Historias de datos del centro de IA

De los 10,491 proyectos de IA open-source en el catálogo olud.ai, 4,436 — 42.3% — no han tenido push en seis meses. Incluso entre los 1,150 repos con más de 10,000 estrellas, el 17.1% se ha quedado inactivo.

Entre 270 modelos de IA con una puntuación de benchmark y un precio publicado, el mejor modelo open-weight obtiene 59.7 frente al 63.1 del mejor modelo cerrado. Por punto de inteligencia, los modelos open-weight cuestan 3.1× menos.

Una tarjeta de 24 GB ejecuta un modelo de 35B, y una tarjeta de 8 GB ejecuta Qwen3 8B en aproximadamente 6.4 GB. La tabla honesta de VRAM, basada en la regla publicada de 0.58 GB por mil millones de parámetros — margen ±40%.

Mapeamos los 700 servidores MCP en el hub de olud.ai: el 36.4% no encaja en ninguna categoría establecida, el 22.4% son agregadores, y la categoría de propósito único más grande es Memoria & Conocimiento — los agentes están adquiriendo memorias antes que manos.

LanguageTool, Harper y Vale son tres alternativas de open-source a Grammarly, todas las cuales publicaron código esta semana. Harper es mantenido por Automattic y funciona completamente offline — nada de lo que escriba sale de su máquina.

50 de los 76 modelos cerrados que valoramos y puntuamos son superados por otro modelo de la misma empresa que también cuesta menos — tanto en entrada como en salida. La peor brecha es de 20×.

1,641 de los 8,246 repos de software de IA que rastreamos no tienen una licencia identificable, y juntos acumulan 8.3 millones de estrellas. La tasa apenas varía entre un experimento de 200 estrellas y una herramienta de 50,000 estrellas.

41 de los 100 proyectos de IA con más estrellas se crearon en 2025 o 2026, y dieciocho de ellos no existían en enero. Sin embargo, ni uno de los 50 principales ha dejado de recibir commits — el ranking cambia por reemplazo, no por decadencia.

97 de los 190 modelos con precio comercial que rastreamos son chinos, y solo Alibaba publica 49 de ellos. Sin embargo, no son los baratos — el modelo chino mediano cuesta casi cuatro veces más que el estadounidense mediano.

Seguimiento diario de precios de 63 modelos: 34 modelos open-weight se volvieron más caros, 13 se volvieron más baratos. GLM 5.2 cambió de precio 22 veces en 25 días — y nadie en Z.ai decidió nada de eso.

A través de 10,216 repos agrupados por el año en que fueron creados, Python mantuvo entre el 53 % y el 57 % de cada cohorte desde 2017 hasta 2024 — luego perdió veintiún puntos. TypeScript ahora está en 27 %.

223 de 848 repos de código de IA con más de 10,000 estrellas han pasado un mes sin un commit, y 63 han pasado un año completo. Los conteos de estrellas no decaen, así que nada en la página le dice.

Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 y Kimi K3 están dentro de 3.6 puntos unos de otros en inteligencia mientras que sus precios varían en 3.3×. El precio ya no sigue la capacidad en la parte superior.

Claude Opus 5 se lanzó cuarenta y cinco días después de Claude Fable 5. Obtiene una puntuación más alta en ambos índices compuestos y cuesta exactamente la mitad por token. Eso no debería suceder, y la razón por la que sucede es más interesante que el ranking.

Obtiene 57.1 en inteligencia a $15 por millón de tokens de salida, por delante de GPT-5.6 Terra al mismo precio y 1.8 puntos detrás de GPT-5.6 Sol, que cuesta el doble. Luego lees el conteo de parámetros: 2.8 billones.

Sol, Terra y Luna se lanzaron el mismo día a $30, $15 y $6 por millón de tokens de salida. Con el máximo esfuerzo, están a 7.7 puntos de inteligencia de distancia. Los seis niveles de esfuerzo dentro de Luna sola están a 24.6 puntos de distancia.

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