Los modelos Qwen de Alibaba han superado la marca de 3 mil millones de descargas: el fenómeno de la IA abierta
El gigante tecnológico chino Alibaba ha alcanzado un hito impresionante: en los últimos seis meses, el número total de descargas de sus modelos de IA de código abierto de la familia Qwen ha superado los 3 mil millones. La compañía hizo este anuncio durante una presentación oficial, destacando la escala de la distribución de sus desarrollos en todo el mundo.
Hasta la fecha, la corporación ha puesto a disposición de la comunidad más de 460 redes neuronales en acceso abierto. Además, sobre esta base, desarrolladores de todo el mundo han creado alrededor de 300 000 modelos derivados, lo que habla de la profunda integración de Qwen en el ecosistema de desarrollo de inteligencia artificial.
Análisis de Hugging Face: cifras y tendencias
La plataforma Hugging Face, que es el principal centro para la IA de código abierto, publicó su informe semestral que arroja luz sobre este fenómeno. Según los datos de la plataforma, en siete meses del año actual, el modelo Qwen se descargó 2,05 mil millones de veces, y el número de forks (repositorios derivados) creados sobre su base alcanzó los 151 448. En comparación, la cifra similar para Google es de 82 506.
Las estadísticas de Hugging Face también muestran que las descargas de los modelos de Google en 2026 ascendieron a 418 millones, y las de Meta, a 227 millones. Es importante entender que estas cifras reflejan la actividad solo dentro de la propia plataforma, excluyendo las solicitudes API, los despliegues en nubes privadas y el uso corporativo fuera del ecosistema de Hugging Face. Los autores del informe advierten con razón contra la interpretación de estos datos como una cuota de mercado directa, sin embargo, la tendencia es evidente.
La dinámica merece especial atención: el número de repositorios derivados de Qwen crece entre 180 y 210 diariamente. También es reveladora la contribución de la comunidad: de las 28 531 conversiones GGUF de estos modelos (formato para ejecución local), solo 54 fueron creadas por la propia Alibaba; el resto es trabajo de entusiastas. Como señalan en Hugging Face, «Qwen se ha convertido en parte del flujo de trabajo estándar de los desarrolladores que eligen qué modelo ajustar y desplegar».
El secreto del éxito: estrategia de escalado
La superioridad de Qwen sobre sus competidores se explica por tres factores clave. En primer lugar, un ciclo regular de actualizaciones. En segundo lugar, la cobertura de todas las escalas, desde versiones compactas con parámetros sub-milmillonarios hasta el buque insignia Qwen3.8-Max con 2,4 billones de parámetros. En tercer lugar, el uso de la licencia Apache 2.0, que elimina todas las restricciones sobre la modificación y el uso comercial.
El factor decisivo resultó ser la amplitud de la gama de modelos. Según los datos de Hugging Face, las versiones con menos de 1 mil millones de parámetros representan un colosal 83% de todas las descargas en la historia de la plataforma, mientras que las redes neuronales gigantes de más de 100 mil millones representan solo el 1%. Esto explica el rezago de los laboratorios centrados únicamente en grandes LLM. Por ejemplo, Moonshot AI, que casi no publica modelos de menos de 70 mil millones, acumuló solo 37 millones de descargas en un año, aproximadamente 55 veces menos que Qwen.
Alibaba también domina el segmento de despliegue local: sus compilaciones GGUF se descargan 39,6 millones de veces al mes, mientras que para Gemma (Google) esta cifra es de 20,8 millones, y para Llama (Meta), solo 7,5 millones.
Geopolítica de la IA abierta
El informe reveló un cambio en el equilibrio de poder: casi todos los meses del año actual, el modelo abierto más grande de China superó en tamaño a todos los lanzamientos de EE. UU. El techo de parámetros de los modelos chinos osciló entre 754 mil millones y 2,78 billones, mientras que en los competidores estadounidenses, en cinco de los siete meses, no superó los 130 mil millones.
La política de licencias también difiere radicalmente. En China, el 59% de los modelos con más de 20 mil millones de parámetros se publican bajo Apache 2.0, el 22% bajo MIT, y ninguno de ellos tiene restricciones de uso comercial. En EE. UU., el panorama es diferente: solo el 29% bajo licencias abiertas (Apache/MIT), el 41% bajo condiciones propietarias, y el 30% sin especificar licencia alguna.
Curiosamente, en EE. UU., los líderes en número de nuevos modelos abiertos no fueron los laboratorios de IA, sino los fabricantes de chips: AMD y Nvidia publicaron más de 200 repositorios cada uno, superando notablemente a Google y Meta.
Mi opinión: el éxito de Qwen no es solo estadística, sino una demostración de un cambio de paradigma. Las empresas chinas han apostado a que el futuro de la IA está en la computación periférica y la ejecución local, no solo en los centros de datos gigantes. La estrategia de Alibaba, que ofrece modelos para todos los gustos bajo la licencia más abierta posible, crea un efecto de red que será extremadamente difícil de superar para los competidores. No es una carrera por los buques insignia, sino una guerra por el ecosistema de desarrolladores, y por ahora China la está ganando.