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Nativ simplifica la ejecución local de modelos abiertos en Mac para desarrolladores que buscan privacidad, menor latencia y control de costos. Aquí ves cómo funciona, cuándo conviene usarlo y qué revisar antes de mover tus flujos de trabajo a tu equipo.
Qwen 3.8 apunta a equipos que buscan modelos abiertos con buen rendimiento y menos dependencia de OpenAI o Anthropic. Aquí revisamos qué propone Alibaba, qué cambia para LatAm y cómo puede encajar en productos, agentes y flujos de trabajo reales.
Qwen3.8 apunta a ampliar la competencia en modelos abiertos y a presionar a los proveedores cerrados. En este análisis ves qué puede aportar al ecosistema open-weight, qué señales deja Alibaba Qwen y qué implica para equipos en LatAm que evalúan IA.
Kimi 3 llega como un modelo de IA de código abierto pensado para competir con los grandes de EE. UU. En este análisis, verás qué cambia para equipos en LatAm, qué implica su estrategia abierta y cuándo sí vale probarlo.
El estado del open source en IA según Mozilla te ayuda a comparar modelos abiertos, autoalojamiento y proveedores cerrados con datos útiles para equipos en LatAm y Ecuador que quieren decidir con menos ruido y más criterio técnico.
Thinking Machines libera un LLM abierto de 975B parámetros y abre una discusión útil para equipos técnicos en LatAm sobre soberanía, costos de inferencia y acceso a IA de frontera sin depender solo de APIs cerradas.
Together AI levanta 800 millones y deja claro que la infraestructura para modelos abiertos ya mueve mucho dinero. Aquí ves qué cambia para empresas y equipos en Latinoamérica que buscan inferencia y entrenamiento más baratos.
GPT-5.5 alucina más que GLM-5.2, y esa diferencia cambia cómo eliges un LLM para producción. Aquí revisamos calidad real, alucinaciones y criterios prácticos para equipos en LatAm que quieren menos marketing y más control.
Amazon Bedrock suma 18 modelos de pesos abiertos totalmente gestionados, y eso le da a equipos en Latinoamérica una vía más rápida para producir IA con menos operación, mejor control de costos y sin montar su propia infraestructura.