La preventa de VENTUNO Q ya está abierta. La plataforma más avanzada de Arduino hasta la fecha se construyó con una ambición clara: entregar a desarrolladores, makers, docentes e ingenieros una placa que no solo percibe el mundo, sino que interactúa con él. Una placa donde la IA pasa a la acción.
"Durante veintiún años, Arduino ha tomado tecnología compleja y la ha hecho suficientemente simple para que cualquiera construya algo real. VENTUNO Q es esa misma misión, aplicada a la tecnología más trascendente de nuestro tiempo. Con VENTUNO Q le damos a cada desarrollador, educador e innovador las herramientas para construir máquinas que no solo piensan, sino que hacen", señaló Fabio Violante, vicepresidente y gerente general de Arduino en Qualcomm Technologies.
¿Qué hace distinta a la VENTUNO Q?
La mayoría de las placas de IA de borde se detienen en la percepción. VENTUNO Q va más allá. Su arquitectura de doble cerebro combina un procesador Qualcomm Dragonwing IQ8, que entrega hasta 40 TOPS densos de rendimiento de IA, con un microcontrolador dedicado de tiempo real STM32H5. Así, la misma placa que corre un modelo de lenguaje local también puede controlar un motor, comunicarse mediante protocolo de bus CAN o disparar una respuesta física en milisegundos. Percepción, decisión y acción unificadas en una sola placa, y enteramente sin conexión.
Viene con 16 GB de RAM LPDDR5 y 64 GB de almacenamiento eMMC, ampliables a través de un conector M.2 para NVMe Gen. 4, lo que le da margen para correr inferencia de IA concurrente, multitarea compleja y almacenamiento local de datos sin sacrificar nada. Trae Ubuntu preinstalado, distribuido por Canonical, con una licencia Ubuntu Pro que entrega actualizaciones de seguridad de nivel empresarial.
Arduino App Lab es el camino más rápido hasta un prototipo funcional, pero VENTUNO Q mantiene compatibilidad completa con VS Code, PyCharm, Jupyter, Docker y herramientas nativas de Linux. El Arduino Core corre sobre Zephyr RTOS del lado del microcontrolador, para control de hardware determinista y en tiempo real. Sin cadena de herramientas propietaria y sin amarre a un proveedor.
Conectividad pensada para despliegues industriales
En el frente de conectividad, la placa incorpora Wi-Fi 6 tribanda (2,4/5/6 GHz) con antena a bordo, Bluetooth 5.3 y Ethernet de 2,5 Gb. La salida de video está disponible por HDMI, DisplayPort sobre modo alternativo de USB-C y MIPI DSI. Para cámaras hay tres conectores MIPI CSI además del soporte para cámaras USB.
El resto del conjunto de interfaces lo completan entrada y salida de audio, USB-C con conmutación de rol de host y dispositivo y de alimentación, dos puertos USB 3.0 tipo A, y opciones adicionales de USB 3.0 y alimentación en el conector JOMEGA. Para aplicaciones industriales, VENTUNO Q ofrece conectividad CAN-FD en varios conectores, incluido un transceptor CAN-FD en un borne de tornillo dedicado, junto a I2C/I3C, SPI, PWM y UART.
La compatibilidad con ROS 2 viene incorporada, lo que convierte a la placa en una opción natural para desarrollo en robótica desde el primer día. En compatibilidad de hardware, VENTUNO Q funciona directamente con shields y carriers Arduino UNO, con nodos Arduino Modulino a través del conector Qwiic a bordo, y con HATs de Raspberry Pi. De esa forma el ecosistema existente de sensores, actuadores y accesorios se traslada sin modificaciones.
Modelos listos para correr en el NPU
Ya sea que quieras partir de inmediato, traer tus propios modelos o entrenar algo a medida, la placa cubre los tres casos. De fábrica hay una biblioteca creciente de modelos optimizados para NPU listos para correr vía Arduino App Lab con tecnología de Qualcomm AI Hub. La biblioteca actual incluye Qwen 3 4B como modelo de lenguaje; Qwen 2.5 7B y Qwen 3 4B como modelos de visión y lenguaje; Gemma 4 E2B y E4B; Whisper para reconocimiento de voz; Melo y Piper para síntesis de habla; YoloX small para detección de objetos; y MediaPipe para reconocimiento de gestos. Se agregan modelos y bloques de forma continua.
También es posible subir un modelo en formato GGUF desde Hugging Face directamente a Arduino App Lab, o entrenar uno propio con el Edge Impulse Studio integrado.
Del prototipo a la producción
Uno de los puntos más relevantes es el camino que la placa abre más allá de la etapa de prototipo. Bajo el programa Works with Arduino, SECO y Toradex, dos proveedores líderes de soluciones de cómputo de grado productivo, están entre los primeros socios en ofrecer módulos SOM certificados para producción basados en la misma arquitectura Dragonwing IQ8. Eso significa que las aplicaciones prototipadas en VENTUNO Q con App Lab se pueden escalar sin rearquitecturar la pila de hardware.
Arduino App Lab ya reúne más de 100 ejemplos disponibles para VENTUNO Q, con material nuevo agregado con regularidad. Al momento del lanzamiento ya está todo lo necesario para desarrollar aplicaciones con:
- Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)
- Modelos de visión y lenguaje (VLM)
- Reconocimiento automático del habla (ASR)
- Síntesis de voz (TTS)
- Reconocimiento de gestos
A eso se suma Arduino App Lab 0.10.0, que trae una tanda de funciones y mejoras, incluida una nueva experiencia de modo agéntico.
¿Cuándo llega y con qué incluye?
La preventa está abierta en la tienda de Arduino a precio introductorio. Hasta el 30 de septiembre de 2026, y mientras dure el stock, se agregan automáticamente al carro dos accesorios sin costo: la fuente de poder USB-C de 65 W y el cable USB-C de 24 pines, ambos oficiales y pensados para sostener cargas de IA exigentes y periféricos conectados sin estrangulamiento térmico.
VENTUNO Q también está disponible a través de los distribuidores oficiales DigiKey, Farnell, Mouser, Robu.in y RS. Las especificaciones técnicas completas están en la nota de prensa y en la página de producto.
¿Cómo se compara con lo que ya hay en el banco?
| Dato | Arduino VENTUNO Q | Raspberry Pi 5 (8 GB) |
|---|---|---|
| Cómputo de IA | Hasta 40 TOPS densos (Dragonwing IQ8) | Sin NPU integrada |
| RAM | 16 GB LPDDR5 | 8 GB LPDDR4X |
| Almacenamiento | 64 GB eMMC + M.2 NVMe Gen. 4 | microSD o M.2 vía HAT |
| Tiempo real | STM32H5 dedicado con Zephyr | No, requiere microcontrolador externo |
| Bus CAN-FD | Integrado, con borne de tornillo | Requiere HAT adicional |
| ROS 2 | Compatible de fábrica | Instalación manual |
La lectura para quien trabaja en la región es directa. Hasta ahora, un proyecto de visión con actuación en tiempo real obligaba a montar dos placas: una computadora de placa única para la inferencia y un microcontrolador aparte para el control determinista, con toda la latencia y la complejidad de sincronizar ambos por serial. VENTUNO Q resuelve eso en un solo circuito impreso, y el hecho de que acepte HATs de Raspberry Pi y shields UNO significa que los sensores y actuadores que ya están en el cajón siguen sirviendo. Para talleres de robótica, laboratorios universitarios y proyectos de automatización industrial en Chile, el ahorro no es solo de dinero sino de tiempo de integración.
