La brecha de rendimiento entre los modelos de inteligencia artificial de frontera de las empresas de tecnología de EE. UU. y los mejores modelos de pesos abiertos de las empresas chinas se ha cerrado a solo 4,4 meses, según un informe de Mozilla. Eso explica por qué muchas empresas están pasando a los modelos abiertos significativamente más baratos para trabajos rutinarios y ayuda a revelar una banda estrecha de cargas de trabajo donde los modelos de frontera valen la pena el costo.
La mayoría de las organizaciones deberían idealmente estar utilizando modelos abiertos como predeterminados para la mayoría de su trabajo, según el último informe Estado de la inteligencia artificial de código abierto de Mozilla, publicado el 15 de septiembre y compartido con Ars antes de su publicación. El informe destaca cómo un modelo abierto líder, Kimi K3 de Moonshot AI, logra una puntuación de rendimiento de inteligencia artificial compuesta en el Índice de Análisis de Inteligencia Artificial que está a solo tres puntos por detrás del modelo de frontera cerrado Fable 5 de Anthropic, todo mientras cuesta solo el 30 por ciento de este.
"[Un modelo cerrado] gana su prima en unos pocos lugares: trabajo profesional experto, recuperación de alta intensidad y contexto largo", dijo Raffi Krikorian, director de tecnología de Mozilla, en un correo electrónico a Ars. "Vemos la decisión de pagar por modelos cerrados como específica de la carga de trabajo y no de la organización".
Los modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos permiten a cualquier persona descargar los componentes principales del modelo y ejecutar los modelos en sus propias computadoras, pero los desarrolladores aún suelen retener información vital, como los datos de entrenamiento, el pipeline de datos y el código de entrenamiento. En comparación, las empresas de tecnología de EE. UU., como Anthropic y OpenAI, ofrecen en su mayoría modelos de frontera cerrados que mantienen todo de forma propietaria, lo que requiere que los clientes paguen más para acceder.
Las organizaciones aún pagan por modelos de frontera cerrados porque funcionan fuera de la caja y vienen empaquetados con "empaquetado de cumplimiento, soporte y responsabilidad", mientras que muchas organizaciones carecen del personal para ejecutar bien los modelos de pesos abiertos, explicó Krikorian. A medida que el paisaje de la inteligencia artificial continúa evolucionando, las empresas deben considerar cuidadosamente sus estrategias de inteligencia artificial, sopesando los beneficios de los modelos abiertos contra las ventajas de los modelos de frontera cerrados.
Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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