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¿2,4 billones de parámetros y open weights prometidos? Analizamos el Qwen 3.8 Max de Alibaba: arq...
TL;DR
¿2,4 billones de parámetros y open weights prometidos? Analizamos el Qwen 3.8 Max de Alibaba: arq…
¿2,4 billones de parámetros y open weights prometidos? Analizamos el Qwen 3.8 Max de Alibaba: arquitectura, benchmarks reales frente a GPT-5 y Claude, y si podrás correrlo en local.
Capítulos del vídeo
- 0:00 — El gigante de Alibaba: 2,4 billones de parámetros
- 0:35 — Arquitectura: Mixtura de Expertos, contexto y precio
- 1:15 — La evolución exprés: 3.5, 3.6, 3.7 y 3.8 en seis meses
- 1:51 — Benchmarks: OSWorld, PaperBench y el punto débil
- 2:31 — La carnicería china: Kimi K3, DeepSeek V4 y GLM-5.2
- 3:00 — Open weights: la promesa que se hace esperar
- 3:32 — Veredicto: ¿vale la pena?
El contexto
En este análisis de Qwen 3.8 Max desgranamos su arquitectura Mixtura de Expertos con 95 mil millones de parámetros activos, su contexto de 983 mil tokens, su precio de 2 y 6 dólares por millón de tokens, y sus resultados en OSWorld, PaperBench y Terminal-Bench. También comparamos el modelo chino con Kimi K3, DeepSeek V4 y GLM-5.2, y analizamos la promesa de open weights: cuánta VRAM haría falta para ejecutarlo en local y qué alternativas reales existen. Si te interesa la inteligencia artificial en español y los modelos de lenguaje de 2026, este análisis de Qwen 3.8 Max es para ti.
Análisis
Canal de Nicolás Ramos sobre inteligencia artificial y tecnología: análisis de modelos, agentes IA y desarrollo de software — en español, sin humo.
📧 Contacto: hola@nicolasramos.es
Puntos clave
- Ver datos y cifras en el vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=VSTOS0kHlLg
- Investigación previa documentada en el pipeline de vídeo (research.md del proyecto)
- Fuentes primarias listadas a continuación
Conclusión
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Artículo generado automáticamente desde el vídeo publicado en nramosdev. Cada número citado proviene de la investigación verificada del pipeline.