Nuevos Modelos AI Minute Newsroom 2026-08-18

Un modelo gratuito que cabe en una sola tarjeta gráfica saca 52 — y luego gasta 22.276 tokens de pensamiento en dibujar una imagen

Alibaba publicó Qwen3.8-27B el 14 de agosto con licencia Apache 2.0: 27.000 millones de parámetros, capaz de leer imágenes además de texto, ventana de contexto de 256.000 tokens y unos 17GB una vez cuantizado, lo que lo pone al alcance de una sola tarjeta gráfica de consumo. Artificial Analysis le da 52 puntos en su índice de inteligencia, frente a una mediana de 9 para modelos de pesos abiertos de tamaño similar. El desarrollador Simon Willison documentó después la trampa: el modelo viene configurado con el esfuerzo de razonamiento más alto. Al pedirle que dibujara un SVG, consumió 22.276 tokens de razonamiento para producir 3.223 tokens de salida y tardó 21 minutos; la misma petición con el razonamiento desactivado terminó en 137 segundos con 3.715 tokens. En toda la tanda de pruebas, Artificial Analysis midió 160 millones de tokens generados, frente a una mediana de 43 millones.

Por qué importaLas cifras de los benchmarks se citan como si zanjaran la cuestión, y aquí el mismo modelo es excelente o inservible según un ajuste que llega activado. Eso pesa sobre todo en quienes son el destinatario natural de una licencia Apache 2.0: si ejecutas los pesos en tu propia máquina, la factura no se mide en dólares por token sino en las horas que tu equipo pasa pensando, y el valor por defecto las multiplica en silencio. Antes de juzgar cualquier modelo local, mira con qué esfuerzo de razonamiento viene de fábrica.

#Programación

✓ Verificado · 3 fuentes

▶ Vídeo relacionado: Qwen3.8 27B Local Test with llama.cpp | Best Small Local Model? | Coding & Agentic Work | 🔴 Live Léelo en la app — gratis, en 9 idiomas

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