Los modelos de IA de código abierto acaban de vivir sus seis meses más grandes hasta ahora. Todo el paradigma cambió y la mayoría de la gente todavía está procesando lo que pasó.

Pasamos de modelos abiertos que iban a la zaga a modelos que, en realidad, marcan el ritmo. La brecha técnica entre arquitecturas cerradas y abiertas básicamente se colapsó. Modelos como DeepSeek-V3, Llama 3.3 y Qwen ahora son competitivos o superan a alternativas propietarias en puntos de referencia específicos.

Qué cambió: la optimización de la inferencia mejoró muchísimo (arquitecturas MoE, técnicas de cuantización), la eficiencia del entrenamiento mejoró de forma drástica (mejor curación de datos, canalizaciones de datos sintéticos) y la comunidad de código abierto empezó a publicar más rápido que los laboratorios cerrados en ciertos ámbitos.

También se dio la vuelta al relato sobre el coste computacional. Ahora puedes ejecutar modelos de 70B+ parámetros en hardware de consumo con una latencia aceptable. Eso no era realista hace un año.

Esto ya no trata de ideología, sino de la realidad técnica. Los pesos abiertos ahora son una opción legítima de despliegue para sistemas de producción, no solo juguetes de investigación.

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