Por Canuto  

El modelo de código abierto Qwen 3.8 Max de Alibaba impresiona al mundo con su rendimiento y bajo costo, planteando preguntas sobre el dominio de los laboratorios estadounidenses y el futuro geopolítico de la IA.
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  • Qwen 3.8 Max, con 2,4 billones de parámetros, compite en benchmarks con los mejores modelos de pago.
  • El costo por tarea es significativamente menor que opciones cerradas, amenazando el negocio de OpenAI y Anthropic.
  • El lanzamiento subraya el avance de China en IA y el riesgo de dependencia geopolítica para EE.UU.

Un nuevo modelo de código abierto desafía a los gigantes

En el video “Open-source is WINNING”, el analista Matthew Berman analiza el lanzamiento de Qwen 3.8 Max, un modelo de inteligencia artificial de código abierto con 2,4 billones de parámetros. Esta creación de Alibaba está disponible de forma gratuita y compite con los modelos más avanzados de OpenAI y Anthropic.

Berman abre su análisis con un tráiler que muestra un futuro optimista: personas pescando o jugando tenis mientras la IA realiza investigaciones científicas o elabora hojas de cálculo. El analista elogia esta visión por su simplicidad y contraste con narrativas más apocalípticas.

El autor considera que Qwen 3.8 Max es un modelo de grado frontera, con un rendimiento que iguala o supera a los líderes del mercado en diversas pruebas. Además, destaca que es el segundo modelo chino con ese nivel de parámetros, tras Kimi K3 de Moonshot.

La competencia en inteligencia artificial se intensifica: mientras los laboratorios estadounidenses mantienen modelos cerrados, China apuesta por el código abierto. Esto podría transformar el equilibrio de poder tecnológico y geopolítico.

Rendimiento y benchmarks: Qwen a la par de los mejores

Alibaba resalta que Qwen 3.8 Max obtiene puntuaciones sobresalientes en benchmarks como Sweep Pro, donde logra 67,7 puntos frente a 80 del líder Fable. En Terminal Bench, un benchmark clave de codificación agéntica, alcanza 86,6, superando a Fable (84,6) y quedando apenas por debajo de GPT 5.6 Soul.

Berman advierte que los benchmarks pueden ser manipulados o no reflejar las capacidades generales del modelo. Aun así, reconoce que Qwen 3.8 Max demuestra ser extremadamente capaz en razonamiento multimodal, agentes visuales y entendimiento espacial.

El modelo también sobresale en inteligencia de documentos y oficinas, donde supera a todos los competidores. En percepción visual, domina claramente, lo que lo convierte en un candidato fuerte para aplicaciones empresariales.

Alibaba destaca que Qwen 3.8 Max puede reproducir trabajos de investigación de forma autónoma, un paso crucial hacia la automatización de la investigación en IA. El modelo lee el paper, escribe código, lo ejecuta y obtiene los mismos resultados.

Esta habilidad permite al modelo generar y evaluar sus propias ideas de mejora en un ciclo de auto-evolución. Berman lo interpreta como un avance hacia la auto-mejora recursiva, un hito que podría acelerar el progreso de la IA.

El costo real: tokens baratos pero eficiencia a evaluar

En OpenRouter, Qwen 3.8 Max cuesta USD $2 por millón de tokens de entrada y USD $6 por millón de salida. En comparación, GPT 5.6 Soul tiene un precio de USD $5 y USD $30, mientras que Fable alcanza USD $10 y USD $50.

Sin embargo, el precio por token no es suficiente para comparar modelos. Berman señala que lo importante es cuántos tokens se necesitan para completar una tarea específica. Si Qwen requiere más tokens, el costo total podría ser similar al de los modelos caros.

La plataforma Artificial Analysis ofrece un gráfico que mide el costo por tarea completada. Aunque Qwen 3.8 Max aún no ha sido evaluado allí, el modelo anterior Qwen 3.7 Max costaba USD $128 por tarea, mientras que GPT 5.6 Soul costaba USD $123.

Berman concluye que el costo real de un modelo se mide por el precio de completar una tarea, no por el precio de un token aislado. La eficiencia china podría reducir drásticamente los costos operativos de las empresas.

Esta ventaja económica ejerce una presión competitiva sobre OpenAI y Anthropic, que podrían verse obligados a reducir precios o justificar su valor con mayor rendimiento.

Tamaño de los modelos: la brecha de poder computacional

Actualmente, los mejores modelos de código abierto chinos, como Qwen y Kimi, tienen alrededor de 2 billones de parámetros. Por su parte, se rumorea que Fable, de Anthropic, alcanza los 7 billones, mientras que el próximo modelo de OpenAI, denominado Código Astra, podría superar esa cifra.

Esta diferencia de tamaño indica que los laboratorios estadounidenses tienen aproximadamente el doble de capacidad de cómputo. China enfrenta limitaciones en el acceso a GPUs de alta gama, aunque contrabandee algunos chips de Nvidia.

Sin embargo, la eficiencia de los modelos chinos puede compensar la brecha. Qwen 3.8 Max logra resultados de frontera con menos parámetros, lo que sugiere que la arquitectura y el entrenamiento son más refinados.

Berman señala que el poder de cómputo es el recurso determinante en la carrera de IA. Estados Unidos mantiene la ventaja, pero China está optimizando sus modelos para maximizar el uso de hardware disponible.

El futuro de la IA podría depender de quién logre primero la auto-mejora recursiva. Si los laboratorios cerrados con más cómputo aceleran su avance, podrían dejar atrás a los modelos abiertos.

Riesgos geopolíticos y dependencia de la IA china

Berman expresa preocupación por la creciente dependencia de Estados Unidos de los modelos de IA chinos. Aunque se pueden descargar y ejecutar localmente, la mayoría de las empresas usan servicios de inferencia en la nube, que podrían enviar datos a China.

La solución de usar proveedores estadounidenses para ejecutar los modelos mitiga el riesgo inmediato. Pero a largo plazo, la optimización del modelo podría estar diseñada en conjunto con chips chinos, haciendo que el hardware estadounidense sea menos eficiente.

Si eso ocurre, las empresas estadounidenses podrían necesitar importar chips o pagar tarifas extra por inferencia en territorio chino. Esto aumentaría la dependencia de tecnología china en sectores críticos.

Berman agradece a DeepSeek, Moonshot y Alibaba por liberar estos modelos, reconociendo sus beneficios globales. No obstante, insiste en que China es un país adversario, y la dependencia tecnológica crea un riesgo estratégico.

El analista concluye que la IA abierta china puede ser una bendición para la innovación, pero también una amenaza para la seguridad nacional de EE.UU. La clave está en equilibrar la adopción con la protección de infraestructura crítica.

El dilema del código abierto: ¿competencia o irrelevancia?

Berman se muestra dividido sobre si el código abierto podrá contrarrestar a los laboratorios de frontera. Por un lado, estos modelos ofrecen alternativas baratas y flexibles, reduciendo la dependencia de OpenAI y Anthropic.

Por otro lado, los laboratorios cerrados ya están implementando auto-mejora recursiva. OpenAI anunció que GPT 5.6 Soul ayudó a reducir sus costos en 80%, lo que demuestra que la eficiencia puede mejorar desde adentro.

Si los modelos cerrados logran acelerar su propio desarrollo, podrían superar a los abiertos sin necesidad de compartir avances. La competencia se centraría entonces en quién tiene más poder computacional y mejor algoritmo de auto-mejora.

Berman considera que el código abierto es importante para evitar la concentración de poder en unas pocas empresas. Pero reconoce que no está seguro de si será suficiente para mantener el ritmo de los gigantes cerrados.

El autor invita a la audiencia a reflexionar sobre el futuro de la inteligencia artificial: ¿será un bien común o un monopolio? La respuesta dependerá de la capacidad de los modelos abiertos para seguir evolucionando.


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