Village: los modelos de pesos abiertos son la mejor opción en apenas el 3% de los presupuestos, frente al 41% en junio

Village, que publica LLM Atlas, informa que los modelos cerrados ahora ocupan casi todos los puntos de la frontera de precio-rendimiento. Según sus estimaciones, un modelo de pesos abiertos es el más potente en el 3% de los presupuestos, casi todos en el extremo más barato (Gemma 4 E4B de Google y MiMo-V2.6-Flash de Xiaomi). En junio, la proporción era del 41%, cuando DeepSeek V4 Flash por sí solo lideraba casi un tercio de los presupuestos. Village afirma que la proporción actual es la más baja que ha medido; al cierre de cada trimestre desde 2024 había sido de al menos el 6%.

Village atribuye a GPT-6 Luna de OpenAI (septiembre) y GPT-6.1 Terra (octubre), junto con Claude Haiku 5.5 de Anthropic, haber recuperado los presupuestos que antes se llevaban los modelos abiertos. Propone tres explicaciones posibles, que no pone a prueba: los laboratorios de modelos cerrados pueden destilar sus propios modelos de frontera, lanzar familias enteras de modelos y quizá ofrecer precios más bajos a escala.

El estudio selecciona el modelo más capaz en 201 presupuestos distribuidos en una escala logarítmica, desde el 1% hasta 3 veces el costo de GPT-5. Las puntuaciones de capacidad son estimaciones de Village basadas en resultados públicos de benchmarks, y los costos se basan en lo que pagaron los evaluadores mediante API alojadas, hasta el 31 de octubre. Village señala que los modelos abiertos pueden ser más baratos si se ejecutan en hardware propio, y que ampliar el rango de presupuestos al 0,3%–10x eleva la proporción de modelos abiertos al 16%.