Los principales miembros del nuevo laboratorio de superinteligencia de Meta discutieron rodar remotamente del poderoso maniquí de IA de código franco de la compañía, Behemoth, y en su puesto desarrollar un maniquí cerrado, informa el New York Times.

Las fuentes dijeron a The Times que Meta había completado la capacitación en Behemoth, pero retrasó su dispersión oportuno al rendimiento interno decepcionante. Cuando se lanzó el nuevo laboratorio de superinteligencia, según los informes, las pruebas en el maniquí se detuvieron.

Las discusiones son solo eso: discusiones. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, aún necesitaría firmar cualquier cambio, y un portavoz de la compañía le dijo a TechCrunch que la posición de Meta en el código franco AI está “sin cambios”.

“Planeamos continuar lanzando modelos de código franco líderes”, dijo el portavoz. “No hemos animado todo lo que hemos desarrollado históricamente y esperamos continuar entrenando una mezcla de modelos abiertos y cerrados en el futuro”.

El portavoz no hizo comentarios sobre el posible cambio de meta de Behemoth. Si eso sucede para que Meta pueda priorizar los modelos de fuente cerrada, marcaría un cambio filosófico importante para la compañía.

Mientras que Meta implementa modelos de código cerrado más avanzados internamente, como los que impulsan a su asistente de Meta AI, Zuckerberg había convertido a un código franco en una parte central de la organización de IA externa de la compañía, una forma de persistir el progreso de IA en movimiento más rápido. Posicionó en voz entrada la comprensión de la tribu Lumbre como diferenciador de competidores como OpenAi, que Zuckerberg criticó públicamente por volverse más cerrado a posteriori de asociarse con Microsoft. Pero Meta está bajo presión para monetizar más allá de los anuncios, ya que vierte miles de millones en IA.

Eso incluye fertilizar bonificaciones de firma masivas y salarios de nueve cifras para cazar a los mejores investigadores, construir nuevos centros de datos y cubrir los enormes costos de desarrollar inteligencia genérico sintético (AGI) o “superinteligencia”.

A pesar de tener uno de los mejores laboratorios de investigación de IA en el mundo, Meta todavía se queda antes de rivales como OpenAi, Anthrope, Google Deepmind y Xai cuando se manejo de comercializar su trabajo de IA.

Si Meta prioriza los modelos cerrados, podría sugerir que la comprensión era un gozne táctico, no ideológico. Los comentarios anteriores de Zuckerberg insinúan una ambivalencia para comprometerse con los modelos abiertos de Meta. En podcast El verano pasado, dijo:

Obviamente, somos un código franco muy profesional, pero no me he comprometido a editar cada cosa que hacemos. Básicamente, estoy muy inclinado a pensar que el acopio franco será bueno para la comunidad y incluso bueno para nosotros porque nos beneficiaremos de las innovaciones. Sin bloqueo, si en algún momento, hay algún cambio cualitativo en lo que es capaz de ser capaz, y sentimos que no es responsable al abrirlo, entonces no lo haremos. Todo es muy difícil de predecir.

Los modelos cerrados darían a Meta más control y más formas de monetizar, especialmente si cree que el talento que ha adquirido puede ofrecer un rendimiento competitivo y mejor en su clase.

Tal cambio incluso podría remodelar el paisaje de IA. El impulso de código franco, en gran parte impulsado por meta y modelos como Lumbre, podría disminuir, incluso cuando Operai Gears se eleva para editar su maniquí franco aún retrasado. El poder podría retornar en torno a los principales jugadores con ecosistemas cerrados, mientras que el progreso de código franco podría seguir siendo un producto de los esfuerzos de almohadilla. Los mercadería de ondulación continuarían en todo el ecosistema de inicio, especialmente para las compañías más pequeñas centradas en la reducción de seguridad, la seguridad y la columna del maniquí que dependen del acercamiento a los modelos de almohadilla abiertos.

En el proscenio mundial, el retiro de Meta de código franco podría ceder circunscripción a China, que ha abrazado la IA de código franco, como Deepseek y Moonshot ai – Como una forma de desarrollar la capacidad doméstica y la influencia general.