El modelo de pesos abiertos que reescribe las reglas de la IA local. Design Arena #1, SWE-bench Pro 62,1%, Terminal-Bench 82,7, AkitaOnRails 87/100 — y todo disponible bajo licencia MIT para descargarlo, cuantizarlo y ejecutarlo en tu propio hardware. Una ventana de contexto de 1M tokens propiamente entrenada, dos niveles de intensidad de razonamiento, y el primer modelo abierto que compite genuinamente con los líderes cerrados en tareas de ingeniería a largo plazo.
El modelo abierto más fuerte jamás lanzado para coding y trabajo agéntico — Design Arena #1 (Elo 1360), AkitaOnRails 87/100 Tier A (+41 desde GLM-5.1), SWE-bench Pro 62,1% (SOTA open-weight), FrontierSWE 74,4% (1% detrás de Opus 4.8). Licencia MIT sin restricciones. 744B MoE (~40B activos) — más compacto que los 1,6T de DeepSeek V4 ofreciendo benchmarks verificados más fuertes. Funciona en vLLM, SGLang, ktransformers. Cabe en Macs con 256GB de memoria unificada con cuantización agresiva (~241GB a 2-bit dinámico).
744B MoE todavía requiere hardware serio — 256GB+ de memoria unificada o clústeres multi-GPU. No es un modelo para laptop. Sin capacidades nativas de visión. Más lento por token que modelos compactos como Qwen 3.6 27B o Gemma 4. El ecosistema de herramientas occidental aún está madurando.
