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EEUU tiene los modelos más caros y capaces del mundo. El problema es que China los tiene casi igual de buenos y mucho más baratos

Xataka ·
EEUU tiene los modelos más caros y capaces del mundo. El problema es que China los tiene casi igual de buenos y mucho más baratos

Hace pocas semanas se lanzó DeepSeek V4-Flash, y esta semana hemos visto cómo han llegado dos espectaculares modelos más: Qwen3.8-Flash y GLM-5.3-Flash.

Todos ellos destacan por ser buenos, bonitos y sobre todo, baratos.

Antes los modelos de pesos abiertos chinos eran atractivos solo por su precio, pero ahora han logrado algo alucinante: ser casi tan buenos como los modelos frontera más avanzados de OpenAI y Anthropic.

Cuidadín.

China aprieta .

OpenAI, Anthropic y (a mayor distancia por ahora) Google siguen siendo normalmente los protagonistas a la hora de hablar de modelos frontera con el mayor rendimiento, pero las empresas chinas están comenzando a competir en otra métrica que puede acabar siendo igual de importante: cuánta inteligencia obtiene uno por cada dólar gastado.

Los últimos lanzamientos de Alibaba, Z.ai y DeepSeek muestran una estrategia muy parecida: acercarse lo máximo posible a los mejores modelos occidentales mientras reducen el coste de utilizarlos hasta niveles casi imposibles de ignorar .

Qwen3.8-Flash, un ejemplo claro .

Alibaba lo presenta como un adelanto de la futura arquitectura Qwen4: un modelo MoE (Mixture-of-Experts) de 125.000 millones de parámetros en el que solo unos 6.000 millones están activos en cada momento.

La compañía afirma que compite con modelos mucho mayores en áreas de programación y tareas agénticas, pero lo hace con una API que cuesta apenas 0,16 /0,47 dólares por millón de tokens de de entrada / salida.

Es un precio ridículo si lo comparamos con la competencia, y la eficiencia aquí es la que constituye el pilar de una arquitectura que amenaza la de los modelos de OpenAI y Anthropic.

En precio/prestaciones no hay nadie que se acerque ahora mismo a GLM-5.3-Flash.

GPT5.6 Luna no lo hace mal, pero es más "tonto", por decirlo de algún modo.

Fuente: Artificial Analysis.

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