Un nuevo informe de Mozilla revela que la brecha de rendimiento entre los modelos de IA de vanguardia en los EE. UU. y los mejores modelos de pesos abiertos de empresas chinas se ha reducido a solo 4.4 meses. Este cambio está impulsando a las empresas a adoptar modelos abiertos significativamente más baratos para trabajos rutinarios, reservando los modelos cerrados costosos solo para tareas especializadas.

El informe destaca que el destacado modelo abierto Kimi K3 de Moonshot AI solo se queda atrás por tres puntos frente a Fable 5 de Anthropic en el Índice de Inteligencia de Análisis Artificial, a pesar de costar solo el 30% de lo que cuesta. Raffi Krikorian, director de tecnología de Mozilla, explicó que la decisión de pagar por modelos cerrados debe ser específica de la carga de trabajo en lugar de específica de la organización. Las organizaciones están usando cada vez más modelos abiertos como opción predeterminada para la mayoría de sus cargas de trabajo.

Por ejemplo, la empresa de entrega DoorDash ha estado usando Kimi para tareas rutinarias mientras reserva Fable de Anthropic para trabajos más difíciles a nivel experto. Esta tendencia se ha acelerado desde que Mozilla publicó su primer informe sobre el Estado del Código Abierto de la IA en julio. La reducción de la brecha se mide mediante horizontes temporales de modelos de IA, con los mejores modelos cerrados actualmente capaces de manejar tareas 1.7 veces más tiempo que los mejores modelos abiertos.

Si un modelo abierto puede manejar un trabajo de siete horas, un modelo cerrado puede manejar uno de doce horas. En cuatro meses, los modelos abiertos cerrarán completamente esta brecha. Las tareas que requieren entre ocho y 12 horas suelen favorecer los modelos cerrados, mientras que las tareas más cortas de menos de ocho horas pueden ser manejadas eficazmente por alternativas abiertas más baratas.

El informe señala que los modelos cerrados conservan valor debido a su funcionalidad lista para usar, empaques de cumplimiento integrados, soporte y responsabilidad, que muchas organizaciones no tienen personal suficiente para gestionar con modelos abiertos.