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China ha vuelto a colocar sus modelos abiertos en el centro de la conversación sobre inteligencia artificial.
Kimi K3 y Qwen 3.8, dos sistemas chinos presentados en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de Shanghai, reabren una pregunta que ya apareció en enero de 2025 con DeepSeek. La discusión ya no gira solo en torno a quién tiene el modelo más potente, sino a quién lo pone al alcance de más gente y con menos restricciones.
El precio también está moviendo la pelea
Hugo Ramallo, formador especializado en IA, pone el foco en el acceso cotidiano que encuentra cualquier usuario cuando abre un chatbot y empieza a probar.
"ChatGPT gratis te da 10 mensajes cada cinco horas con GPT-5.5. Al agotarlos, baja a la versión mini de ese mismo modelo. Claude gratis ronda los 15-40 mensajes cada cinco horas, sin acceso a su modelo más potente. En cambio, China ofrece modelos de frontera como DeepSeek, con límites mucho más laxos". - Hugo Ramallo, formador especializado en IA
La comparación tiene un efecto muy concreto en la práctica diaria. Si un usuario necesita experimentar, corregir prompts o encadenar pruebas, los límites de uso pesan casi tanto como la calidad pura del modelo, y ahí entra también el coste por token como parte de la ecuación.
Kimi K3, en su versión de pago, parte de 20 euros mensuales.
Depende de la tarea y ahí empiezan las diferencias
Eric Risco, director de IA en Andorra Telecom, resume el problema con una frase corta que vale más que muchas tablas comparativas.
"Depende de la tarea, y esa es la clave". - Eric Risco, director de IA en Andorra Telecom
Dicho así, parece una obviedad, pero no lo es. En inteligencia artificial, hablar de un modelo como si sirviera igual para programar, diseñar una interfaz o resolver un problema complejo suele ocultar lo que de verdad importa, que cada sistema tropieza en lugares distintos.
Risco sitúa a Kimi K3 en cabeza en frontend, la parte visual de una web o una aplicación que concentra diseño, botones, animaciones y todo lo que el usuario ve y toca. Al pedir a Kimi y a Claude, con la misma instrucción, un mini juego de carreras, el resultado de Kimi le ofreció mejores gráficos y más detalles.
Iván López, desarrollador e ingeniero de IA independiente, coincide en parte y matiza el cuadro. Explica que Kimi K3 es muy competitivo en programación por su relación entre coste y rendimiento, aunque la distancia se nota más en diseño y frontend visual, donde los modelos occidentales le siguen pareciendo más consistentes en criterio estético y jerarquía visual.
El código abierto no borra las fricciones
No basta con acertar una vez.
El propio Risco introduce una diferencia menos vistosa, pero decisiva para quien trabaja con estas herramientas durante horas. Cuenta que lo que Claude resuelve de una vez, Kimi a veces obliga a repetir la petición cinco o 10 veces, corrigiendo el rumbo hasta obtener un resultado correcto.
Ese detalle cambia mucho la experiencia real de uso. Un modelo puede salir bien parado en una tarea concreta y, aun así, exigir más paciencia, más iteraciones y más tiempo delante de la pantalla.
China abrió modelos de frontera tras destilar tecnología de Estados Unidos
La baza china no nace de la nada ni de un laboratorio aislado. Estos modelos se han creado destilando sistemas estadounidenses mediante un entrenamiento con millones de preguntas, una estrategia que acelera el aprendizaje a partir de respuestas y comportamientos ya afinados en otros modelos.
Ahí está una de las tensiones de fondo. El código abierto amplía el acceso, pero buena parte de esta nueva ola se apoya en conocimiento extraído de modelos cerrados desarrollados al otro lado del Pacífico, mientras Anthropic y OpenAI saldrán a Bolsa este año.
Esa escena mezcla dos lógicas muy distintas dentro del mismo mercado. Por un lado, compañías que preparan su salto bursátil y, por otro, modelos abiertos chinos que presionan por precio, por disponibilidad y por volumen de uso, como ya ocurrió con la referencia de DeepSeek en enero de 2025.
La pelea ya no consiste en ganar en todo
Hugo Ramallo dibuja un escenario menos épico y bastante más terrenal. Plantea que habrá convergencia en la capa media, donde la mayoría de modelos harán tareas cotidianas razonablemente bien y cada vez más barato, mientras una capa de dos o tres sistemas seguirá marcando el techo en lo más exigente.
La disputa no es quién gana en todo, sino quién falla menos en cada tarea. Entre límites de uso, repeticiones necesarias, diseño visual y coste mensual, la distancia entre un modelo y otro ya no se mide solo en potencia, sino en cuántas veces obliga al usuario a volver a empezar.