Los modelos abiertos están alcanzando a la IA de vanguardia: ¿será 2026 el año en que la IA local alcance un nivel suficientemente bueno?

Los modelos abiertos se están acercando lo suficiente a la IA de vanguardia como para que la pregunta más útil ya no sea si pueden superar al mejor modelo en la nube en todos los benchmarks. Para los usuarios de IA local, la pregunta más práctica es si un modelo abierto ya puede encargarse del trabajo que repiten cada día: búsqueda de documentos, resúmenes, redacción, asistencia para programar, RAG privado y, cada vez más, flujos de trabajo con agentes.

En 2026, la respuesta es cada vez más afirmativa para un número creciente de cargas de trabajo, pero no para todas. Los modelos propietarios más potentes aún lideran en razonamiento complejo y tareas de horizonte extenso, mientras que muchos de los modelos con pesos abiertos más capaces siguen siendo demasiado grandes para el hardware doméstico común. La IA local se está volviendo “lo bastante buena” no porque la vanguardia haya dejado de avanzar, sino porque ahora se puede trasladar más trabajo útil por debajo de ella.

¿De verdad los modelos abiertos están alcanzando a la IA de vanguardia?

Sí, pero “alcanzar a la vanguardia” requiere una definición cuidadosa. Los modelos con pesos abiertos han mejorado rápidamente en programación, razonamiento, comprensión multimodal, contexto extenso y tareas con agentes. Al mismo tiempo, los principales modelos propietarios siguen avanzando, por lo que la brecha se ha reducido, pero no ha desaparecido.

La actualización de septiembre de 2026 del Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 resulta útil porque el propio benchmark se volvió más exigente. Añadió trabajo de conocimiento con agentes, razonamiento sobre documentos extensos a lo largo de miles de páginas PDF, más conjuntos de pruebas privados y un mayor énfasis en evaluaciones con datos reservados.

Con esa metodología actualizada, Anthropic y OpenAI siguen ocupando las primeras posiciones. Los desarrolladores de modelos con pesos abiertos, como Moonshot AI y Z.AI, aparecen más abajo en la clasificación en lugar de sustituir por completo a la vanguardia propietaria.

Esto genera dos tendencias diferentes.

• Los modelos abiertos están alcanzando más rápido la vanguardia de ayer. Capacidades que antes requerían un modelo propietario de primer nivel aparecen cada vez más en modelos descargables.
• La vanguardia actual sigue avanzando. Los laboratorios propietarios continúan mejorando el razonamiento complejo, el uso de herramientas, la programación y el comportamiento de agentes durante largos periodos.

Por tanto, la afirmación más sólida respaldada por la evidencia actual no es que los modelos abiertos hayan alcanzado por completo a los modelos de vanguardia.

Se trata de que la brecha de capacidades se está reduciendo lo suficiente como para que los usuarios dejen de elegir modelos únicamente por su posición en las clasificaciones y empiecen a elegirlos según la carga de trabajo. Este mismo enfoque centrado en la carga de trabajo resulta útil al comparar la IA de vanguardia y la IA local, en lugar de tratar cualquiera de las dos como la opción predeterminada universal.

¿Qué significa realmente una IA local «suficientemente buena»?

La frase «suficientemente bueno» puede sonar a aceptar un modelo inferior, pero esa no es la definición útil.

Para una carga de trabajo local, un modelo es suficientemente bueno cuando puede completar la tarea con un nivel aceptable de calidad, velocidad, fiabilidad y coste, sin necesitar un modelo materialmente más potente para la mayoría de las solicitudes.

Eso significa que no se requiere la paridad en las pruebas comparativas.

Un modelo local no necesita convertirse en el mejor sistema de razonamiento científico del mundo para resumir documentos privados. No necesita superar al mejor agente autónomo de programación para explicar una función, generar un script o clasificar archivos de código fuente.

La prueba relevante es:

¿El uso de un modelo de frontera más potente cambia lo suficiente el resultado como para justificar enviarle esta carga de trabajo concreta?

Esto desplaza la comparación de una única puntuación de inteligencia hacia varias dimensiones prácticas:

• la calidad de la tarea,
• la latencia,
• los requisitos de privacidad,
• los requisitos de hardware,
• el volumen de inferencia repetida,
• la fiabilidad del agente,
• y el coste de los fallos.

Por tanto, un modelo puede ser «suficientemente bueno» para RAG privado sin serlo para una tarea autónoma de programación de 12 horas. El mismo modelo puede ser adecuado para la redacción rutinaria, pero inadecuado para un flujo de trabajo difícil de investigación científica.

La IA local no corresponde a una sola carga de trabajo, por lo que «¿es suficientemente buena la IA local?» no puede tener una respuesta universal.

Por qué los pesos abiertos no significan automáticamente uso local

Esta distinción adquiere especial importancia en 2026 porque algunos de los modelos de pesos abiertos más potentes son enormes.

Kimi K3 ilustra claramente la diferencia. La ficha oficial del modelo Kimi K3 de Moonshot AI describe un modelo multimodal de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens.

Poner esos pesos a disposición es importante. Permite el despliegue independiente, la investigación, la optimización, la cuantización y nuevos sistemas de inferencia.

No significa que un servidor doméstico común de 32 GB o 64 GB de repente tenga la memoria necesaria para ejecutar cómodamente el modelo completo. La diferencia práctica entre los pesos publicados y la inferencia local utilizable se vuelve mucho más clara al examinar los límites de despliegue de Kimi K3.

El mismo principio se aplica a los modelos de mezcla de expertos. Solo una parte de una red MoE puede estar activa para un token determinado, lo que puede reducir el cómputo, pero el conjunto completo de pesos del modelo aún debe existir en algún lugar de la arquitectura de implementación.

Los parámetros activos afectan al cómputo. Los pesos totales siguen siendo importantes para planificar el almacenamiento y la memoria.

Por eso la revolución de los modelos abiertos y la revolución de la IA local se solapan, aunque no sean idénticas.

¿Qué modelos abiertos están acortando distancias en 2026?

En lugar de crear otra clasificación de los diez primeros, tres familias de modelos actuales ilustran cómo está cambiando el ecosistema abierto.

GLM-5.3-Flash: más capacidad por parámetro activo

GLM-5.3-Flash es interesante porque su diseño hace hincapié en la eficiencia, en lugar de limitarse a maximizar el tamaño total del modelo.

La tarjeta oficial del modelo GLM-5.3-Flash indica 320 mil millones de parámetros totales, pero solo 18 mil millones de parámetros activos. Z.AI también lo describe como el primer modelo nativamente multimodal de la serie GLM-5 y afirma que la arquitectura se rediseñó en torno a la capacidad y la eficiencia de inferencia.

La tendencia importante no es la afirmación del proveedor de que un modelo supera a otro en una prueba de referencia.

Lo que ocurre es que ese comportamiento cada vez más capaz puede provenir de arquitecturas que activan una fracción mucho menor de su capacidad total para cada token.

Para la IA local, esto importa porque el rendimiento útil depende no solo de la inteligencia del modelo, sino también de la eficiencia con la que puede ofrecerse. Incluso una MoE eficiente sigue teniendo requisitos considerables de memoria y almacenamiento, por lo que la realidad del hardware de GLM-5.3-Flash importa más que su número de parámetros activos por sí solo.

DeepSeek V4: los modelos abiertos se están convirtiendo en modelos agénticos

DeepSeek V4 muestra una segunda transición: los modelos abiertos se están diseñando para cargas de trabajo agénticas basadas en herramientas, no solo para chatear.

La documentación oficial del lanzamiento de DeepSeek V4 describe dos versiones: V4-Pro, con 1,6 billones de parámetros totales y 49 mil millones de parámetros activos, y V4-Flash, con 284 mil millones de parámetros totales y 13 mil millones de parámetros activos.

Ambos admiten una ventana de contexto de un millón de tokens, y DeepSeek ha optimizado específicamente los modelos para la programación agéntica y las integraciones con entornos de agentes.

Esto importa porque la siguiente pregunta para la IA local ya no es solo:

¿Puede este modelo responder a la indicación?

Cada vez más:

¿Puede este modelo elegir herramientas repetidamente, interpretar los resultados, recuperarse de los errores y continuar un flujo de trabajo?

Eso supone un listón mucho más alto que la calidad de un chatbot. También explica por qué importa el ecosistema de herramientas auxiliares; las capacidades del modelo se vuelven más útiles cuando se combinan con complementos de DeepSeek Harness reutilizables y otra infraestructura para agentes.

Kimi K3: los pesos abiertos llegan a los modelos a escala de frontera

Kimi K3 demuestra el extremo opuesto del espectro. En lugar de hacer el modelo lo suficientemente pequeño para el hardware local habitual, Moonshot AI ha publicado los pesos de un sistema muy grande orientado a la programación a largo plazo, el razonamiento multimodal y el trabajo de conocimiento con agentes.

Su escala lo convierte en un hito importante entre los modelos abiertos, al tiempo que muestra por qué abierto no significa ligero.

Un modelo puede implementarse abiertamente y aun así requerir una infraestructura muy superior a la de un equipo convencional de IA doméstico.

En conjunto, estos ejemplos muestran tres direcciones que avanzan simultáneamente:

• los modelos son cada vez más eficientes en términos de cómputo,
• los modelos son cada vez más capaces de actuar como agentes,
• y los pesos a escala de frontera son cada vez más accesibles.

Las tres tendencias impulsan la IA local, pero en distintas clases de hardware.

¿Qué cargas de trabajo de IA ya son suficientemente buenas para ejecutarse localmente?

El argumento más sólido a favor de la IA local no es que pueda realizar la tarea más difícil posible. Es el gran volumen de trabajo cotidiano que no requiere el modelo más potente posible.

La recuperación de documentos es un ejemplo particularmente claro.

Un asistente de conocimiento privado no depende únicamente de la inteligencia bruta del modelo. Su resultado puede estar determinado en igual medida por:

• cómo se indexan los archivos,
• qué pasajes se recuperan,
• si se conservan los metadatos,
• cómo se construye el prompt,
• y si el modelo puede resumir fielmente la evidencia recuperada.

Una vez que el modelo supera un umbral de calidad suficiente, mejorar la recuperación puede aportar más valor que sustituirlo por un modelo de frontera mucho más caro. Por ello, los flujos de trabajo prácticos de búsqueda documental y RAG importan tanto como la elección del modelo. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Lo mismo ocurre con las cargas de trabajo repetitivas, como la clasificación, la extracción, el formato, la traducción y los resúmenes rutinarios.

Aquí es donde la IA local puede convertirse en la opción predeterminada sin tener que convertirse primero en la IA más inteligente del mundo.

¿En qué aspectos siguen teniendo una ventaja clara los modelos de vanguardia?

La reducción de la brecha no debe confundirse con su desaparición.

Las evaluaciones independientes actuales siguen mostrando que los sistemas propietarios líderes están por delante en benchmarks difíciles de inteligencia combinada. Artificial Analysis v4.2 es especialmente relevante porque aumentó el peso del trabajo de conocimiento agéntico realista y del razonamiento sobre documentos extensos, en lugar de basarse únicamente en preguntas académicas más antiguas.

Los modelos de vanguardia siguen siendo valiosos cuando una tarea requiere varias capacidades al mismo tiempo:

• razonamiento difícil,
• selección fiable de herramientas,
• planificación a largo plazo,
• comprensión de código a gran escala,
• análisis multimodal complejo,
• o recuperarse de fallos inesperados.

La diferencia suele aparecer en los límites de una tarea, más que al principio.

Un modelo local puede producir un primer borrador útil de un programa. La ventaja del modelo de vanguardia puede hacerse visible solo después de que el agente haya realizado seis cambios, se haya encontrado con un conflicto inusual de dependencias, haya inspeccionado varios repositorios y tenga que replantearse su estrategia.

Un modelo local puede resumir bien diez documentos. El problema más difícil puede ser detectar que dos fuentes se contradicen y decidir en qué evidencia se debe confiar.

Es precisamente en esos casos cuando la inteligencia adicional de un modelo de vanguardia puede justificar su coste.

Esto sugiere una arquitectura más útil que obligar a todas las solicitudes a pasar por el mismo modelo:

El trabajo rutinario permanece local. Las excepciones difíciles se derivan a modelos más avanzados.

Ese enfoque de enrutamiento también constituye la base de un modelo práctico de costes de la IA híbrida: el trabajo repetitivo puede permanecer local, mientras que las excepciones de mayor valor utilizan la inteligencia en la nube solo cuando es necesario. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

¿La IA local es suficientemente buena para programar y para los agentes de IA?

La programación es uno de los ámbitos en los que una respuesta simple de sí o no resulta engañosa.

Los modelos locales y de pesos abiertos ya son útiles para:

• explicar código,
• escribir funciones individuales,
• generar scripts,
• crear pruebas,
• revisar cambios pequeños,
• y depurar problemas bien delimitados.

La ingeniería de software agéntica es más difícil.

Un agente de programación puede necesitar inspeccionar un repositorio, ejecutar comandos de terminal, editar varios archivos, leer los errores, revisar sus suposiciones y continuar durante docenas o cientos de interacciones con herramientas.

En ese momento, el modelo es solo una parte del sistema.

El agente también necesita:

• un entorno de pruebas fiable,
• ejecución de herramientas,
• memoria de trabajo,
• estado de la tarea,
• lógica de reintentos,
• controles de permisos,
• y un entorno de ejecución.

Esto provoca un cambio importante en la forma de evaluar la IA local.

La pregunta ya no es solo si el modelo local es lo bastante inteligente. Es si el sistema completo de agentes locales es lo bastante fiable.

Las integraciones actuales de agentes de DeepSeek demuestran que los desarrolladores de modelos abiertos están abordando explícitamente este problema. Su documentación de integración de agentes abarca entornos como Claude Code, OpenCode y OpenClaw, en lugar de presentar V4 únicamente como un endpoint de chat.

Para los usuarios que evalúan el ecosistema más amplio de autoalojamiento, los actuales proyectos de agentes de IA local muestran cuánto de la pila se encuentra ahora fuera del propio modelo. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Es una señal importante de hacia dónde se dirige el ecosistema abierto.

¿Es suficientemente buena la IA local para el trabajo multimodal?

La capacidad multimodal también está pasando de los modelos de frontera exclusivos de la nube a modelos más accesibles.

GLM-5.3-Flash es multimodal de forma nativa, mientras que Kimi K3 combina la comprensión de texto, imágenes y vídeo en un único modelo de pesos abiertos. Esto hace que cargas de trabajo como capturas de pantalla, documentos escaneados, imágenes y entradas visuales de agentes sean cada vez más relevantes para las implementaciones locales.

Pero la IA multimodal crea un segundo desafío de infraestructura: el volumen de entrada.

Procesar una sola captura de pantalla es diferente de procesar continuamente:

• horas de vídeo,
• grandes bibliotecas de fotos,
• flujos de cámara,
• o miles de documentos variados.

A medida que la IA entiende más que texto, el rendimiento del almacenamiento, el preprocesamiento, la indexación y los medios conservados pasan a formar parte de la carga de trabajo.

Eso significa que unos modelos multimodales abiertos mejores podrían hacer que la infraestructura local sea aún más importante, en lugar de hacerla desaparecer.

¿Cuánto hardware necesita realmente una IA local «suficientemente buena»?

Aquí es donde los anuncios de modelos se encuentran con la realidad física.

El hardware necesario para una inferencia local útil depende de mucho más que del número de parámetros anunciado del modelo.

Los usuarios deben tener en cuenta:

• el tamaño de los pesos del modelo,
• el nivel de cuantización,
• la capacidad de RAM y VRAM,
• la longitud del contexto,
• los requisitos de la caché KV,
• el número de usuarios simultáneos,
• la longitud del prompt,
• y la velocidad de generación esperada.

Que un modelo técnicamente se cargue en la memoria no significa que sea práctico. Los requisitos de hardware actuales de Ollama dependen del modelo cargado, la cuantización, el contexto y la concurrencia, no de un único mínimo universal de RAM o VRAM. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

Si un asistente interactivo produce un token por segundo, puede ser posible ejecutarlo, pero resulta desagradable de usar. Si un agente espera repetidamente varios minutos por cada paso de razonamiento, un flujo de trabajo que parece viable en una tabla de compatibilidad de hardware puede fallar en el uso diario.

Una inteligencia suficientemente buena también requiere una latencia suficientemente baja.

El contexto largo complica aún más el cálculo. En teoría, un modelo puede admitir un millón de tokens, mientras que una implementación local solo puede utilizar cómodamente una fracción de ese contexto, porque la caché KV y la presión sobre la memoria aumentan con la secuencia en proceso.

La concurrencia vuelve a cambiar las cosas. Una máquina que funciona bien para un usuario puede volverse lenta cuando varios agentes o tareas en segundo plano compiten por el mismo acelerador.

Por eso no puede existir una especificación de hardware universal para la «IA local de vanguardia». Una máquina que funciona perfectamente como servidor de archivos también puede encontrarse con cuellos de botella muy distintos cuando las cargas de trabajo de IA del servidor doméstico comienzan a competir por la memoria, la capacidad de cómputo, el almacenamiento y la refrigeración. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

¿Por qué mejora la IA local incluso sin modelos nuevos?

El modelo solo representa la mitad de la ecuación del rendimiento.

Los entornos de ejecución de inferencia, los kernels, los métodos de cuantización, la decodificación especulativa, las implementaciones de atención y los planificadores de hardware pueden hacer que el mismo modelo sea considerablemente más útil en el hardware existente.

La actualización de NVIDIA en la IFA de septiembre es un ejemplo actual. La empresa anunció nuevas optimizaciones para llama.cpp y vLLM, y comunicó un aumento de hasta 1,9× en el rendimiento de determinadas cargas de trabajo de llama.cpp en una RTX 5090, junto con mejoras menores en otras configuraciones probadas.

Estas cifras proceden de las propias pruebas de NVIDIA y no deben interpretarse como una aceleración universal de 1,9×. Lo más importante es que las mejoras están llegando a través de pilas de inferencia local ampliamente utilizadas, como Ollama y LM Studio.

La actualización de NVIDIA sobre IA local también presentó PAIR, que distribuye solicitudes de inferencia independientes entre computadoras compatibles de una red local.

Esto ilustra dos tipos de progreso simultáneo en la IA local:

• Los modelos son cada vez más capaces y eficientes.
• La infraestructura está mejorando para ofrecer esos modelos.

Como resultado, la vida útil del hardware local existente puede prolongarse incluso entre importantes actualizaciones de GPU.

Por qué los mejores modelos abiertos cambian el papel de un servidor doméstico de IA

Si los modelos locales pueden encargarse de una mayor parte de la inferencia rutinaria, el propósito de un servidor doméstico de IA comienza a cambiar.

Ya no es necesario considerar el servidor únicamente como una máquina que intenta reproducir un modelo de vanguardia en la nube.

En su lugar, puede convertirse en la infraestructura persistente que rodea las cargas de trabajo de IA:

• servicio de modelos,
• acceso a archivos privados,
• índices RAG,
• bases de datos vectoriales,
• estado del agente,
• colas de trabajos,
• registros,
• bibliotecas multimedia,
• y servicios locales de larga duración.

Esta distinción es importante porque el modelo más potente no necesariamente tiene que estar en la misma máquina que los datos.

Un modelo local más pequeño puede procesar continuamente las tareas rutinarias. Otra estación de trabajo puede proporcionar una inferencia local más capaz cuando esté disponible. Una API de vanguardia puede encargarse de las pocas tareas que realmente requieren mayor inteligencia.

El resultado no es una réplica local de un servicio de IA en la nube.

Es una infraestructura de IA por capas en la que distintas cargas de trabajo se envían a diferentes niveles de capacidad de cómputo. Que el almacenamiento y la inferencia deban compartir una misma máquina depende de la intensidad de la carga de trabajo; por eso la IA local y el almacenamiento de archivos deben planificarse conjuntamente en lugar de tratarse como servicios no relacionados. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

¿Debería la IA de vanguardia convertirse en la capa de escalado?

Este podría ser el cambio más importante provocado por la mejora de los modelos abiertos.

Durante años, la arquitectura de IA partió del modelo de vanguardia en la nube y trató la inferencia local como una optimización opcional de privacidad o costes.

A medida que mejora la capacidad local, ese orden puede invertirse.

La capa predeterminada puede encargarse de:

• recuperación de documentos,
• resúmenes,
• redacción rutinaria,
• clasificación,
• consultas sobre conocimientos privados,
• automatización en segundo plano,
• y tareas de programación predecibles.

El sistema solo escala cuando detecta un problema como:

• baja confianza,
• fallos repetidos de herramientas,
• razonamiento difícil,
• trabajo complejo en repositorios,
• o una tarea cuyo valor justifique el coste de un modelo de vanguardia.

Esto difiere de pedir a los usuarios que elijan permanentemente entre la IA local y la IA en la nube.

Ambos pueden coexistir en el mismo flujo de trabajo.

Lo local se convierte en la carga base. Los modelos de vanguardia son la vía excepcional.

Esa arquitectura también hace que los futuros cambios de modelo sean menos disruptivos. La capa de datos local, el sistema de recuperación, los archivos y el estado del agente pueden permanecer estables mientras el modelo asignado a cada carga de trabajo cambia con el tiempo. El mismo principio aparece en los flujos de trabajo de bases de conocimiento locales, donde los archivos persistentes y la recuperación pueden seguir bajo el control del usuario incluso cuando cambia la capa del modelo. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

¿Es realmente 2026 el año en que la IA local alcanza un nivel suficiente?

Para un número creciente de cargas de trabajo, sí. Para las más difíciles, todavía no; y la IA local no tiene que ganar en todos los ámbitos para que eso sea importante.

Los modelos propietarios más potentes aún lideran en evaluaciones importantes. Los enormes modelos de pesos abiertos no son automáticamente prácticos en hardware doméstico. Los agentes de largo alcance aún ponen de manifiesto carencias de fiabilidad que una simple puntuación de referencia puede ocultar.

Pero el umbral ha cambiado.

La RAG privada, los resúmenes, la extracción, la redacción rutinaria, la asistencia para programar, el trabajo multimodal con documentos y, cada vez más, las cargas de trabajo agénticas ya pueden ser tareas locales realistas en lugar de demostraciones reservadas a entusiastas.

Eso cambia la cuestión económica y arquitectónica.

El objetivo ya no es:

¿Cómo ejecuto el modelo de IA más potente del mundo completamente en casa?

Una pregunta más útil es:

¿Qué parte de mi carga de trabajo de IA aún necesita el modelo más potente del mundo?

Si la respuesta sigue haciéndose más pequeña, la IA local no necesita alcanzar por completo a la vanguardia cambiante.

Puede que 2026 no sea el año en que la IA local supere a la IA de vanguardia en todos los ámbitos. Puede ser el año en que deje de necesitar hacerlo.

Preguntas frecuentes: modelos abiertos e IA local en 2026

¿Puede la IA local sustituir a ChatGPT u otros modelos de IA de vanguardia en la nube?

Para muchas tareas rutinarias, un modelo local competente ya puede sustituir a la inferencia en la nube. El razonamiento difícil, la programación de largo alcance, la investigación compleja y los casos extremos inusuales aún pueden beneficiarse de los modelos de vanguardia.

¿Significa «pesos abiertos» lo mismo que código abierto?

No. «Pesos abiertos» significa que los pesos del modelo están disponibles bajo una licencia determinada. Es posible que los datos de entrenamiento, la canalización completa de entrenamiento, el código fuente y otros componentes no sean todos abiertos. Siempre se debe comprobar la licencia antes de asumir que el uso es irrestricto.

¿Puede un servidor doméstico de 64 GB ejecutar modelos abiertos de vanguardia?

Depende en gran medida del modelo y de la cuantización. Muchos modelos pequeños útiles caben en esa clase de hardware, pero los modelos abiertos de vanguardia con cientos de miles de millones o billones de parámetros totales pueden requerir bastante más memoria o una infraestructura distribuida.

¿Son más fáciles de ejecutar localmente los modelos MoE?

Pueden reducir el cómputo porque solo una parte de la red está activa para cada token, pero el conjunto completo de pesos sigue afectando a la memoria y al almacenamiento necesarios para la implementación. No se debe considerar que un número bajo de parámetros activos equivale al requisito total de memoria del modelo.

¿Es suficientemente buena la IA local para programar?

Cada vez es más competente para explicar código, crear scripts y pruebas, depurar y realizar tareas de desarrollo acotadas. La ingeniería difícil a escala de repositorio y la programación autónoma de larga duración aún pueden revelar una brecha mayor entre los modelos locales y los de vanguardia.

¿Deberían ejecutarse localmente todas las tareas de IA?

No. Un sistema práctico puede mantener localmente las cargas de trabajo frecuentes, privadas o predecibles y derivar las tareas inusualmente difíciles a un modelo de vanguardia cuando la capacidad adicional justifica el coste.