Alibaba lanza Qwen 2.5, modelos abiertos de 0,5 a 72.000 millones

Alibaba ha lanzado este jueves Qwen 2.5, una nueva generación de su familia de modelos de lenguaje abiertos. La colección abarca modelos desde 500 millones hasta 72.000 millones de parámetros y busca cubrir tanto usos ligeros en dispositivos o servidores modestos como tareas complejas de razonamiento, programación y matemáticas.

El lanzamiento refuerza una realidad que se ha acelerado durante 2024: los laboratorios chinos ya no compiten solo con servicios de IA cerrados, sino también mediante modelos cuyos pesos —los archivos que contienen lo aprendido durante el entrenamiento— pueden descargarse y adaptarse.

Siete tamaños para no pagar de más

Qwen 2.5 llega en versiones de 0,5, 1,5, 3, 7, 14, 32 y 72 mil millones de parámetros. Los parámetros son las conexiones numéricas que un modelo ajusta durante su entrenamiento; su cifra no determina por sí sola la calidad, pero suele dar una idea de la capacidad de cómputo y memoria que necesitará para funcionar.

La amplitud de tamaños tiene una consecuencia práctica importante. No todas las empresas necesitan, ni pueden asumir, el coste de servir un modelo de decenas de miles de millones de parámetros. Las versiones pequeñas permiten probar asistentes internos, clasificación de documentos o automatización de respuestas con una infraestructura mucho más asequible. Los modelos grandes apuntan a trabajos en los que la calidad de la respuesta, el seguimiento de instrucciones y la capacidad para manejar problemas largos justifican más recursos.

Alibaba ha publicado variantes base y variantes Instruct. Las primeras están pensadas para desarrolladores que quieran continuar el entrenamiento con datos propios. Las segundas ya han sido afinadas para conversar y obedecer indicaciones en lenguaje natural, por lo que son las que encajan en un chatbot, un asistente de programación o una herramienta de consulta documental.

Lenguaje, código y matemáticas en la misma familia

La compañía presenta Qwen 2.5 como una mejora en conocimiento general, comprensión lingüística, programación y resolución de problemas matemáticos. También anuncia soporte para más de 29 idiomas y un contexto de hasta 128.000 tokens en los modelos de la serie.

Ese contexto es la cantidad de texto que el sistema puede tener presente al elaborar una respuesta. Una ventana de 128.000 tokens permite trabajar con documentos extensos, repositorios de código o conversaciones largas sin dividirlos en fragmentos tan pequeños. No elimina los errores de razonamiento ni garantiza que el modelo interprete bien un contrato o una base de código, pero reduce una limitación habitual de los asistentes anteriores.

Alibaba acompaña la familia general con modelos Qwen2.5-Math, orientados específicamente a las matemáticas. Es una distinción relevante: los modelos de lenguaje son convincentes al redactar una solución, pero pueden equivocarse en cálculos elementales o construir argumentos que parecen correctos sin serlo. El entrenamiento especializado puede mejorar el rendimiento en pruebas de este tipo, aunque sigue siendo prudente verificar los resultados en contextos académicos, financieros o de ingeniería.

Una alternativa abierta frente a los modelos de pago

Los pesos de Qwen 2.5 se distribuyen bajo licencia Apache 2.0, una licencia permisiva que permite su uso comercial y modificaciones. Eso facilita que una organización lo ejecute en su propia infraestructura, lo adapte a terminología interna o evite enviar información sensible a una API externa.

Conviene precisar qué significa «abierto» en este caso. Poder descargar los pesos supone una diferencia material frente a modelos exclusivamente accesibles por API, como los principales productos comerciales estadounidenses. Sin embargo, no equivale a conocer cada detalle del proceso de entrenamiento: los modelos abiertos no suelen publicar de forma completa los datos utilizados, el coste de cómputo ni todas las decisiones de filtrado y ajuste.

La familia Qwen ya estaba entre las alternativas abiertas más seguidas junto a Llama de Meta y Mistral. Con Qwen 2.5, Alibaba incorpora el tamaño de 32.000 millones de parámetros, una escala intermedia que puede resultar atractiva para equipos que consideran insuficientes los modelos de 7.000 o 14.000 millones, pero no quieren operar uno de 72.000 millones.

La competencia se traslada a la infraestructura

Para los usuarios finales, el nombre Qwen 2.5 importará menos que sus efectos: más proveedores podrán integrar asistentes de texto y código sin depender de un único fabricante. Para las empresas, la decisión seguirá siendo un equilibrio entre coste, rendimiento, privacidad, idiomas soportados y facilidad de despliegue.

La comparación real no se resolverá solo con los resultados de referencia publicados por cada laboratorio. Los modelos deberán demostrar cómo responden a documentos imperfectos, instrucciones ambiguas y consultas en español fuera de los conjuntos de pruebas. Alibaba ha puesto una gama amplia sobre la mesa; ahora desarrolladores y empresas tendrán que medir qué versión resuelve mejor tareas concretas y con qué coste.