Las empresas chinas lleva la delantera en modelos “pequeños” de IA. Ahora lo que quieren es justo lo contrario: modelos colosales
El salto hacia 10 billones. La siguiente frontera ya está sobre la mesa. Alibaba confirmó el 22 de septiembre que Qwen 4 está en entrenamiento y adelantó que su hoja de ruta para Qwen 4.5 y Qwen 5 contempla modelos de entre 5 y 10 billones de parámetros. ByteDance estaría persiguiendo una escala similar, según Financial Times, aunque la compañía no lo ha confirmado públicamente. Tampoco podemos hacer una comparación directa entre los modelos más recientes chinos y estadounidenses: OpenAI y Anthropic no detallan el número de parámetros en las especificaciones públicas de GPT-5.6 Sol y Claude Fable 5.1.
No todos sirven para lo mismo. Ya lo vimos al principio: los modelos pequeños destacan cuando necesitamos contener memoria, cómputo y costes, o llevar la IA directamente a dispositivos personales. Los de gran escala persiguen otra cosa, una capacidad más amplia para enfrentarse a tareas más exigentes y variadas, aunque hacerlo requiera mucha más infraestructura. La apuesta china no consiste en sustituir unos por otros, sino en cubrir los dos extremos: modelos compactos donde prima la eficiencia y sistemas colosales allí donde compensa pagar el precio de escalar.
Imágenes | Kimi AI
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