K2 Horizon va más allá de los pesos abiertos: qué incluye la nueva familia de modelos de IFM

El Institute of Foundation Models (IFM), entidad vinculada a la Universidad Mohamed bin Zayed de Inteligencia Artificial (MBZUAI) de Abu Dabi, presentó K2 Horizon el 3 de septiembre de 2026. Se trata de una familia conectada de seis modelos fundacionales de IA: 0,9B, 3,7B, 7B, 32B, 36B-A4B y 375B-A23B parámetros. Los modelos y su código se distribuyen bajo la licencia Apache 2.0. 29

La diferencia clave no es solo que los modelos se puedan descargar. IFM afirma que abre una parte mucho más amplia del proceso de desarrollo que la habitual en los lanzamientos de «pesos abiertos», con la intención de que el trabajo pueda examinarse y reproducirse.

Qué publica IFM con K2 Horizon

Para cada modelo, IFM indica que abre materiales que cubren el ciclo completo: desde el preentrenamiento hasta el posentrenamiento orientado al razonamiento y a tareas agénticas. El paquete incluye:

• datos de entrenamiento o recetas detalladas para construir esos datos;
• arquitectura abierta y composiciones de mezcla;
• código y configuraciones de entrenamiento;
• puntos de control intermedios y registros detallados del entrenamiento;
• resultados de evaluación; y
• pesos finales del modelo. 9

Reuters informó asimismo de que la publicación contiene pesos, datos de entrenamiento, código, metodologías y puntos de control intermedios, de modo que investigadores externos puedan reconstruir el recorrido de desarrollo e intentar reproducir los resultados. 2

Hay un matiz importante: IFM habla de publicar los datos de entrenamiento o las recetas para construirlos. Eso no implica necesariamente redistribuir íntegramente cada conjunto de datos, algo que puede estar limitado por licencias o restricciones de redistribución. 9

Por qué no equivale a publicar solo los pesos

Los pesos abiertos permiten ejecutar o adaptar un modelo porque dan acceso a sus parámetros aprendidos. Sin embargo, no revelan por sí solos cómo se llegó a ese resultado: pueden faltar la composición de los datos, el preprocesamiento, el código, la configuración de entrenamiento, los estados intermedios y los procedimientos de posentrenamiento.

La propuesta de K2 Horizon es exponer también esas capas. En teoría, esto permite a equipos independientes revisar cómo se obtuvo un resultado, repetir etapas del entrenamiento, poner a prueba afirmaciones técnicas y adaptar el trabajo a otras necesidades de investigación o despliegue. 29

Esa es la idea detrás de la definición de apertura planteada por Eric Xing, fundador de IFM: que otros puedan «ver los datos, seguir el método, reproducir el resultado y mejorarlo». 1

Un espectro entre pesos abiertos y modelos cerrados

Más que una división absoluta, la transparencia en IA funciona como un espectro.

• Pesos abiertos: un desarrollador puede permitir la descarga de un modelo, pero divulgar información limitada sobre su procedencia o sobre todo el proceso de entrenamiento. Reuters señaló que IFM buscaba contrastar con una tendencia del sector hacia un desarrollo de IA cada vez más reservado. 2
• El enfoque abierto de K2 Horizon: IFM asegura que publica, además de los pesos, datos o recetas de construcción, código, configuraciones, puntos de control, registros y evaluaciones. 9
• Acceso como servicio cerrado: los modelos propietarios más avanzados suelen ofrecerse mediante productos alojados o API, en vez de publicar todo su ciclo de desarrollo. Las fuentes disponibles no permiten hacer una comparación detallada empresa por empresa, por lo que conviene ser cautos con afirmaciones concretas sobre desarrolladores chinos, OpenAI o Anthropic.

La diferencia práctica es la verificabilidad. Con unos pesos abiertos se puede evaluar el comportamiento de un modelo; con un expediente de desarrollo más completo, se dispone de más evidencias para examinar el proceso que produjo ese comportamiento.

Reproducibilidad, supervisión y rendimiento

Xing dijo a Reuters que IFM pretendía establecer un referente de cómo podría ser una publicación de modelos realmente abierta. 2 El objetivo declarado es favorecer una ciencia reproducible, en lugar de pedir confianza en un punto de control final opaco.

Esa transparencia también puede ser relevante fuera de la investigación. Un conjunto más completo de artefactos ofrece a responsables públicos, reguladores y organizaciones de interés público elementos para examinar las afirmaciones sobre capacidades, métodos y riesgos, sin depender únicamente del resumen elaborado por el desarrollador. 2

IFM sostiene, además, que la apertura no tiene por qué implicar menor capacidad. En sus materiales de lanzamiento sitúa a K2 Horizon en razonamiento, matemáticas, programación, uso de herramientas y tareas agénticas. Son afirmaciones de rendimiento de IFM y no una validación independiente. 19

Seis tamaños para distintos entornos

K2 Horizon va desde modelos pequeños pensados para hardware con recursos limitados hasta un modelo insignia de mezcla de expertos.

Modelo	Uso previsto según IFM
0,9B	Dispositivos de borde con recursos limitados, incluidos wearables como relojes y gafas inteligentes. 1
3,7B	Uso en el dispositivo y orientado a teléfonos. 1
7B	Uso local en el dispositivo, con énfasis en ingeniería de software y tareas de investigación más profundas. 1
32B	Alojamiento local en portátiles, estaciones de trabajo y servidores propios. 1
36B-A4B	Modelo disperso para despliegues locales y en infraestructura propia. 19
375B-A23B	Modelo insignia para razonamiento exigente, investigación, ingeniería de software y trabajo agéntico de mayor duración. 19

IFM explica que la arquitectura común, las interfaces, las herramientas y el enfoque de enrutamiento buscan que los desarrolladores puedan pasar de modelos pequeños a otros mayores sin cambiar sus flujos de despliegue. 1

Qué supone para la estrategia de IA de Emiratos Árabes Unidos

El lanzamiento respalda la aspiración de Emiratos Árabes Unidos de ampliar su papel en la IA de frontera. IFM fue creado por MBZUAI, y K2 Horizon proporciona a la institución una familia de modelos fundacionales utilizable a escala internacional, con artefactos de desarrollo pensados para estar al alcance de investigadores y desarrolladores fuera de Abu Dabi. 12

Queda por ver si el lanzamiento se convertirá en un estándar duradero de apertura en IA. Dependerá de la utilidad real de los materiales publicados y de que equipos externos consigan reproducir y ampliar el trabajo. Pero K2 Horizon deja clara su propuesta: en IA, ser abierto debe significar más que permitir descargar un modelo terminado. 29