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Los modelos de Azure AI Foundry se actualizan continuamente con modelos más recientes y compatibles. Como parte de este proceso, los proveedores de modelos podrían dejar de usar y retirar sus modelos anteriores, y es posible que tenga que actualizar las aplicaciones para que usen un modelo más reciente. En este documento se comunica información sobre el ciclo de vida del modelo y las escalas de tiempo de desuso y se explica cómo se le informa de las fases del ciclo de vida del modelo.
En este artículo se describe la información general de desuso y retirada de los modelos Foundry. Para más información específica sobre Azure OpenAI en modelos de Fundición, consulte Desuso y retiradas de Azure OpenAI en Modelos de Fundición de IA de Azure.
Fases del ciclo de vida del modelo
Los modelos del catálogo de modelos pertenecen a una de estas fases:
- Versión preliminar
- Disponible con carácter general
- Legado
- Obsoleto
- Retirado
Versión preliminar
Los modelos etiquetados como versión preliminar son experimentales por naturaleza. Los pesos, el tiempo de ejecución y el esquema de API de un modelo pueden cambiar mientras el modelo está en versión preliminar. No se garantiza que los modelos de la versión preliminar estén disponibles con carácter general. Los modelos en versión preliminar tienen una etiqueta versión preliminar junto a su nombre en el catálogo de modelos.
Disponible con carácter general
Esta fase es la fase de modelo predeterminada. Los modelos que no incluyen una etiqueta de ciclo de vida junto a su nombre están disponibles con carácter general y son adecuados para su uso en entornos de producción. En esta fase, se fijan los pesos del modelo y las API. Sin embargo, los contenedores de modelos o los entornos de ejecución con vulnerabilidades podrían aplicar revisiones, pero las revisiones no afectan a las salidas del modelo.
Legado
Los modelos con la etiqueta Heredado están destinados al desuso. Debe planificar trasladarlos a un modelo diferente, como a un nuevo modelo mejorado que podría estar disponible en la misma familia de modelos. Mientras un modelo está en la fase heredada, las implementaciones existentes del modelo siguen funcionando y puede crear nuevas implementaciones del modelo hasta la fecha de desuso.
Obsoleto
Los modelos con la etiqueta En desuso ya no están disponibles para nuevas implementaciones. No se pueden crear nuevas implementaciones para el modelo; sin embargo, las implementaciones existentes siguen funcionando hasta la fecha de retirada.
Retirado
Los modelos con la etiqueta Retirado ya no están disponibles para usarse. No se pueden crear nuevas implementaciones e intentar usar implementaciones existentes devuelve errores <return code>.
Notificaciones para modelos de Foundry
Los clientes que tienen implementaciones de Foundry Model reciben notificaciones para las próximas retiradas de modelos según la programación siguiente:
Los modelos se etiquetan como Heredado y permanecen en estado heredado durante al menos 30 días antes de moverse al estado en desuso. Durante este período de notificación, puede crear nuevas implementaciones a medida que se prepara para el desuso y la retirada.
Los modelos se etiquetan como En desuso y permanecen en estado de desuso durante al menos 90 días antes de moverse al estado retirado. Durante este período de notificación, puede migrar las implementaciones existentes a modelos de reemplazo o más recientes.
Para cada suscripción que tiene un modelo implementado como una implementación estándar o implementado en un recurso de Azure AI Foundry, los miembros del propietario, colaborador, lector, colaborador de supervisión y roles de lector de supervisión reciben una notificación cuando se anuncia un desuso de modelo. La notificación contiene las fechas en las que el modelo entra en estados heredados, en desuso y retirados. La notificación puede proporcionar información sobre las posibles opciones del modelo de reemplazo, si procede.
Notificaciones de Azure OpenAI en modelos de Foundry
En el caso de los modelos de Azure OpenAI, los clientes con implementaciones activas de Azure OpenAI reciben un aviso para los modelos que se retirarán próximamente de la siguiente manera:
- En el lanzamiento del modelo, designamos mediante programación una fecha de retirada "no antes de" (normalmente un año de espera).
- Notificar al menos 60 días antes de la retirada del modelo para los modelos disponibles con carácter general (GA).
- Al menos 30 días de aviso antes de las actualizaciones de la versión preliminar del modelo.
Los miembros de los roles de propietario, colaborador, lector, colaborador de supervisión y lector de supervisión reciben notificaciones para cada suscripción con una implementación de un modelo que tiene una próxima retirada.
Las retiradas se realizan de forma gradual, región por región. Las notificaciones se envían desde un buzón no supervisado, azure-noreply@microsoft.com.
Para obtener más información sobre el ciclo de vida de los modelos de Azure OpenAI, incluida la información de los modelos actuales, en desuso y retirados, consulte Desuso y retiradas de Azure OpenAI en Modelos de Fundición de IA de Azure.
Cronogramas para modelos de fundición
En las tablas siguientes se enumeran los cronogramas de los modelos programados para su retirada. Las fechas especificadas están en hora UTC.
AI21 Labs
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Instrucciones de Jamba | 1 de febrero de 2025 | 1 de febrero de 2025 | 1 de marzo de 2025 | No disponible |
| AI21-Jamba-1.5-Large | 1 de mayo de 2025 | 1 de julio de 2025 | 1 de agosto de 2025 | No disponible |
| AI21-Jamba-1.5-Mini | 1 de mayo de 2025 | 1 de julio de 2025 | 1 de agosto de 2025 | No disponible |
Cohere
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Comando R | 24 de febrero de 2025 | 25 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Cohere Command R 08-2024 |
| Comando R+ | 24 de febrero de 2025 | 25 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Cohere Command R+ 08-2024 |
| Cohere-rerank-v3-english | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Cohere-rerank-v3.5-english |
| Cohere-rerank-v3-multilingual | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Cohere-rerank-v3.5-multilingüe |
DeepSeek
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 10 de abril de 2025 | 31 de mayo de 2025 | 31 de agosto de 2025 | DeepSeek-V3-0324 |
Gretel
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Gretel-Navigator-Tabular | No disponible | 16 de junio de 2025 | 16 de septiembre de 2025 | No disponible |
Metadatos
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Llama-2-13b | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct |
| Llama-2-13b-chat | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct |
| Llama-2-70b | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Llama-3.3-70B-Instruct |
| Llama-2-70b-chat | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Llama-3.3-70B-Instruct |
| Llama-2-7b | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct |
| Llama-2-7b-chat | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct |
| Meta-Llama-3-70B-Instruct | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Llama-3.3-70B-Instruct |
| Meta-Llama-3-8B-Instruct | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct |
| Meta-Llama-3.1-70B-Instruct | 28 de febrero de 2025 | 31 de marzo de 2025 | 30 de junio de 2025 | Llama-3.3-70B-Instruct |
Microsoft
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Phi-3-medium-4k-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4 |
| Phi-3-medium-128k-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4 |
| Phi-3-mini-4k-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
| Phi-3-mini-128k-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
| Phi-3-small-8k-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
| Phi-3-small-128k-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
| Phi-3.5-mini-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
| Phi-3.5-MoE-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
| Phi-3.5-vision-instruct | 9 de junio de 2025 | 30 de junio de 2025 | 30 de agosto de 2025 | Phi-4-mini-instruct |
Mistral IA
| Modelo | Fecha de heredado (UTC) | Fecha de desuso (UTC) | Fecha de retirada (UTC) | Modelo de reemplazo sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Mistral-small | 31 de marzo de 2025 | 30 de abril de 2025 | 31 de julio de 2025 | Mistral-small-2503 |
| Mistral-large-2407 | 13 de enero de 2025 | 13 de febrero de 2025 | 13 de mayo de 2025 | Mistral-large-2411 |
| Mistral-Large | 15 de diciembre de 2024 | 15 de enero de 2025 | 15 de abril de 2025 | Mistral-large-2411 |