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Cómo escalar modelos de gran tamaño: la estrategia de Yang Zhilin para la GTC sobre eficiencia de tokens y clústeres de agentes
La clave para la segunda mitad de la era de los modelos a gran escala ya no reside simplemente en aumentar la potencia de cálculo, sino en un replanteamiento fundamental de la arquitectura subyacente.
En la conferencia NVIDIA GTC 2026 celebrada el 18 de marzo, el fundador de Moonshot AI, Yang Zhilin, pronunció una ponencia muy esperada. En ella presentó por primera vez en público y de forma exhaustiva la hoja de ruta técnica fundamental que sustenta el modelo Kimi K2.5 , aportando una nueva perspectiva sobre la evolución de los modelos a gran escala en la era «posescalado».
Yang Zhilin afirmó que, para superar los límites actuales de la inteligencia, es esencial una reestructuración completa de tecnologías clave como los optimizadores, los mecanismos de atención y las conexiones residuales. Enmarcó la evolución de Kimi en tres dimensiones sinérgicas:
Eficiencia de tokens: eliminar el desperdicio de recursos para alcanzar una relación computación-rendimiento aún más extrema.
Contexto largo: Profundizar continuamente en la ventaja de la memoria de contexto largo de Kimi para procesar información a gran escala.
Clúster de agentes: La inteligencia está evolucionando de agentes individuales a «clústeres digitales» generados dinámicamente.
En opinión de Yang Zhilin, el escalado ha evolucionado ahora hacia la búsqueda de efectos de escala en la eficiencia, la memoria y la colaboración automatizada. Multiplicar los beneficios de estas tres dimensiones podría desbloquear niveles de inteligencia muy por encima de las capacidades actuales.
Según anuncios anteriores, el modelo Kimi K2.5 lanzado a principios de enero ya demuestra esta capacidad «integral». Como el modelo de código abierto más potente de Moonshot AI hasta la fecha, cuenta con una arquitectura multimodal nativa, alcanza un rendimiento de vanguardia (SOTA) en la comprensión de código y visual, y admite un cambio flexible entre los modos «pensante» y «no pensante» para adaptarse con precisión a las tareas basadas en agentes.
A medida que se aclara el enfoque tecnológico de Moonshot AI, la competencia en el ámbito de los modelos a gran escala está desplazando su enfoque del «número de parámetros» a la «densidad de inteligencia». Con la aparición de los clústeres de agentes como una posible forma definitiva de la inteligencia del futuro, la capacidad de Kimi para lograr un avance decisivo bajo el marco de «multiplicación tridimensional» de Yang Zhilin se ha convertido en un tema clave para el sector.
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