China lidera la IA open source con un modelo que no cabe en tu PC

La inteligencia artificial abierta no es tan abierta como nos la venden. En este episodio de Automatiza2 hablamos con Juan, colaborador habitual del podcast, sobre qué significa de verdad el "open source" en IA: sin el corpus de entrenamiento no hay reproducibilidad, así que lo que tenemos son pesos abiertos. Repasamos el ranking del Artificial Analysis Intelligence Index y el mapa real del sector: las ocho primeras posiciones son de modelos cerrados estadounidenses, el primero en abierto es MiMo V2 de Xiaomi —un modelo que no cabe en una GPU doméstica—, el campeón europeo es Mistral, en el puesto 22, y el modelo español Quasar, de la empresa Multiverse, rondaba el puesto 50 hasta anteayer. Juan comparte su experiencia práctica instalando modelos en local, desde un portátil con 12 GB hasta una DGX Spark de 128 GB. 🔹 Por qué "open source" está mal aplicado en IA: sin corpus no hay proceso reproducible 🔹 MiMo V2 de Xiaomi lidera en abierto, Mistral es el 22 y Europa se queda atrás 🔹 Qué hardware hace falta de verdad: de 4B y 7B en un portátil a 120B a 55 tokens por segundo 🔹 Tokens subvencionados: qué pasa cuando las empresas dejen de pagar la fiesta 🔹 El plan B de Europa: 3.600 GPUs frente a las 100.000 de Colossus, y la vía de destilar en vez de competir en frontera 00:00 Introducción 01:58 ¿Qué es la Inteligencia Artificial Open Source? 04:51 Ranking de los mejores modelos en abierto 08:01 ¿Por qué las empresas publican modelos abiertos? 10:24 Modelos europeos y el caso español 12:22 Ficha técnica: arquitectura, parámetros y licencias 17:23 Modelos de pago vs. Open Source 21:38 ¿Puedes instalar estos modelos en tu PC? 27:12 Cómo empezar con la IA en local (Ollama) 30:22 Sistemas agénticos instalados en local 35:23 La destilación de modelos como estrategia europea 39:09 Hobbies y casos de uso personales con IA local 43:14 Cierre Un episodio imprescindible para profesionales, emprendedores y directivos que quieran entender qué hay realmente detrás de los modelos abiertos y cómo decidir entre depender de un token de pago o montar la IA en su propia infraestructura. Nos vemos y escuchamos, como cada martes, en YouTube, Spotify, Apple Podcast y Podimo. Podcast organizado por Milmoh, en colaboración con el CIO de la UMH. Producido por Draps. #ia #inteligenciaartificial #podcast