El CEO de Nvidia, Jensen Huang, presentó el modelo de IA de código abierto más potente de la compañía en la Computex Taipei el 1 de junio. Pero los resultados de referencia muestran que todavía está por detrás de un competidor chino.
Nemotron 3 Ultra es un modelo de código abierto con 550 mil millones de parámetros que obtuvo 48 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, mientras que el modelo chino Kimi K2.6, lanzado en abril, alcanzó 54 puntos.
La mejor carta de código abierto de EE.UU. aún no ha alcanzado el techo chino.
Qué presentó Huang
En cuanto a parámetros, este es el modelo de código abierto más potente de Nvidia:
- 550 mil millones de parámetros totales, 55 mil millones activados — arquitectura MoE, solo una parte se usa por inferencia
- Contexto de 1 millón de tokens
- Velocidad de salida de más de 300 tokens por segundo
- Afirma ser 30% más barato y 5 veces más rápido que competidores equivalentes
La arquitectura es híbrida: capas Mamba-2 + atención Transformer + enrutamiento MoE + predicción de múltiples tokens. En resumen, combina las técnicas de aceleración y reducción de costos de los últimos dos años en un solo modelo, con el objetivo de lograr la misma inteligencia, pero más rápido y más barato.
El modelo estará disponible el 4 de junio en HuggingFace, ModelScope y OpenRouter, así como un microservicio NIM en build.nvidia.com.
Desglose de puntuaciones
Nvidia comparó Ultra con varios modelos en el escenario, pero según el índice de inteligencia de terceros, la clasificación es la siguiente:
| Modelo | Desarrollador | Puntuación de Inteligencia |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 | Moonshot (China) | 54 |
| Nemotron 3 Ultra | Nvidia (EE.UU.) | 48 |
| Gemma 4 31B | 39 | |
| Nemotron 3 Super | Nvidia | 36 |
| GPT-OSS-120B | OpenAI | 33 |
El modelo de código abierto más fuerte de esta lista proviene de China, y no es una victoria ajustada — 54 frente a 48, una diferencia de 6 puntos. Kimi K2.6, lanzado en abril, ocupa actualmente el cuarto lugar global entre todos los modelos (incluidos los cerrados).
Las dos cartas de código abierto de Nvidia obtienen 48 y 36 puntos; el GPT-OSS-120B de OpenAI queda último con 33.
Cómo el código abierto de EE.UU. se quedó atrás
El problema no está en una puntuación aislada, sino en el panorama general.
En China, DeepSeek, Moonshot, Alibaba y Zhipu AI lanzan sucesivamente capacidades de nivel insignia como código abierto, disponibles para que cualquiera las descargue y ejecute. En EE.UU., por el contrario, los modelos más potentes están encerrados tras muros de pago; GPT-5.5, Claude, Gemini son inaccesibles; las versiones de código abierto suelen ser degradadas.
Resultado: en el techo de inteligencia de código abierto, los laboratorios chinos lideran, EE.UU. corre detrás.
Nvidia claramente no acepta esto. La empresa ha invertido 26 mil millones de dólares en iniciativas de código abierto, toda la serie Nemotron incluso publica datos de entrenamiento, con el objetivo de restablecer que "el código abierto de EE.UU. también puede competir". Ultra con 48 puntos es el mejor resultado de esta estrategia hasta ahora.
Pero 48 aún no alcanza 54.
Conclusión
Nvidia, que vende chips a todo el mundo para entrenar modelos, incursionar en modelos de código abierto es una señal interesante: la empresa no quiere ser solo la vendedora de palas, sino también tener voz en la capa de modelos.
Sin embargo, sus oponentes son equipos chinos que, a pesar de usar chips restringidos, logran superarla en puntos de referencia de código abierto.
¿Cuánto tiempo le tomará a Nvidia cerrar la brecha de 6 puntos? Esa historia se contará en el próximo número de versión.
Fuentes: Nvidia Releases Its Best Open AI Model Yet—But Still Lags Behind China (Decrypt); Nemotron 3 Ultra announced: high-speed, leading US open weights intelligence (Artificial Analysis); CocoLoop; Nvidia CEO Jensen Huang launches Nemotron 3 Ultra AI model at Computex 2026 (Crypto Briefing); NVIDIA Computex 2026: Complete Recap (explainx.ai)