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Noticias de modelos abiertos
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Hugging Face BlogApertus 1.5: los modelos abiertos 8B y 70B suman comprensión de imágenes y audio, modo de razonamiento y contexto cuatro veces mayor
El equipo de Apertus publicó la versión 1.5 de sus modelos abiertos de 8B y 70B, que suman comprensión nativa de imágenes y audio, un modo de razonamiento opcional, contexto de 262.144 tokens y mejor seguimiento de instrucciones y uso de herramientas. Los pesos se liberaron en Hugging Face el 24 de julio de 2026 bajo licencia Apache 2.0, con datos, recetas y checkpoints intermedios abiertos. El lanzamiento incluye evaluaciones ampliadas y tarjetas reproducibles, y el equipo anunció la hoja de ruta de Apertus 2.0 con arquitectura MoE de unos 600B de parámetros.
Noticia originalEstado de los modelos abiertos: observaciones del verano de 2026
El informe semestral de Hugging Face sobre modelos abiertos (enero-agosto de 2026) señala que varios laboratorios chinos lanzaron modelos de frontera de mayor tamaño que los estadounidenses, con techos de hasta 2,78 billones de parámetros frente a menos de 130.000 millones en EE.UU. Los repositorios crecieron de 2,43 a 2,96 millones, pero la distribución es extrema: el 85,6% de los modelos tiene menos de 200 descargas y el 1,5% concentra el 99,2% del total. Qwen se consolidó como base de la comunidad con 151.448 derivados, mientras los modelos pequeños dominan el uso práctico y los agentes autónomos se convirtieron por primera vez en el principal usuario del Hub.
Noticia original¿Es suficientemente agéntico? Cómo evaluar modelos abiertos con tus propias herramientas
Hugging Face publicó un arnés de evaluación, agent-eval, que mide no solo si un agente de programación resuelve una tarea con la biblioteca transformers, sino cuánto esfuerzo le lleva: turnos, tokens, tiempo y errores. El estudio comparó modelos abiertos grandes y pequeños en tres niveles (bare, clone y skill) y halló que el commit que agrega una CLI y una Skill reduce el tiempo de los modelos grandes pero perjudica a los pequeños, que en algunos casos caen del 100% al 0% de acierto. Los autores concluyen que las APIs orientadas a agentes deben evaluarse en distintos tamaños de modelo antes de publicarse.
Noticia originalPotenciá tus pipelines de OCR con modelos abiertos
Hugging Face publicó una guía sobre modelos abiertos de OCR basados en modelos de visión-lenguaje, comparando opciones como Nanonets-OCR2, PaddleOCR-VL, dots.ocr, OlmOCR-2, Granite-Docling, DeepSeek-OCR, Chandra y Qwen3-VL. El artículo detalla capacidades como transcripción multilingüe, manejo de tablas y gráficos, formatos de salida y evaluación mediante benchmarks como OmniDocBench y OlmOCR-Bench. También aborda eficiencia de costos, conjuntos de datos abiertos y herramientas para ejecutar los modelos localmente o en la nube.
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