Alibaba acaba de lanzar Qwen3.6 bajo licencia de código abierto. 35 mil millones de parámetros totales. 3 mil millones activos por inferencia. Los benchmarks: > SWE-bench Verified: 73.4. Frente a 17.4 del Gemma4-26B-A4B de Google. > Terminal-Bench 2.0: 51.5. El Gemma4-31B denso alcanza 42.9. > GPQA Diamond: 86.0. MMLU-Pro: 85.2. En visión por computadora, Alibaba afirma paridad con Claude Sonnet 4.5 en la mayoría de los benchmarks multimodales, con superioridad en inteligencia espacial. ¿Te das cuenta de la magnitud de esto? Estamos hablando de un modelo DE CÓDIGO ABIERTO, LOCAL, acercándose a modelos mucho más grandes y costosos. Un modelo de 3B activos se ejecuta en hardware común. Una sola GPU de consumo con cuantización adecuada puede ejecutar todo el modelo. No necesitas clúster, no necesitas H100, no necesitas un presupuesto de capex. Y está entregando rendimiento en codificación agente comparable a modelos densos 10 veces más grandes en parámetros activos. Esto cambia por completo la matemática. Para quienes están construyendo sobre APIs cerradas hoy, la pregunta ha cambiado. Ya no es si los modelos abiertos alcanzarán a los cerrados en capacidad. Es cuánto tiempo tardará en ser más barato autoalojar un modelo de 3B activos que el precio de la API del proveedor cerrado equivalente. La respuesta acaba de acortarse.