Alibaba está consolidándose como un actor cada vez más influyente en la escena global de la inteligencia artificial, impulsando una estrategia clara de apertura, liberación de modelos y competencia directa con gigantes como OpenAI y Google DeepMind. En los últimos meses, la empresa ha dado pasos significativos que reflejan no solo escalamiento técnico, sino también una voluntad de democratizar el acceso a herramientas avanzadas de IA.
Uno de los hitos recientes es el lanzamiento de Qwen-3-Max-Preview, el primer modelo de Alibaba que supera el billón de parámetros. Con este modelo, la compañía sube la apuesta en comprensión textual en chino-inglés, ejecución de indicaciones complejas y tareas abiertas (open-ended tasks). Otra novedad es Qwen3-Coder, un modelo especializado para generación de código y tareas relacionadas con programación, que soporta más de 90 lenguajes de codificación. Alibaba lo presenta como su herramienta open-source de codificación más avanzada hasta la fecha.
Paralelamente, Alibaba ha liberado modelos en dominios como generación de video e imágenes. Su modelo Wan2.1 (Wan o “Wanxiang”) ha sido puesto en acceso libre, incluyendo variantes con decenas de miles de millones de parámetros, tanto para generar video a partir de texto como imágenes, con soporte tanto en chino como en inglés. Además, la familia Qwen continúa ampliándose en capacidad, idiomas soportados, modalidades multimodales (texto, visiones, audio) y contextos largos.
El trasfondo de estas liberaciones apunta a varios objetivos estratégicos de Alibaba: competir en benchmarks con sus pares internacionales, reducir barreras de entrada para startups e investigadores mediante modelos de licencia abierta, y fortalecer el ecosistema chino de IA para disminuir la dependencia de tecnología extranjera. En varios casos, los modelos se publican bajo licencias tipo Apache-2.0, lo que permite su uso, modificación y despliegue más libre.
Pero el avance técnico también plantea desafíos. Modelos con billones de parámetros requieren enormes recursos para entrenar y servir, lo que puede limitar su despliegue práctico fuera de grandes empresas. También, la apertura del modelo (pesos, arquitectura, licencia) es sólo una parte del rompecabezas: la calidad del dataset, la transparencia del proceso de entrenamiento, el control de sesgos y la seguridad en usos indebidos son cuestiones pendientes en muchos de estos modelos abiertos. Algunos lanzamientos han sido parciales (por ejemplo, liberando pesos pero no datos de entrenamiento, o manteniendo cerrados ciertos componentes).
En resumen, Alibaba está acelerando fuertemente su estrategia open-source en IA, con modelos cada vez más potentes, especializados y multimodales. Esto tiene el potencial de influir no sólo en el mercado chino, sino también contribuir a un ecosistema global de IA más diverso y competitivo — siempre que los retos técnicos, éticos y de gobernanza se gestionen con cuidado.
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