Alibaba, el gigante tecnológico chino ha dado un nuevo paso en el mundo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de su modelo más grande hasta la fecha: Qwen3-Max. La cifra impresiona: más de un billón de parámetros. Sin embargo, surge una pregunta inevitable: ¿tener más parámetros significa realmente un modelo mejor?
Alibaba y su modelo de un billón de parámetros
El nuevo Qwen3-Max se coloca como el mayor exponente de la serie Qwen3, presentada en mayo de este año. Mientras que sus predecesores alcanzaban hasta 235.000 millones de parámetros, este modelo multiplica esa cifra de manera espectacular. Según el South China Morning Post, medio también propiedad de Alibaba, Qwen3-Max destaca en comprensión del lenguaje, razonamiento y generación de texto.
Los primeros resultados en benchmarks colocan al modelo por delante de competidores como Claude Opus 4, DeepSeek V3.1 y Kimi K2. Sin embargo, al compararlo con sistemas de razonamiento como Gemini 2.5 Pro o GPT-5, estos últimos mantienen ventaja en áreas específicas como matemáticas y programación.
Alibaba y la importancia de los parámetros
Los parámetros son las variables internas que un modelo aprende durante su entrenamiento. Podríamos decir que son el “conocimiento” que adquiere a partir de los datos. A mayor número de parámetros, en teoría, más capacidad de entender y responder con precisión.
Pero no todo es tan simple. Tener más parámetros implica también un coste mayor: se necesita más potencia de cálculo para entrenar y ejecutar el modelo. Y, como ocurre con las cámaras de fotos y sus megapíxeles, más no siempre significa mejor.
Alibaba y el valor de los datos
Un modelo puede ser gigantesco, pero si los datos con los que se entrena no son de calidad, los resultados no serán buenos. Entrenar con información repetitiva, incorrecta o sesgada lleva a que el modelo reproduzca esos mismos errores en sus respuestas.
De hecho, en 2022, Google DeepMind lo demostró con el modelo Chinchilla, que tenía “solo” 70.000 millones de parámetros, pero fue entrenado con muchos más datos que otros modelos.
Alibaba y la arquitectura como clave
Otro aspecto esencial es la arquitectura del modelo. No todas las inteligencias artificiales funcionan de la misma forma. Mientras algunas usan toda su red neuronal en cada consulta, otras aplican estrategias como Mixture of Experts, que funciona como un comité de especialistas.
Con este enfoque, el modelo elige qué “experto” responde según la tarea, sin necesidad de activar toda su red. Este sistema permite ser más rápido y eficiente, algo que ya demuestran modelos como los de la startup Mistral.
¿Qué significa realmente este anuncio de Alibaba?
El lanzamiento de Qwen3-Max por parte de Alibaba muestra el músculo tecnológico de la compañía y su ambición en el terreno de la inteligencia artificial. Sin embargo, la industria ya ha aprendido que no todo se reduce a presumir del número de parámetros. Alibaba ha entrado en la carrera por los modelos gigantes con Qwen3-Max y su billón de parámetros. Aunque es un avance que despierta interés y curiosidad, el tamaño por sí solo ya no garantiza ser el mejor.
Factores como la calidad de los datos, la optimización en el entrenamiento y la arquitectura del modelo son igual o más importantes. En definitiva, Qwen3-Max es un logro técnico impresionante, pero la verdadera pregunta es cómo se comportará en el uso real y si logrará marcar una diferencia frente a sus competidores. La próxima gran batalla de la IA no será solo quién tenga más parámetros, sino quién logre sacarles el máximo partido con datos y arquitecturas más inteligentes.
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