El Rednote chino entra en la carrera de IA de bajo costo con un modelo de código abierto
- RedNote, también conocido como Xiaohongshu, ha abierto el código fuente de su primer modelo de lenguaje grande, 'dots.llm1', en medio de la expansión global de la IA.
- La firma de redes sociales con sede en Shanghai vio un aumento de usuarios en EE. UU. tras las amenazas de prohibición de TikTok y planea más crecimiento internacional.
- Las empresas tecnológicas chinas, incluidas Alibaba y DeepSeek, están acelerando el desarrollo de IA de código abierto para competir con sus contrapartes occidentales.
La plataforma de redes sociales china RedNote, también conocida internamente como Xiaohongshu, lanzó su primer modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto el viernes pasado. El nuevo modelo, apodado «dots.llm1», contiene 142 mil millones de parámetros en total, pero solo 14 mil millones se activan supuestamente para cada respuesta.
Según el medio de noticias asiático South China Morning Post, esta arquitectura podría ayudar al LLM saldo rendimiento con eficiencia de costos para rivalizar con competidores como los de OpenAI ChatGPT reduciendo al mismo tiempo el costo tanto del entrenamiento como de la inferencia.
El Laboratorio de Inteligencia Humana interno de RedNote desarrolló el LLM, o «hi lab», que evolucionó del equipo anterior de inteligencia artificial de la empresa. RedNote dijo que su modelo supera a otros sistemas de código abierto en la comprensión del idioma chino, superando a Qwen2.5-72B-Instruct de Alibaba y DeepSeek-V3.
Sin datos sintéticos utilizados en el preentrenamiento
RedNote emitió un comunicado para explicar los estándares detrás del entrenamiento de su LLM. A diferencia de algunos otros modelos en el mercado, la empresa afirmó que no se utilizaron datos sintéticos durante el preentrenamiento.
Los desarrolladores insistieron en que dots.llm1 fue entrenado con 11.2 billones de tokens de datos no sintéticos, un enfoque que RedNote dice es imperativo para que el modelo logre una mayor fidelidad y resultados más confiables.
La empresa también ha comenzado a probar un asistente de investigación de IA llamado Diandian en su plataforma. Diandian, lanzado a través de un cuadro de diálogo dentro de la aplicación, cuenta con una función de «investigación profunda» y está impulsado por uno de los modelos internos de RedNote. Sin embargo, la empresa aún no ha confirmado si este asistente se basa en dots.llm1.
RedNote expande su alcance global tras el lanzamiento del LLM
El anuncio de IA de código abierto de RedNote llegó un día antes de la apertura de una nueva oficina de la empresa en Hong Kong, su primera fuera de la China continental. La nueva ubicación está situada en Times Square, un área comercial en Causeway Bay.
“La presencia de RedNote mejorará las interacciones entre creadores de contenido locales, marcas y organizaciones, y promoverá los intercambios culturales este-oeste y el desarrollo del marketing de contenido entre Hong Kong, el continente y los mercados globales,” dijo Alpha Lau, Director General de Promoción de Inversiones de InvestHK, a los reporteros durante una conferencia de prensa el sábado pasado.
RedNote, con sede en Shanghái, es una de las plataformas de redes sociales más utilizadas de China, con 300 millones de usuarios activos mensuales. Según funcionarios de la empresa, la expansión es parte de los planes para aumentar el alcance internacional de RedNote, en preparación para una posible TikTok prohibición en Estados Unidos.
Las empresas de IA chinas eligen tecnología de código abierto
RedNote se une a la lista de empresas chinas que han optado por hacer sus modelos de lenguaje grande más abiertos. Más empresas están intentando reflejar el éxito de modelos de bajo costo y alto rendimiento como los lanzados por la startup DeepSeek.
A principios de este año, DeepSeek lanzó su modelo de código abierto R1, que encabezó las descargas en varias tiendas de aplicaciones por ofrecer resultados sólidos a una fracción del costo asociado con los LLM occidentales.
Los gigantes tecnológicos Alibaba, Tencent y ByteDance han realizado inversiones significativas en infraestructura de IA. Alibaba, por ejemplo, ha lanzado varios nuevos LLMs como parte de su serie Qwen, incluyendo el último Qwen3 Modelos de incrustación. Estos admiten más de 100 idiomas capaces de recuperación de código y lenguaje.
Alibaba dijo que los modelos Qwen3 han mejorado la eficiencia y el rendimiento en los sistemas de incrustación y reordenamiento. Hablando a principios de este año, Wang Jian, fundador de Alibaba Cloud, que que el progreso de los modelos de lenguaje grande está superando las expectativas y continuará haciéndolo.
Wang mencionó startups como DeepSeek como ejemplos de cómo los jóvenes innovadores resuelven problemas con enfoques creativos.
Según Wang, ZEROSEARCH de Alibaba demuestra cómo la innovación puede reducir significativamente los costos de desarrollo. ZEROSEARCH, presentado en mayo, está diseñado para simular el comportamiento de los motores de búsqueda durante el entrenamiento sin realizar llamadas API reales. La empresa afirma que esto puede reducir los costos de entrenamiento hasta en un 90%.
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Florence Muchai
Florence ha estado cubriendo durante los últimos 6 años noticias sobre criptomonedas, juegos, tecnología e inteligencia artificial. Sus estudios de Ciencias de la Computación en la Universidad de Ciencias y Tecnología de Meru y Gestión de Desastres y Diplomacia Internacional en MMUST la dotan adecuadamente de habilidades lingüísticas, de observación y técnicas. Florence ha trabajado en VAP Group y como editora en varias casas de medios de criptomonedas.
