Alibaba acaba de demostrar que OpenAI se gasta 78 millones en hacer lo mismo que ellos por 500.000...

Alibaba logra 500.000 dólares

tecnologia Ilustración de una inteligencia artificial con un gráfico de eficiencia energética en el fondo, con el logotipo de Alibaba Cloud prominente.

Alibaba Cloud presentó su familia de modelos Qwen3-Next, destacando su eficiencia en el entrenamiento de modelos de IA. Estos nuevos modelos son 13 veces más pequeños que el modelo más grande lanzado por la empresa y lograron ser hasta 10 veces más rápidos que el modelo Qwen3-32B lanzado en abril.

La reducción de costos de entrenamiento es del 90%, con un costo de 500.000 dólares, comparado con los 78 millones de dólares invertidos por OpenAI en el entrenamiento de GPT-4. El modelo Qwen3-Next-80B-A3B utiliza la arquitectura Mixture of Experts con 512 expertos y la técnica de atención híbrida Gated DeltaNet.

Según benchmarks de Artificial Analysis, Qwen3-Next-80B-A3B supera a DeepSeek R1 y Kimi-K2. Los modelos de Alibaba son más pequeños y eficientes, con un enfoque en reducir costos y mejorar el rendimiento. La empresa Tencent presentó modelos con menos de 7.000 millones de parámetros, mientras que la startup Z.ai lanzó su modelo GLM-4.5 Air con 12.000 millones de parámetros activos.

Los grandes modelos como GPT-5 y Claude usan muchos más parámetros, lo que aumenta el cómputo necesario.

Crítica:

El título promete una comparación directa entre Alibaba y OpenAI, pero el artículo se centra más en presentar los logros de Alibaba sin ahondar en las limitaciones de sus modelos. La crítica estaría en la falta de profundidad al comparar los modelos de Alibaba con los de OpenAI.

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