Novedades de los modelos chinos y su impacto en la integración API, la selección de modelos y los costes.
Según MarkTechPost, el 26 de octubre de 2026, el equipo de vLLM Semantic Router publicó d3-ultra, un modelo decisor multimodal de 27B bajo licencia Apache-2.0 que no genera texto: en una sola lectura de la entrada devuelve probabilidades para cada pregunta, abarcando enrutamiento, clasificación, selección de cajas visuales e inspección de vídeo.
Según MarkTechPost, el 26 de octubre de 2026 Baidu publicó Unlimited OCR 2, un modelo de 3,34B parámetros con pesos bajo licencia MIT, que usa SR-SWA para reducir la atención a un conjunto de referencia fijo y así procesar cientos de páginas por solicitud; reporta 77,1 puntos en MarathonDocBench.
Según New Zhiyuan, el xML Lab de la Universidad Nacional de Singapur propone Jeva, que usa Qwen3.5-4B como backbone más un bloque de decisión para emitir directamente una elección, null o una puntuación; el artículo reporta cero tasa de inversión de orden, 69,88% de exactitud con 2048 candidatos, y los pesos ya publicados en Hugging Face.
Según MarkTechPost, el 25 de octubre de 2026, Nanbeige LLM Lab (vinculado a BOSS Zhipin) publicó en Hugging Face bajo licencia Apache 2.0 el modelo denso de 33B Nanbeige4.3-33B y una versión Base para postentrenamiento propio, con contexto de 524.288 tokens. Su tabla autoinformada lidera 17 de 20 benchmarks, pero algunos valores de competidores no coinciden con las model cards oficiales de estos.
Según un reportaje de Xinzhiyuan del 24 de octubre de 2026, Kimi K3.1 Pro obtuvo 55 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, cuarto a nivel mundial, 11 puntos más que la generación anterior; Terminal-Bench 4.0 pasó del 13% al 65,7%, y se lanzó una versión Highspeed con velocidad de salida 3 veces mayor.
Según MarkTechPost, el 23 de octubre de 2026, Kyutai publicó CADRE, un autoencoder de representación por difusión causal; el artículo afirma que su modelo del mundo funciona a 20 fps en una sola H100 y responde en 185 a 216 milisegundos. El código es MIT, pero los pesos en Hugging Face son CC BY-NC 4.0, lo que excluye el uso comercial; la fuente también enumera puntos débiles como el seguimiento de acciones en manipulación robótica.
Según Marktechpost, el 23 de octubre de 2026, Moonshot AI lanzó Kimi K3.1 Pro, el primer modelo de la serie K3.1, con una arquitectura MoE de 2,8T parámetros totales y 104B activos, contexto de 1M tokens, ya disponible en la API de Kimi a un precio inferior al de K3, y pesos abiertos previstos para noviembre de 2026. Sus benchmarks autodeclarados se acercan a la frontera en codificación, pero quedan claramente por detrás en tareas de terminal científica.
Según The Decoder, el 23 de octubre de 2026, Moonshot AI lanzó Kimi K3.1 Pro, con una puntuación de 55 en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, 11 puntos más que K3, ocupando el cuarto puesto. El informe también señala que el precio por token de la versión estándar se redujo aproximadamente un 33%, que existe una variante Highspeed y que los pesos abiertos están previstos para publicarse antes del 4 de noviembre.
Según un reporte de Leiphone del 23 de octubre de 2026, en un avance oficial de Kimi apareció un easter egg con "Kimi K3.1", y desarrolladores encontraron el identificador kimi-k3-1 en la configuración de la API de Moonshot; además, la lista de modelos de Kimi Code añadió una opción K3.1; se señala que una solicitud de fusión en SGLang agrega un nivel de razonamiento Medium, llevando la intensidad de razonamiento de tres a cuatro niveles. El bloguero de IA Chris afirma haberlo probado durante aproximadamente una semana y que el costo es cerca del 70% del de K3; el reporte también indica que su costo en 3D es aproximadamente 1/14 del de GPT-6 Astra. Todo lo anterior son rumores y pruebas unilaterales.
Según informó MarkTechPost el 22 de octubre de 2026, Gradium liberó la familia Phonon de modelos TTS para dispositivo, que incluye Phonon 31m en inglés, con 31M de parámetros y pesos q8 de 64,5 MB bajo licencia Apache 2.0; en la prueba propia del proveedor sobre un conjunto de oraciones difíciles, el WER fue de 1,70 %, y en CPU de MacBook Air M5 generó el primer audio en 6,9 ms.
Según un blog de Allen AI publicado el 22 de octubre de 2026, OlmoEarth v1.3 es un modelo de incrustaciones satelitales que lee series temporales anuales de Sentinel-1, Sentinel-2 y Landsat y genera un vector de 128 dimensiones por cada píxel de 10 metros, cuyas primeras 64 dimensiones pueden usarse por separado. La entidad afirma que sus incrustaciones de 128 dimensiones obtuvieron la puntuación más alta en 20 de 27 evaluaciones, y publica incrustaciones precalculadas globales, pesos, datos de preentrenamiento y código bajo la OlmoEarth Artifact License.
Según un reportaje de Leiphone del 22 de octubre de 2026, Volcano Engine inició la primera ronda de pruebas empresariales del modelo Seedance 2.5 4K, con suministro dirigido y vinculado a obras, destinado a 20 estudios y directores de todo el mundo. El reportaje indica que esta versión se centra en la interpretación de personajes, la generación por referencia y la coherencia de edición, y un estudio que la ha probado afirma que se puede generar primero una muestra en 480P y, tras confirmar que es satisfactoria, regenerar en 4K.