Una empresa de investigación de AGI con sede en Singapur llamada Sapient Intelligence ha lanzado los pesos completos, el código de preentrenamiento y la tubería de datos para HRM-Text, un modelo de lenguaje construido sobre lo que denomina una arquitectura de Modelo Jerárquico de Razonamiento. El paquete completo está disponible bajo la licencia Apache 2.0 en Hugging Face y GitHub, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo o construir sobre él con fines comerciales.
Lo notable no es solo el gesto de código abierto. Es la economía. HRM-Text, que tiene aproximadamente 1 mil millones de parámetros, fue preentrenado con alrededor de 40 mil millones de tokens y costó entre $1,000 y $1,500 en hardware modesto. Para contextualizar, los modelos de vanguardia de los principales laboratorios suelen entrenarse con trillones de tokens utilizando presupuestos de cómputo que alcanzan decenas o cientos de millones de dólares.
Cómo funciona realmente
El modelo utiliza lo que la empresa describe como una arquitectura recurrente latente jerárquica. El módulo de alto nivel maneja el razonamiento lento y abstracto, recorriendo 2 “ciclos H” por pasada. El módulo de bajo nivel maneja el procesamiento rápido y detallado, ejecutando de 3 a 6 “ciclos L” por pasada. Juntos, estos módulos permiten que el modelo itere sobre su propio razonamiento varias veces antes de producir una salida, manteniendo al mismo tiempo el número de parámetros fijo.
En lugar de generar tokens de cadena de pensamiento visibles que consumen el espacio del contexto y los costos de inferencia, HRM-Text realiza su pensamiento iterativo internamente. El razonamiento ocurre en los estados ocultos del modelo, no en el texto de salida.
Rendimiento de referencia que supera expectativas
Las evaluaciones independientes realizadas en abril de 2026 cuentan la historia en números. HRM-Text obtuvo un 56,2 % en la prueba MATH, un 82,2 % en DROP, un 81,9 % en ARC-Challenge y un 60,7 % en MMLU. Se informa que el preentrenamiento se completó en aproximadamente un día.
HRM-Text se basa en el trabajo anterior de Sapient. El modelo HRM original, liberado como código abierto en julio de 2025, tenía solo 27 millones de parámetros y demostró un rendimiento sólido en tareas de razonamiento complejo con tan solo 1.000 ejemplos de entrenamiento. HRM-Text representa un aumento de aproximadamente 37 veces en el número de parámetros, manteniendo la misma filosofía arquitectónica.
Sapient ha creado un canal de Discord para desarrolladores interesados en explorar la arquitectura. La licencia Apache 2.0 elimina la fricción legal. El costo de entrenamiento de $1,500 elimina la mayor parte de la fricción financiera.