¿Qué ocurrió?
Hugging Face publicó el 14 de agosto de 2026 el informe "State of Open Models: Summer 2026 Observations", sobre el ecosistema de modelos abiertos entre enero y agosto de 2026. Los repositorios de modelos subieron de 2,43 millones a 2,96 millones, los datasets de 711.000 a 1 millón y los Spaces de 1,00 a 1,44 millones. Aun así, el 85,6 % de los modelos recibió menos de 200 descargas en su vida útil, y solo el 1,5 % de los repositorios concentró el 99,2 % de las descargas.
Según el informe, en 2026 los laboratorios chinos se saltaron la costumbre de escalar poco a poco y publicaron directamente modelos enormes. El mayor modelo abierto chino osciló mes a mes entre 754.000 millones y 2,78 billones de parámetros; el mayor de origen estadounidense se quedó por debajo de 130.000 millones en cinco de los siete meses. Las excepciones fueron Nemotron 3 Ultra de NVIDIA, con 561.000 millones, e Inkling de Thinking Machines Lab.
Moonshot, MiniMax, Xiaomi y Z.ai casi no publicaron modelos por debajo de 70.000 millones de parámetros, mientras que Tencent y la familia Qwen de Alibaba cubren todo el rango desde menos de 1.000 millones. Xiaomi y Meituan, ausentes del código abierto el año pasado, superaron este año el billón de parámetros.
¿Por qué es importante?
Según el informe, en EE. UU. quienes más modelos abiertos publicaron no fueron laboratorios sino fabricantes de hardware: AMD y NVIDIA encabezan la lista con más de 200 repositorios nuevos cada uno, y LiquidAI es tercero con casi 100. Google y Meta, pioneros de la publicación abierta, quedaron por detrás de NVIDIA; que Meta llevara sus modelos insignia al código cerrado refuerza el cambio.
La mayoría de las publicaciones estadounidenses por encima de 100.000 millones de parámetros no son modelos nuevos sino adaptaciones de modelos chinos. La lista de modelos estadounidenses genuinos a esta escala es corta: Inkling de Thinking Machines (952.000 millones), Nemotron 3 Ultra (561.000 millones) y Nemotron 3 Super (124.000 millones) de NVIDIA, y Trinity-Large de Arcee AI (399.000 millones). AMD hizo muchas conversiones pero no publicó modelos originales; ese trabajo permite que los modelos chinos de billones de parámetros corran eficientemente sobre hardware estadounidense.
Al comparar los 25 repositorios más descargados con los 25 más valorados, solo un modelo coincide. all-MiniLM-L6-v2 se descargó 1.550 millones de veces en siete meses pero acumuló solo 5.156 valoraciones; Kimi-K3 promedió 60 descargas por valoración. Las valoraciones reflejan interés; las descargas, uso en producción.
Casi todas las descargas de MiniMax en 2026 vienen de modelos de más de 70.000 millones de parámetros; la proporción es del 88 % en Moonshot, 55 % en DeepSeek y 39 % en Z.ai. En cambio, prácticamente ninguna descarga de Google, Microsoft o IBM Granite viene de esa escala; en NVIDIA es del 14 % y en Meta del 9 %. Centrarse solo en sus modelos más grandes dio a Moonshot 37 millones de descargas al año, mientras que la gama completa de Qwen alcanzó 2.045 millones, unas 55 veces más.
Comparación: enfoque de licenciamiento
| Tipo de licencia | Laboratorios chinos (20.000 M+ parámetros) | Laboratorios estadounidenses (misma escala) |
|---|---|---|
| Apache 2.0 | 59 % | 29 % (Apache + MIT) |
| MIT | 22 % | - |
| Condiciones propietarias/restringidas | 0 | 41 % |
| Licencia no declarada | - | 30 % |
En las 178 publicaciones de grandes modelos chinos analizadas, ninguna llevaba una licencia que restringiera el uso comercial. DeepSeek y Z.ai distribuyen modelos de entre 700.000 millones y 1,65 billones de parámetros bajo licencia MIT pura: licencian sus modelos mayores con casi la misma libertad que los menores.
¿Qué sigue?
Hugging Face repite este análisis cada seis meses; el informe no especifica el período ni la fecha de la próxima entrega. Señala además que en el código abierto el valor no viene de las licencias sino de canales indirectos —API, servicios en la nube, posicionamiento de hardware—, y que la valoración de empresas como Z.ai y Kimi refleja ese efecto.
Lo que se sabe
- Período: enero-agosto de 2026, con datos de Hugging Face Hub.
- Repositorios de modelos: de 2,43 a 2,96 millones.
- Datasets: de 711.000 a 1 millón.
- Descargas de la familia Qwen: 2.045 millones (2.061 con todos los repositorios).
- Descargas de Moonshot: 37 millones.