Alibaba ha lanzado esta semana su modelo Qwen3.8-Max, con 2,4 billones de parámetros, en un momento en que los sistemas chinos ya concentran hasta el 46% del tráfico de tokens de empresas estadounidenses, presionando a OpenAI y su GPT-5.6.
Claves:
- Qwen3.8-Max, de Alibaba, suma 2,4 billones de parámetros totales y activa 95.000 millones por consulta; la firma promete publicar los pesos abiertos la próxima semana.
- GPT-5.6 Sol sigue liderando el benchmark de programación autónoma que difundió Alibaba, pero con una ventaja estrecha y aún sin verificación independiente.
- OpenAI recortó un 80% el precio de su nivel más barato el 30 de julio, tres semanas después del lanzamiento, tras perder volumen frente a modelos chinos.
Los benchmarks de Qwen3.8-Max ponen a prueba a GPT-5.6 Sol
Alibaba presentó el modelo el 3 de agosto. Se trata de un sistema mixture-of-experts con 2,4 billones de parámetros totales, de los que solo se activan 95.000 millones en cada petición.
La compañía señaló que los pesos abiertos de su modelo insignia y de una versión más ligera, de 27.000 millones de parámetros, se publicarán en repositorios abiertos la próxima semana, rompiendo así una racha de lanzamientos cerrados en su línea de modelos de gama alta. Alibaba también difundió una tabla completa de benchmarks.
Según esas pruebas, Qwen3.8-Max alcanza 86,6 puntos en Terminal-Bench 2.1, un test de programación con agentes en el que GPT-5.6 Sol de OpenAI sigue en cabeza con 88,8 puntos. En SWE-bench Pro marca 67,7 frente a los 80,0 de Claude Fable 5 de Anthropic, y en OSWorld-Verified, un benchmark de uso autónomo del ordenador, afirma llegar a 86,1 puntos frente a los 83,2 de Sol.
Ningún laboratorio independiente ha replicado aún estos resultados. Alibaba asegura que el modelo pasó 16 días desarrollando una herramienta de línea de comandos sin intervención humana, convirtiendo las peticiones de los usuarios en código funcional y ejecutando sus propias pruebas. Parte de la comunidad de desarrolladores ha puesto en duda tanto la demostración como las condiciones de licencia.
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Ion Stoica analiza el estrechamiento de la brecha con China
Ion Stoica, científico informático de la Universidad de California en Berkeley y cofundador de la plataforma de benchmarks Arena, estimó a finales de julio que los modelos de pesos abiertos chinos van ahora con un retraso de solo dos o tres meses respecto a los laboratorios punteros estadounidenses. Antes situaba la brecha en seis a nueve meses, una convergencia que acompasa un año de lanzamientos abiertos de DeepSeek y la familia GLM de Z.ai.
«El precio es el factor decisivo», resume Harpreet Arora, responsable de infraestructura de agentes en Vercel, al describir equipos de ingeniería que redirigen el trabajo estándar hacia el modelo más barato que cumpla el umbral de calidad. Justin Summerville, de OpenRouter, ha calculado que los sistemas chinos de código abierto son entre un 60% y un 90% más baratos. El enrutamiento sigue la aritmética.
La estrategia de precios de GPT-5.6 defiende el segmento de volumen
OpenAI rebajó el 30 de julio en un 80% el precio de su nivel Luna, tres semanas después del lanzamiento de la familia GPT-5.6, hasta 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 1,20 dólares por millón de tokens de salida. El nivel Terra se abarató un 20%, mientras que el buque insignia Sol se mantuvo en 5 y 30 dólares, respectivamente.
Este esquema preserva un precio premium en la parte alta de la gama, mientras los niveles más económicos compiten por el volumen que los laboratorios chinos han ido captando durante todo el año.
Los modelos de origen chino han pasado de concentrar un 4,5% del volumen de tokens en EE. UU. en una gran plataforma de enrutamiento en la primera mitad de 2025, a superar el 30% todas las semanas desde febrero, con picos del 46%. Investigadores de la Universidad de Stanford han registrado que la ventaja en benchmarks del modelo estadounidense líder se redujo al 2,7% en marzo, frente a diferencias de hasta 31,6 puntos porcentuales en 2023.
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