon Arabic** y **Falcon Mamba**.

| Modelo            | Parámetros (miles de millones) | Características clave                                                                                                                                                                                                                 | Licencia                                                                                                                                                                              |
|-------------------|--------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **Falcon-180B**   | 180                            | El modelo más grande de la primera generación; entrenado con 3,5 billones de tokens; supera a GPT-3.5<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.   | TII Falcon License 1.0 (con restricciones para uso comercial)<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-neurohive-180b-5)</sup> |
| **Falcon-40B**    | 40                             | Modelo base de alto rendimiento; entrenado con 1 billón de tokens.                                                                                                                                                                    | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |
| **Falcon-7B**     | 7                              | Modelo compacto que requiere ~15 GB de memoria GPU; adecuado para hardware de consumo<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.                        | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |
| **Falcon-1.3B**   | 1.3                            | El modelo más pequeño para dispositivos con recursos limitados.                                                                                                                                                                       | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |
| **Falcon 2 11B**  | 11                             | Segunda generación; compite con Llama 3 8B y Gemma 7B; existe una versión multimodal (VLM)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.                | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |
| **Falcon 3**      | N/D                            | Entrenado con 14 billones de tokens; multimodalidad (texto, imagen, audio, video); funciona en portátiles<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>. | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |
| **Falcon Arabic** | 7                              | Modelo especializado para el idioma árabe (estándar y dialectos); arquitectura de Falcon 3<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-tii-falcon-arabic-page-9)</sup>.           | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |
| **Falcon Mamba**  | N/D                            | Modelo experimental basado en la arquitectura Mamba (SSM) en lugar de un transformador<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-pikabu-mamba-10)</sup>.                       | Apache 2.0                                                                                                                                                                            |

Principales modelos de la familia Falcon

## Arquitectura y características técnicas

### Arquitectura Transformer

La mayoría de los modelos Falcon se basan en una arquitectura de transformador de tipo "solo decodificador". Las decisiones arquitectónicas clave incluyen:

- **Multi-Query Attention (MQA)**: A diferencia del Multi-Head Attention estándar, donde cada "cabeza" tiene su propio conjunto de clave-valor (key/value), en MQA todas las cabezas de atención comparten un único conjunto de clave y valor. Esto reduce significativamente el consumo de memoria y acelera la inferencia sin una pérdida sustancial de calidad<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.
- **Rotary Positional Embeddings (RoPE)**: Para codificar la información sobre la posición de los tokens se utiliza RoPE, al igual que en otros LLM modernos.
- **FlashAttention**: Se utiliza para optimizar los cálculos del mecanismo de atención.

### Arquitectura Mamba (State Space Model)

El modelo **Falcon Mamba** es innovador, ya que se aleja de la arquitectura de transformador tradicional en favor del **State Space Model (SSM)**. La arquitectura Mamba procesa secuencias de datos de forma lineal, lo que le permite ser significativamente más eficiente al trabajar con contextos muy largos y requerir menos recursos computacionales en comparación con los transformadores<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-pikabu-mamba-10)</sup>.

### Datos de entrenamiento

La base para el entrenamiento de los modelos Falcon es el conjunto de datos de alta calidad **RefinedWeb**, creado por TII<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-neurohive-180b-5)</sup>. Consiste en billones de tokens extraídos de Common Crawl, aplicando una estricta filtración y deduplicación para mejorar la calidad.

- Para **Falcon-180B** se utilizó un conjunto de datos ampliado de **3,5 billones de tokens**, compuesto en un ~85% por RefinedWeb, e incluía también datos seleccionados de libros, diálogos y código<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.
- **Falcon Arabic** fue entrenado con un conjunto de datos de árabe nativo (no traducido) de alta calidad, que abarca tanto el árabe estándar moderno como dialectos regionales<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-tii-news-falcon-arabic-11)</sup>.

## Modelos especializados

### Falcon Arabic

**Falcon Arabic** es un modelo de 7 mil millones de parámetros, especialmente optimizado para trabajar con el idioma árabe. Demuestra resultados sobresalientes en los benchmarks de árabe (Open Arabic LLM Leaderboard) y es capaz de comprender tanto el **árabe estándar moderno (MSA)** como numerosos dialectos regionales. Esto permite que el modelo proporcione respuestas culturalmente conscientes y precisas para los usuarios de habla árabe<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-tii-falcon-arabic-page-9)</sup>. En términos de rendimiento, supera a modelos hasta 10 veces más grandes en tamaño<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-falconfoundation-arabic-perf-12)</sup>.

### Capacidades multimodales

- **Falcon 2 11B VLM** se convirtió en el primer modelo multimodal de la familia, capaz de procesar tanto texto como imágenes<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3** amplió significativamente estas capacidades, añadiendo soporte para **video y audio**. Se planea que en enero de 2025 esté disponible un modo de voz completo<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>.

## Rendimiento y problemas

### Comparación con la competencia

Los modelos Falcon muestran consistentemente un alto rendimiento.

- **Falcon-180B** supera a GPT-3.5 y Llama 2 70B en la mayoría de los benchmarks académicos, como MMLU, HellaSwag y LAMBADA, aunque es inferior a GPT-4<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.
- **Falcon 2 11B** demuestra un rendimiento a la par o superior al de Meta Llama 3 8B y Google Gemma 7B<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3**, en el momento de su lanzamiento, ocupó el primer lugar en la clasificación global de Hugging Face entre los modelos de su tamaño<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>.

### Limitaciones y problemas

- **Calidad en diferentes idiomas**: La mayor parte de los datos de entrenamiento está en inglés<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-13)</sup>. Debido a esto, la calidad del rendimiento de los modelos en otros idiomas, incluido el ruso, puede ser significativamente inferior.<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-aetoswire-falcon-h1-rus-14)</sup>.
- **Alucinaciones**: Como todos los LLM, los modelos Falcon son propensos a generar información inexacta o inventada (alucinaciones), lo que requiere un enfoque cauteloso al utilizarlos en aplicaciones de misión crítica<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-habr-hallucinations-15)</sup>.
- **Restricciones de licencia**: Aunque la mayoría de los modelos se distribuyen bajo la licencia Apache 2.0, el modelo insignia Falcon-180B tiene su propia licencia, la **TII Falcon LLM License**, que impone obligaciones de pago de regalías por uso comercial con ingresos superiores a 1 millón de dólares, lo que limita su aplicación en los negocios<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-neurohive-180b-5)[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_note-hf-180b-discussions-16)</sup>.

## Enlaces externos

- <a href="https://falconllm.tii.ae/" class="external text" rel="nofollow">Sitio web oficial de Falcon LLM</a>
- <a href="https://huggingface.co/tiiuae" class="external text" rel="nofollow">Perfil de TII en Hugging Face</a>
- <a href="https://github.com/falcon-llm/falcon-llm" class="external text" rel="nofollow">Repositorio en GitHub</a>

## Bibliografía

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- Almazrouei, E. et al. (2023). *The Falcon Series of Open Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2311.16867" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2311.16867</a>.
- Dao, T. et al. (2022). *FlashAttention: Fast and Memory‑Efficient Exact Attention with IO‑Awareness*. <a href="https://arxiv.org/abs/2205.14135" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2205.14135</a>.
- Ding, Y. et al. (2024). *LongRoPE: Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.13753" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2402.13753</a>.
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## Referencias

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4.  <span id="cite_note-decoder-180b-review-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-decoder-180b-review_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-decoder-180b-review_4-1)</sup> <sup>[4.2](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-decoder-180b-review_4-2)</sup> <sup>[4.3](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-decoder-180b-review_4-3)</sup> «Falcon 180B open-source language model outperforms GPT-3.5 and Llama 2». *The Decoder*. <a href="https://the-decoder.com/falcon-180b-open-source-language-model-outperforms-gpt-3-5-and-llama-2/" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
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9.  <span id="cite_note-tii-falcon-arabic-page-9">↑ <sup>[9.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-tii-falcon-arabic-page_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-tii-falcon-arabic-page_9-1)</sup> «Falcon Arabic». *FalconLLM TII*. <a href="https://falconllm.tii.ae/falcon-arabic.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-pikabu-mamba-10">↑ <sup>[10.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-pikabu-mamba_10-0)</sup> <sup>[10.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-pikabu-mamba_10-1)</sup> «Falcon Mamba: un nuevo paso en el desarrollo de modelos de lenguaje sin mecanismo de atención». *Pikabu*. <a href="https://pikabu.ru/story/falcon_mamba_novyiy_shag_v_razvitii_yazyikovyikh_modeley_bez_mekhanizma_vnimaniya_11701207" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-tii-news-falcon-arabic-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-tii-news-falcon-arabic_11-0) «Middle East's Leading AI Powerhouse TII Launches Two New AI Models». *TII News*. <a href="https://www.tii.ae/news/middle-easts-leading-ai-powerhouse-tii-launches-two-new-ai-models-falcon-arabic-first-arabic" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>
12. <span id="cite_note-falconfoundation-arabic-perf-12">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-falconfoundation-arabic-perf_12-0) «Middle East's leading AI powerhouse, TII,launches two new AI models». *Falcon Foundation*. <a href="https://falconfoundation.ai/middle-easts-leading-ai-powerhouse-tiilaunches-two-new-ai-models-falcon-arabic-the-first-arabic-model-in-the-falcon-series-falcon-h1-a-best-in-class-high-performance-model.php" class="external autonumber" rel="nofollow">[12]</a></span>
13. <span id="cite_note-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-13) Almazrouei, Ebtesam, Hamza Alobeidli, Abdulaziz Alshamsi, Alessandro Cappelli, Ruxandra Cojocaru, Mérouane Debbah, Étienne Goffinet, и др. «The Falcon Series of Open Language Models». arXiv, 29 ноябрь 2023 г. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.16867.<a href="https://arxiv.org/abs/2311.16867" class="external autonumber" rel="nofollow">[13]</a></span>
14. <span id="cite_note-aetoswire-falcon-h1-rus-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-aetoswire-falcon-h1-rus_14-0) «El principal productor de IA en Oriente Medio, TII, lanza dos nuevos modelos de IA: Falcon Arabic, el primer modelo en lengua árabe de la serie Falcon, y Falcon H1, un modelo de alto rendimiento que es el mejor de su clase». *AETOSWire*. <a href="https://aetoswire.com/ru/news/ведущий-производитель-ии-на-ближнем-востоке-tii-запускает-две-новые-модели-ии:-falcon-arabic-—-первую-в-серии-falcon-арабоязычную-модель,-и-falcon-h1-—-высокопроизводительную-модель,-которая-является-лучшей-в-своем-классе" class="external autonumber" rel="nofollow">[14]</a></span>
15. <span id="cite_note-habr-hallucinations-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-habr-hallucinations_15-0) «Falcon-180B: reseña, puesta en marcha y primeras impresiones». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/articles/826146/" class="external autonumber" rel="nofollow">[15]</a></span>
16. <span id="cite_note-hf-180b-discussions-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(familia_de_modelos_de_lenguaje)#cite_ref-hf-180b-discussions_16-0) «Falcon 180B License Discussion». *Hugging Face*. <a href="https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180b-base/discussions/12" class="external autonumber" rel="nofollow">[16]</a></span>