IBM ha anunciado que sus modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos alcanzan el 90% del rendimiento de los modelos cerrados, pero con un costo que representa solo el 10% del de los modelos cerrados. Esta afirmación, publicada en octubre de 2026, se basa en una evaluación comparativa de rendimiento y eficiencia que refleja una tendencia creciente en el sector.
Según el informe de IBM, los modelos abiertos no solo son más económicos, sino que también ofrecen un desempeño cercano al de los modelos cerrados. Esta eficiencia se traduce en una reducción significativa de los costos por token, lo que podría cambiar la dinámica de la competencia en el mercado de la inteligencia artificial.
A finales de 2024, un modelo de frontera podía obtener 70 puntos en una evaluación amplia, frente a los 20 o 30 de una alternativa. Esta diferencia en la puntuación refleja la mejora en la calidad de los modelos abiertos, lo que ha llevado a una reconsideración de su utilidad en aplicaciones prácticas.
Aunque los modelos cerrados siguen siendo superiores en ciertos aspectos, como la puntuación del mejor modelo cerrado que superaba en un 3,3% la del mejor de pesos abiertos en Arena, la brecha se ha reducido considerablemente. Esta evolución sugiere que los modelos abiertos están ganando terreno en la industria.
Los modelos de pesos abiertos cuestan entre el 10% y el 25% del coste de los modelos cerrados, lo que los hace más accesibles para empresas y desarrolladores que buscan soluciones económicas sin sacrificar demasiado el rendimiento.
Estos datos reflejan una transformación en el sector de la inteligencia artificial, donde la eficiencia y el costo se han convertido en factores clave. IBM destaca que su enfoque en modelos abiertos no solo mejora la accesibilidad, sino que también promueve una mayor transparencia y colaboración en el desarrollo tecnológico.