Yandex libera un modelo de 80B que afirma haber entrenado desde cero

Yandex ha liberado AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base bajo una licencia Apache 2.0 en torno al 21 de septiembre de 2026. La empresa lo describe como un modelo base entrenado íntegramente desde cero —no inicializado a partir de los pesos de Qwen, Llama u otro modelo existente— y liberado como banco de pruebas experimental de la arquitectura que hay detrás del modelo de razonamiento unificado que Yandex planea para su asistente Alice.

Qué hay dentro del modelo

AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base es un modelo híbrido de mezcla de expertos con unos 80.000 millones de parámetros totales y aproximadamente 3.000 millones activos por token, que utiliza 512 expertos con un esquema de enrutamiento de los 10 primeros más un experto compartido y una combinación de tipos de capas de atención. La longitud de contexto alcanza los 262.144 tokens. Es explícitamente un modelo base —no está ajustado por instrucciones y no es un chatbot—, por lo que necesita un paso de ajuste fino antes de comportarse como un asistente.

Los benchmarks son de la propia empresa

Yandex compara el modelo con Qwen3.5, Nemotron-3 y DeepSeek-V4-Flash-Base y afirma que iguala a modelos abiertos más grandes en tareas de programación y razonamiento utilizando menos cómputo de inferencia, gracias a la pequeña proporción de parámetros activos por token. Estas comparaciones proceden de los materiales de lanzamiento de la propia Yandex y no de una evaluación independiente, por lo que deben leerse como la versión de la empresa sobre la posición que ocupa su modelo, no como una clasificación neutral.

Disponibilidad

El modelo de precisión completa, de unos 163 GB, está publicado en Hugging Face bajo la licencia Apache 2.0, junto con un informe técnico y los conjuntos de evaluación WikiWebFacts y HardMultiQA utilizados en las pruebas de la propia Yandex. La comunidad ya ha producido variantes cuantizadas en GGUF, MLX y NVFP4 para una inferencia local más económica.

Para los equipos que evalúan modelos base de pesos abiertos, la licencia Apache 2.0 y la afirmación de que se entrenó desde cero son los aspectos que conviene comprobar directamente en la ficha del modelo; los benchmarks comparativos son marketing hasta que alguien ajeno a Yandex los vuelva a ejecutar.

Fuentes: Yandex — nota de prensa de relaciones con inversores, Hugging Face — yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base.