PaLM
PaLM es la familia de modelos de lenguaje obsoleta de Google. Para las implementaciones existentes, se debe identificar el extremo antiguo, seleccionar un modelo Gemini actual como sustituto y ejecutar una regresión de migración completa.
CAPTURA DEL MODELO ACTUAL
Proveedor: Google
Anclaje actual: Migrar a Gemini
Ciclo de vida: Migración
Pesos: Cerrado (propietario)
Revisado: 20 de julio de 2026
PaLM como referencia de migración
La familia de modelos PaLM ya no es la opción adecuada para nuevas implementaciones. El catálogo activo de IA generativa de Google es Gemini, que ofrece diferentes ID de modelos, capacidades, fases de lanzamiento, patrones de herramientas y límites operativos. Esta página tiene como objetivo ayudar a los responsables a identificar dependencias antiguas de PaLM, seleccionar un modelo Gemini de destino actual y realizar la migración sin asumir que un cambio de proveedor equivale a una sustitución directa.
Un inventario de migración de PaLM debe registrar:
El modelo y endpoint exactos de PaLM, la biblioteca de cliente, la región, las cuotas y la aplicación de origen.
Plantillas de Prompts, ejemplos, analizadores de salida (parsers), configuraciones de seguridad, reintentos y monitorización vinculados al comportamiento anterior.
Un modelo Gemini estable seleccionado del catálogo actual de Google.
Resultados de regresión, planes de contingencia (fallback), responsable de la transición, fecha de desmantelamiento y eliminación de credenciales obsoletas.
No extienda las dependencias de PaLM por conveniencia. Congele el comportamiento actual, seleccione un modelo Gemini de destino estable, ejecute pruebas de regresión representativas y planifique una transición reversible. Actualice los documentos de contenido y arquitectura para evitar que los equipos identifiquen esta página como una recomendación de modelo vigente.
Nota sobre el ciclo de vida: PaLM es una familia de modelos de Google que ha sido sustituida. Esta
Dónde destaca PaLM
El valor de esta ruta reside en la continuidad operativa y la claridad en la búsqueda. Ofrece a los equipos que llegan a un modelo antiguo una acción inmediata: inventariar, comparar, migrar y retirar. No debe recrear una comparación histórica de funciones ni sugerir que todos los niveles de Gemini son sucesores equivalentes.
Puntos fuertes a evaluar
Identificar y documentar dependencias antiguas de la API de PaLM, prompts, analizadores y credenciales.
Seleccionar un modelo de Gemini de destino estable en función de la carga de trabajo real, no por la similitud del nombre.
Ejecutar pruebas de regresión controladas, sistemas en paralelo y rollback antes de la transición definitiva del modelo.
Conservar el valor de la ruta existente y evitar que los nuevos equipos adopten una familia de modelos retirada.
Desafíos y posibles puntos de fallo
El comportamiento de los prompts y los resultados puede variar, incluso con las guías de migración de Google.
Los modelos Gemini cuentan con diferentes fases de despliegue, modalidades, herramientas, configuraciones de seguridad y límites de cuota.
Es posible que queden credenciales, bibliotecas, endpoints y sistemas de monitorización antiguos tras una migración parcial.
Un redireccionamiento sin información de migración puede dejar desamparados a los usuarios actuales que necesitan detalles operativos.
Diseñe el conjunto de pruebas de migración basándose en datos de producción y en los criterios de aceptación del flujo de trabajo. Compare la exactitud de los datos, la validez del esquema, el comportamiento de seguridad, la latencia, los costes y las correcciones manuales. Evalúe el rollback, actualice la monitorización y deshabilite la ruta antigua solo cuando el responsable valide los informes correspondientes.
Notas sobre despliegue y decisiones empresariales
PaLM no debe recibir ningún nuevo despliegue. Utilice la API actual de Gemini de Google o el entorno en la nube compatible para el sucesor seleccionado. Confirme el ID de modelo estable, la región, la configuración de datos, las herramientas, las cuotas y el calendario de obsolescencia antes de la transición.
Caso de uso óptimo
Ideal como referencia de migración y SEO para equipos que tengan una dependencia real de PaLM, documentación antigua o marcadores. Su propósito es guiar una decisión de sucesión controlada y eliminar endpoints obsoletos de forma segura.
Casos no recomendados
No es adecuado para una nueva aplicación de IA, una lista corta de comparación de modelos o para argumentar sobre la capacidad actual de Google. No utilice esta vía para justificar la extensión de un modelo sustituido únicamente para evitar tareas de regresión.
Datos y gobernanza
Asigne un responsable de migración, realice un inventario de datos y credenciales, registre el objetivo de Gemini y la etapa del modelo, realice una revisión de seguridad y privacidad, actualice el diagrama de flujo de datos y establezca una fecha de desmantelamiento. Conserve los registros necesarios para la validación sin retener datos de prompts innecesarios.
Fuentes oficiales
Estado de soporte de Beam AI
Bajo evaluación. Esta página es una referencia para la selección de modelos, no una confirmación de la integración con Beam, resultados de pruebas de rendimiento (benchmarks), promesas de residencia de datos ni una recomendación de producción. Valide el entorno del proveedor exacto y la versión del modelo en el flujo de trabajo previsto antes del lanzamiento.
Caso de uso 1
Inventario de dependencias de PaLM
Localice modelos con identificadores antiguos, clientes, prompts, parsers, credenciales, cuadros de mando y sistemas downstream. Registre a los responsables y el impacto en producción para que el proceso de migración abarque la totalidad de la dependencia, en lugar de limitarse a sustituir el nombre de la API en un único servicio.
Caso de uso 2
Evaluación del sucesor de Gemini
Seleccione candidatos estables de Gemini a partir de la documentación actual y ejecute el conjunto de pruebas de regresión en producción de PaLM. Compare los esquemas de salida, la factualidad, la seguridad, la latencia, los costes, las herramientas, las cuotas y las correcciones de expertos antes de elegir el modelo objetivo.
Caso de uso 3
Migración en paralelo
Envíe una muestra controlada a través de PaLM y de la versión seleccionada de Gemini, compare los resultados en los flujos de trabajo posteriores e investigue cualquier discrepancia relevante. Proteja los datos personales, limite el procesamiento duplicado, defina un plan de reversión (rollback) y obtenga la aprobación de los responsables antes de realizar la transición.
Caso de uso 4
Migración y apagado de sistemas heredados
Elimine los endpoints, las bibliotecas, las credenciales, las alertas y la documentación que hayan quedado obsoletos una vez aceptada la ruta de Gemini. Conserve las pruebas de auditoría necesarias, actualice los flujos de datos y los cuadernos de ejecución (runbooks), supervise las desviaciones posteriores a la transición y cierre la migración con un firmware responsable asignado.
Otros LLM
Aquí tienes una lista de LLMs que se pueden utilizar con Beam
PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntas frecuentes
Respuestas a sus preguntas sobre selección de modelos, despliegue, gobernanza y soporte de Beam.
¿Cuál es la gama actual de modelos PaLM?
PaLM no cuenta actualmente con modelos disponibles para nuevas selecciones; los equipos deben utilizar el catálogo activo de modelos Gemini de Google y su guía de migración. Los nombres de los modelos y las etiquetas de su ciclo de vida pueden cambiar rápidamente, por lo que se recomienda registrar el ID exacto del modelo o la versión utilizada en las pruebas y verificarla con la documentación del proveedor antes de pasar a producción.
¿Cómo puede una empresa acceder a PaLM o implementar esta tecnología?
No implemente una nueva versión de PaLM. Seleccione una API de Gemini compatible o un endpoint en la nube y migre la aplicación mediante una regresión controlada y una transición segura. La disponibilidad, los controles regionales, las condiciones del servicio y la paridad de funciones pueden variar según la ruta elegida. Evalúe con precisión el entorno del proveedor que gestionará el tráfico de producción, en lugar de asumir que todas las opciones alojadas o gestionadas de forma independiente se comportan de idéntica manera.
¿Qué cargas de trabajo son idóneas para PaLM?
Esta página está dirigida a organizaciones con dependencias activas de PaLM que requieran procesos de inventariado, selección de sucesor, pruebas de regresión, planes de rollback y estrategias de mitigación. Considere esta información como un punto de partida estratégico y no como una clasificación absoluta. Recomendamos emplear prompts representativos, herramientas integradas, documentación corporativa, soporte multilingüe y escenarios de fallo específicos para evaluar rigurosamente la calidad, latencia, fiabilidad y el coste total de propiedad (TCO).
¿Qué aspectos de seguridad y gobernanza deben revisar los equipos técnicos para PaLM?
Revise las credenciales y rutas de datos anteriores, la fase de lanzamiento y región de Gemini, los cambios en directrices (prompts) y analizadores, la monitorización, la reversión y el responsable asignado para la desactivación programada. Documente la ruta de datos, la configuración de retención, la versión del modelo, la región, los subprocesadores o la pila de alojamiento, los puntos de revisión humana y el plan de contingencia ante incidentes antes de que se apruebe el flujo de trabajo.
¿Confirma esta página la compatibilidad de Beam con PaLM?
No. El soporte de Beam está clasificado como «En evaluación» porque no se ha adjuntado ninguna integración aprobada ni evidencia de soporte en producción a este registro del CMS. La página puede servir de guía para el descubrimiento y la evaluación, pero el responsable de la implementación debe verificar el acceso, los controles, el comportamiento de la herramienta y el encaje operativo antes de adquirir un compromiso con el cliente.