111 artículos verificados sobre Código abierto, productos y movimientos del sector. Página 2 de 2
El informe del ecosistema de código abierto de primavera de 2026 de Hugging Face revela que las descargas de modelos chinos alcanzaron el 41%, superando a EE.UU. por primera vez, junto con otras tendencias destacadas.
La Ley de IA de la UE (AI Act) comenzó a implementarse por fases en 2025 y para 2026 la mayoría de las disposiciones ya están en vigor. El impacto en la comunidad de IA de código abierto no ha sido tan grave como se temía.
OpenClaw, un framework de desarrollo de agente de IA de código abierto, ha alcanzado el primer puesto de GitHub Trending en menos de dos semanas, gracias a su diseño ligero, soporte nativo del protocolo MCP y una documentación accesible.
DeepSeek V4 con un billón de parámetros y Qwen 3.6-Plus con licencia Apache 2.0 están reconfigurando el mercado de IA de código abierto, con su cuota de mercado combinada saltando de menos del 1% al 15% en un año.
DeepSeek V4 y Qwen 3.5 (también conocido como Qwen 3.6-Plus) compiten directamente en el mismo mercado de IA de código abierto, con costos drásticamente inferiores a los de los gigantes cerrados. El artículo compara parámetros, fortalezas y lo que esto significa para los desarrolladores.
Menos de un año después de su lanzamiento por Anthropic, el protocolo MCP ha sido adoptado por OpenAI, Google y Microsoft, convirtiéndose en el estándar de facto en el ámbito de la IA.
Meta lanzó Llama 4, la primera versión de la serie en usar arquitectura MoE, con dos modelos: Scout y Maverick. Ambos ofrecen multimodalidad nativa y superan a GPT-4o y Gemini 2.0 en varias tareas.
Alibaba ha lanzado toda la serie de modelos Qwen3 bajo la licencia Apache 2.0, desde 0,6B hasta 235B en ocho tamaños, con uso comercial gratuito.
Moonshot AI lanzó como código abierto Kimi K2, un modelo MoE con 1 billón de parámetros que activa solo 32B parámetros por token, liderando en benchmarks de programación y capacidades de agente.
DeepSeek lanzó el modelo de razonamiento R1 como código abierto en enero de 2026, sorprendiendo a la comunidad al igualar el rendimiento de OpenAI o1, mientras que la versión destilada de 32B supera a o1-mini, rompiendo la barrera de precios de los modelos cerrados.
DeepSeek V3 emplea una arquitectura MoE con 671B parámetros, activando solo 37B por token, y logra un rendimiento comparable al GPT-4o con un costo de entrenamiento de solo 5,5 millones de dólares.