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Sequoia advierte: Estados Unidos gana modelos cerrados, pero podría perder la capa abierta

MeNews
ME Noticias, 17 de julio (UTC+8). Según el monitoreo Beating de @Dean Meyer y Konstantine Buhler, socios de Sequoia, publicaron que Estados Unidos tiene acceso a modelos cerrados líderes, mientras que las empresas occidentales dependen cada vez más de modelos abiertos de China con pesos. Qwen, Kimi, GLM y DeepSeek se están utilizando como base de productos, para entrenar a los docentes y como fuentes de datos sintéticos. El informe ATOM muestra que Qwen pasó a representar el 1% de los nuevos modelos de fine-tuning y adaptación mensuales en enero de 2024, hasta el 69% en febrero de 2026. Inkling, de Thinking Machines, también usó datos sintéticos generados con modelos de pesos abiertos como Kimi K2.5 durante la fase inicial de posentrenamiento. Sin embargo, esta parte solo representa una pequeña fracción de la capacidad de cómputo de entrenamiento. El artículo sostiene que el problema está en las “reglas de destilación”. La destilación consiste en usar un modelo potente para generar salidas con las que se entrena otro modelo. OpenAI y Anthropic limitan a los clientes a usar la salida del modelo para entrenar productos competitivos, mientras que las empresas estadounidenses pueden, de forma legal, aprender de modelos abiertos chinos. Ambos proponen que los laboratorios de vanguardia de Estados Unidos vendan a empresas calificadas derechos de entrenamiento controlados, con retraso y auditables. De lo contrario, Estados Unidos podría seguir liderando con modelos cerrados, pero entregar la base de los modelos abiertos a China. China ha debatido recientemente restringir el acceso desde el extranjero a algunos modelos avanzados, pero aún no ha definido una política final. El artículo advierte que, aunque los modelos actuales sigan siendo descargables y utilizables, las empresas occidentales podrían quedarse atrás gradualmente por no poder obtener versiones posteriores. (Fuente: BlockBeats)
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