
Modelos abiertos chinos retan el manual de Silicon Valley
Z.ai, Moonshot y Alibaba lanzaron GLM 5.2, Kimi K3 y Qwen 3.8 con pesos abiertos y rendimiento casi de frontera, justo cuando los laboratorios estadounidenses se vuelven más cerrados.
13 notas publicadas

Un repaso al estado de los modelos abiertos: Kimi K3, el anuncio de Qwen de liberar pesos, el respaldo de Xi Jinping al open source y cuanto falta para alcanzar a la frontera cerrada.

El modelo de Alibaba encabeza la Speech Arena de Artificial Analysis con 1.236 puntos Elo, apenas dos por encima de Simba 3.2, aunque su velocidad de generación queda muy por debajo de la competencia.

La tercera version del generador de Alibaba maqueta diarios, papers en LaTeX y grillas de infografias en una sola pasada, pero llega cerrada y solo por invitacion a la API.

El modelo multimodal de 2,4 billones de parametros llega en version preview y busca frenar el impulso de Kimi K3 antes de que Moonshot AI salga a bolsa.

El regulador chino aprobo los servicios de IA de Apple tras un acuerdo para integrar el modelo Qwen de Alibaba en iOS, iPadOS, macOS y visionOS.

PrismML comprimió un modelo de 27.000 millones de parámetros a menos de 4 GB conservando cerca del 90% del rendimiento, y Apple ya estaría probando la tecnología para su IA en el dispositivo.

El fundador de Osmantic dio dos talleres en el AI Engineer World's Fair sobre cómo desplegar LLM open source en workstations propias, con público que fue de estudiantes a ejecutivos de Intel.

Un periodista de tecnología cuenta cómo armó un stack casero con un AMD Ryzen AI Max+ 395 de 96 GB para correr Qwen3.5 sin pagar APIs frontera.

El motor open source de LightSeek, escrito desde cero en SPMD con compilacion estatica, ataca workloads agenticos con prefix cache hibrido y disaggregacion prefill-decode para Mamba.

MMProLong, un modelo de 7B parámetros, supera a InternVL3-38B y Gemma3-27B en documentos de hasta 512.000 tokens entrenándose con pares pregunta-respuesta en vez de OCR puro.

El nuevo modelo del equipo Qwen, exclusivo de la API de Alibaba Cloud, completó 432 tests de kernel y 1.158 tool calls sin intervención humana, logrando un speedup promedio de 10x.

El reporte técnico del modelo de imagen de Alibaba detalla un VAE con compresión 16x, un transformer reentrenado con SwiGLU y un módulo de prompts que expande textos cortos a descripciones ricas.
Otros temas que aparecen junto a #qwen en nuestra cobertura editorial.