IFM lanza K2 Horizon: seis modelos de IA de código abierto que marcan un nuevo hito en rendimiento
K2 Horizon: Frontier Performance, Radically Open
IFM presenta K2 Horizon, una familia de seis modelos de IA que abarca desde 0.9B hasta 375B parámetros, con un rendimiento de vanguardia en cada escala. Los modelos pequeños (0.9B, 3.7B y 7B) establecen un nuevo estado del arte en sus categorías, mientras que el modelo 36B-A4B introduce una arquitectura de atención dispersa llamada MoVA. La liberación incluye checkpoints intermedios, datos de entrenamiento, código, configuraciones y registros, lo que la convierte en la liberación de modelo abierto más completa hasta la fecha. Todo se publica bajo licencia Apache 2.0, permitiendo a investigadores y desarrolladores estudiar y reproducir el proceso completo de entrenamiento, desde el preentrenamiento hasta el post-entrenamiento para agentes.
K2 Horizon es la primera familia de modelos abiertos que expone el proceso de desarrollo completo hasta el post-entrenamiento para agentes, permitiendo estudiar cómo surgen el razonamiento, el uso de herramientas, la planificación y las capacidades de agente.
- jjordan
Los modelos completamente abiertos realmente necesitan ser una gran parte del futuro de la IA. Eso incluye todo el código fuente, los datos de entrenamiento abiertos, cómo se organizan, se alimentan al modelo, se procesan, etc. Hasta que eso no sea una realidad, siempre te quedarás preguntándote qué hay exactamente debajo del modelo cerrado que estás usando, dejando abierta la posibilidad de manipulación social.
- a11r
Es genial ver a otro actor introducir una pila completamente abierta. El Nemotron de Nvidia es el único otro prominente que conozco. Dicho todo esto, las afirmaciones del titular no coinciden con el rendimiento autoinformado. Por ejemplo, el modelo denso de 32B está significativamente por detrás del Qwen3.8 27B (gráfico hacia la parte inferior de https://ifm.ai/blog/k2). El Gemma4 31B no está en el conjunto de comparación. Este es el punto óptimo más importante para los modelos de peso abierto autoalojados hoy en día, y una competencia real aquí será muy bienvenida.
- piinbinary
Un poco fuera de tema, pero creo que estoy empezando a tener fatiga de modelos. Estos salen 10 veces más rápido de lo que salían los nuevos frameworks de Javascript hace 10 años (al menos los nuevos modelos son mucho más fáciles de adoptar).
- cesarvarela
Me resulta gracioso que, mientras estos lanzamientos son un milagro tecnológico, los gráficos en el documento usan fuentes diminutas y son difíciles de leer. Va con la idea de que la codificación podría estar resuelta, pero el gusto no.
- cogman10
Mi revisión rápida del modelo 3.7B (porque estaba interesado) es que no es de fiar para codificar. Falló mi prueba básica que me gusta hacer a los modelos y generó código incorrecto. Cuando se le preguntó sobre el error, empezó a alucinar APIs inexistentes. Después de eso, se quedó atrapado en un bucle intentando hacer una verificación manual de la solución que no funcionaba.
- ACCount37
De "una flota conectada", esperaba alguna forma de comunicación directa entre modelos, como que un modelo pequeño pudiera mirar directamente en la caché KV de un modelo grande para obtener señales de guía.
- kennywinker
Si lo estoy leyendo bien, ¿el modelo de 7b rinde tan bien como el qwen3.6-35b-a3b en codificación? El K2 horizon 7b puntúa 70.6 en swe-bench-verified. El Qwen3.6-35b-a3b puntúa 70.0 en swe-bench-verified. Eso es bastante interesante. Supongo que el benchmark y la realidad no coinciden, pero lo estoy descargando ahora para averiguarlo. Si está cerca de ser cierto, desbloquea la codificación local con LLM en toda una nueva clase de máquinas (cualquier cosa con 8 GB de VRAM).
- uniclaude
Ver esto el día en que todos los LLM cerrados importantes se fueron a la baja es un buen recordatorio de lo valioso que puede ser el código abierto.