Local / Private AI — Your Brain, Your Machine, Your Rules

El coloso MoE de pesos abiertos que hace que 'ejecutar IA de frontera en tu propio hardware' se sienta realista por primera vez. 1,6 billones de parámetros (49B activos), 1 millón de tokens de contexto y eficiencia de inferencia que reduce el cómputo en ~73% — todo bajo licencia MIT.

1,6T Pro (49B activos) y 284B Flash (13B activos) — ambos MIT de pesos abiertos con 1M de contexto. ~73% reducción de FLOPs y ~90% reducción de KV cache vs V3.2. Precios API 3-7× más baratos que equivalentes de Claude Opus. Competitivo con GPT-5.4 y Gemini 3.1 Pro en razonamiento.

Versión Preview — benchmarks independientes completos (SWE-Bench Pro, Terminal-Bench) aún no publicados por terceros. V4-Pro necesita hardware serio (clústeres multi-GPU). Números auto-reportados — tratar con escepticismo saludable. Sin salida multimodal nativa.

El último modelo denso de 27B de Alibaba supera a su propio buque insignia de 397B en cada benchmark de coding agéntico mientras corre en una sola GPU de consumidor. SWE-bench Verified 77,2, Terminal-Bench 2.0 59,3, visión y vídeo nativos, Apache 2.0. El punto de inflexión de la inferencia local.

Supera a Qwen3.5-397B-A17B (un modelo MoE de 397B) en SWE-bench Verified (77,2), SWE-bench Pro (53,5), Terminal-Bench 2.0 (59,3) y SkillsBench Avg5 (48,2). GPQA Diamond 87,8. Multimodal nativo con preservación del pensamiento. r/LocalLLaMA lo llama "el lanzamiento más grande del año."

Perfil de VRAM similar al predecesor (~17–20 GB en 4 bits); muy reciente así que las opciones cuantizadas aún están desplegándose; el modo de pensamiento puede ser extenso en tareas simples (desactivable).

La bestia de un billón de parámetros de pesos abiertos de Moonshot AI — un coloso Mixture-of-Experts que solo activa 32 mil millones de parámetros por token, pero arrasa en benchmarks de codificación agéntica más que la mayoría de modelos cerrados. Pesos abiertos, entrada multimodal, 256K de contexto y enjambres de agentes que coordinan cientos de sub-agentes. La frontera acaba de abrirse.

SWE-Bench Pro 58,6 (supera a GPT-5.4 y Claude Opus 4.6), Terminal-Bench 66,7, BrowseComp 83,2, HLE-Full con herramientas 54,0. Artificial Analysis lo clasifica #4 en general — la posición más alta que un modelo abierto haya alcanzado. Entrada visual multimodal donde GLM-5.1 era solo texto.

Un billón de parámetros totales significa ~600+ GB de VRAM incluso en INT4 — esto no es un modelo para portátil. Lo usarás vía API ($0,95/M tokens de entrada) o autoalojándolo en clústeres GPU empresariales. Las pruebas de vibe-coding en el mundo real muestran brechas de pulido ocasionales. El consumo de tokens es alto en sesiones agénticas largas.

La respuesta de Google a '¿y si una IA de frontera funcionara en tu teléfono?' Gemma 4 no es un modelo — es una familia de cuatro, desde un modelo edge de 2 mil millones de parámetros que cabe en 1,5 GB de RAM hasta uno denso de 31 mil millones. Las variantes E2B y E4B llevan inteligencia multimodal — texto, imágenes y audio — a smartphones, sin conexión a internet.

E4B obtiene 42,5 % en AIME 2026, duplicando el modelo 27B de la generación anterior. Licencia Apache 2.0 completa. Audio nativo en modelos edge. Soporte para 140+ idiomas. Cuatro tamaños distintos cubriendo cada escenario, desde Raspberry Pi hasta estación de trabajo.

Los modelos edge más pequeños (E2B, E4B) carecen de la profundidad de razonamiento de los modelos de escritorio. Sin entrada de video en las variantes edge (solo 26B y 31B). Se prefiere el ecosistema de herramientas de Google — menos compatibilidad directa con stacks que no son de Google.