{"id":53153,"date":"2026-10-04T09:00:00","date_gmt":"2026-10-04T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/?p=53153"},"modified":"2026-10-06T23:03:59","modified_gmt":"2026-10-06T21:03:59","slug":"kolibri-modelo-de-inteligencia-artificial-aleman-para-tu-propio-centro-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/10\/04\/kolibri-modelo-de-inteligencia-artificial-aleman-para-tu-propio-centro-de-datos\/","title":{"rendered":"Kolibri: modelo de IA alem\u00e1n para el propio centro de datos"},"content":{"rendered":"<p><strong>Aleph Alpha public\u00f3 Kolibri el 3 de octubre: un modelo alem\u00e1n de 78 mil millones de par\u00e1metros. Los pesos Apache 2.0 funcionan en hardware propio. Para la administraci\u00f3n p\u00fablica y la industria, la soberan\u00eda depende del centro de datos propio. La licencia, el origen de los datos y la fusi\u00f3n prevista con Cohere ponen l\u00edmites.<\/strong><\/p>\n<h2>Lo m\u00e1s importante en resumen<\/h2>\n<div style=\"background:#f8fbfd;border:1px solid rgba(11,183,253,0.28);border-radius:8px;padding:22px 26px;margin:16px 0 34px;box-shadow:0 1px 0 rgba(11,183,253,0.08),0 2px 8px rgba(0,0,0,0.03);\">\n<ul style=\"margin:0;padding-left:20px;line-height:1.75;color:#1a2733;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px;\"><strong>Kolibri funciona bajo Apache 2.0 en hardware propio.<\/strong> De los 78 mil millones de par\u00e1metros, 3,46 mil millones est\u00e1n activos por token, en FP8 el modelo ocupa unos 78 GB.<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px;\"><strong>La licencia solo cubre pesos y configuraci\u00f3n.<\/strong> C\u00f3digo, arquitectura y m\u00e9todos de entrenamiento quedan excluidos, la operaci\u00f3n requiere el paquete aleph-alpha-inference.<\/li>\n<li><strong>Los datos de entrenamiento sint\u00e9ticos proceden tambi\u00e9n de GLM y Qwen.<\/strong> El propio fabricante afronta la fusi\u00f3n con Cohere, que a\u00fan espera las aprobaciones de las autoridades.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:0.88em;color:#666;margin:20px 0 32px 0;border-top:1px solid #e5e5e5;border-bottom:1px solid #e5e5e5;padding:10px 0;\"><span style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;color:#0879aa;font-weight:700;text-transform:uppercase;font-size:0.72em;letter-spacing:0.14em;margin-right:14px;\">Relacionados:<\/span><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/07\/13\/soofi-s-soberania-no-significa-victoria\/\" style=\"color:#333;text-decoration:underline;\">Soofi S: soberan\u00eda no significa victoria<\/a>&nbsp;&nbsp;<span style=\"color:#ccc;\">\/<\/span>&nbsp;&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/07\/15\/aws-cloud-soberana-que-esta-realmente-separado\/\" style=\"color:#333;text-decoration:underline;\">AWS Cloud soberana: qu\u00e9 est\u00e1 realmente separado<\/a><\/p>\n<h2>Un modelo alem\u00e1n para la operaci\u00f3n propia<\/h2>\n<p>Aleph Alpha public\u00f3 Kolibri 1 el 3 de octubre en <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/Aleph-Alpha\/Kolibri-1\">Hugging Face<\/a>. El modelo comprende 78 mil millones de par\u00e1metros, por token trabaja con 3,46 mil millones de ellos. El fabricante de Heidelberg formul\u00f3 su pretensi\u00f3n en su <a href=\"https:\/\/x.com\/Aleph__Alpha\/status\/2106306840657297814\">anuncio en X<\/a> con brevedad: los pesos pertenecen ahora a los usuarios y pueden operarse bajo Apache 2.0 en hardware propio.<\/p>\n<p>Kolibri se construy\u00f3 en Alemania y se <a href=\"https:\/\/aleph-alpha.com\/en\/blog\/kolibri-has-landed-a-sovereign-open-weight-model\/\">entren\u00f3<\/a> en infraestructura ubicada en Alemania y Finlandia con 768 GPUs B200. Seg\u00fan el anuncio, el 21,3 % de los tokens de preentrenamiento son alemanes, la ficha del modelo indica para el corpus de preentrenamiento un porcentaje algo mayor.<\/p>\n<div style=\"background:#004a59;border:1px solid rgba(11,183,253,0.4);border-radius:10px;padding:34px 26px;margin:36px 0;text-align:center;box-shadow:0 0 24px rgba(11,183,253,0.08);\">\n<div style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;font-size:11px;color:#4ec9fe;letter-spacing:0.14em;text-transform:uppercase;margin-bottom:10px;\">\/\/ M\u00e9trica<\/div>\n<div style=\"font-size:48px;font-weight:700;color:#fff;letter-spacing:-0.03em;line-height:1;\">78 GB<\/div>\n<div style=\"font-size:14px;color:rgba(255,255,255,0.85);margin:12px auto 0;max-width:460px;line-height:1.5;\">Necesidad de memoria de Kolibri en FP8, m\u00ednimo una \u00fanica H200, B200 o B300<\/div>\n<div style=\"font-size:12px;color:#4ec9fe;margin-top:12px;\">\/\/ Fuente: Aleph Alpha, ficha del modelo<\/div>\n<\/div>\n<p>El preentrenamiento abarc\u00f3 20.000 mil millones de tokens, en todas las fases de entrenamiento fueron casi 24.000 mil millones.<\/p>\n<p>Como campo de aplicaci\u00f3n, Aleph Alpha cita trabajo soberano y cr\u00edtico para la misi\u00f3n en \u00e1mbitos regulados, entre ellos la administraci\u00f3n p\u00fablica, la industria y el sector aeroespacial. En la operaci\u00f3n propia, las consultas y los datos pueden permanecer en el propio centro de datos.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 es un modelo de pesos abiertos?<\/strong> Un modelo de pesos abiertos es un modelo de IA entrenado cuyos pesos el fabricante publica para su descarga. Los operadores pueden as\u00ed ejecutarlo en servidores propios, las consultas no pasan por una interfaz de nube del fabricante. Que tambi\u00e9n el c\u00f3digo de entrenamiento, los datos y los m\u00e9todos est\u00e9n abiertos depende de la publicaci\u00f3n respectiva.<\/p>\n<h2>Lo que exige la operaci\u00f3n propia<\/h2>\n<p>En FP8, Kolibri ocupa unos 78 GB de memoria. Como m\u00ednimo, Aleph Alpha menciona dos A100 en la variante de 80 GB, dos H100 SXM5 o una \u00fanica H200, B200 o B300. As\u00ed, el modelo cabe en un \u00fanico servidor GPU actual.<\/p>\n<p>Kolibri est\u00e1 entrenado con un contexto de 262.144 tokens. El fabricante ha validado el modelo hasta 1.048.576 tokens, pero para eficiencia y tareas complejas recomienda como m\u00e1ximo la longitud entrenada.<\/p>\n<p>Que Kolibri tambi\u00e9n funciona en un sistema de escritorio lo muestran primeras mediciones del <a href=\"https:\/\/forums.developer.nvidia.com\/t\/kolibri-1-aleph-alphas-78b-fp8-moe-runs-on-the-spark-setup-numbers-and-a-few-things-id-love-to-share\/385048\">foro de desarrolladores de Nvidia<\/a>. En una \u00fanica DGX Spark, un usuario alcanz\u00f3 con vLLM est\u00e1ndar unos 20 tokens por segundo al decodificar, un segundo con una compilaci\u00f3n optimizada unos 48. Se trata de mediciones aisladas sin relaci\u00f3n con el fabricante.<\/p>\n<h2>Licencia y origen de los datos<\/h2>\n<p>Apache 2.0 se aplica en Kolibri a los pesos y a los archivos de configuraci\u00f3n. Quedan expresamente excluidos el c\u00f3digo subyacente, la arquitectura del modelo, los ajustes de par\u00e1metros y cualquier m\u00e9todo de entrenamiento. Para la operaci\u00f3n, Aleph Alpha requiere su propio paquete aleph-alpha-inference.<\/p>\n<p>Los operadores mantienen as\u00ed los pesos bajo una licencia libre, con independencia de a qui\u00e9n pertenezca el fabricante en el futuro. Para la operaci\u00f3n continuada siguen dependiendo del paquete de inferencia del fabricante.<\/p>\n<p>Para los datos de entrenamiento sint\u00e9ticos, Aleph Alpha emple\u00f3 modelos de otros fabricantes. Seg\u00fan el <a href=\"https:\/\/aleph-alpha.com\/downloads\/tech-report.pdf\">Tech-Report<\/a>, GLM-5.2 y GLM-5.3 de Z.ai y Qwen3.8-27B del equipo Qwen de Alibaba son los modelos principales con los que el fabricante gener\u00f3 datos sint\u00e9ticos y regener\u00f3 partes de conjuntos de datos abiertos.<\/p>\n<p>El profesor de Wharton Ethan Mollick retom\u00f3 el tema el d\u00eda de la publicaci\u00f3n. El nuevo modelo soberano de Europa estar\u00eda afinado con datos que habr\u00edan generado GLM y Qwen, <a href=\"https:\/\/x.com\/emollick\/status\/2106487816460910912\">escribi\u00f3 en X<\/a>. Quien mide la soberan\u00eda tambi\u00e9n por el origen de los datos de entrenamiento encuentra aqu\u00ed el l\u00edmite de la promesa.<\/p>\n<div style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(280px,1fr));gap:16px;margin:28px 0;\">\n<div style=\"background:#f7fbf9;border:1px solid rgba(45,122,62,0.22);border-radius:8px;padding:20px 22px;box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.03);\">\n<div style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;font-size:11px;color:#2d7a3e;letter-spacing:0.14em;text-transform:uppercase;margin-bottom:12px;\">\/\/ aporta<\/div>\n<ul style=\"margin:0;padding-left:18px;color:#1a2733;line-height:1.6;font-size:0.95em;\">\n<li style=\"margin-bottom:7px;\">Pesos y configuraci\u00f3n bajo Apache 2.0<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:7px;\">Entrenamiento en Alemania y Finlandia<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:7px;\">Cerca de una quinta parte de tokens de preentrenamiento en alem\u00e1n<\/li>\n<li>Operaci\u00f3n desde una \u00fanica H200, B200 o B300<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div style=\"background:#fbf8f6;border:1px solid rgba(181,83,42,0.22);border-radius:8px;padding:20px 22px;box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.03);\">\n<div style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;font-size:11px;color:#b5532a;letter-spacing:0.14em;text-transform:uppercase;margin-bottom:12px;\">\/\/ abierto<\/div>\n<ul style=\"margin:0;padding-left:18px;color:#1a2733;line-height:1.6;font-size:0.95em;\">\n<li style=\"margin-bottom:7px;\">C\u00f3digo, arquitectura y m\u00e9todos de entrenamiento sin licenciar<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:7px;\">Operaci\u00f3n solo con aleph-alpha-inference<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:7px;\">Datos sint\u00e9ticos de GLM y Qwen<\/li>\n<li>La fusi\u00f3n con Cohere espera las aprobaciones<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2>C\u00f3mo rinde Kolibri en alem\u00e1n<\/h2>\n<p>En la tabla del fabricante, Kolibri alcanza 70,8 puntos en la puntuaci\u00f3n total en alem\u00e1n y queda as\u00ed justo por delante de GPT-OSS 120B y Qwen3.5 35B-A3B.<\/p>\n<div style=\"overflow-x:auto;margin:24px 0 6px;-webkit-overflow-scrolling:touch;border:1px solid rgba(11,183,253,0.25);border-radius:10px;\">\n<table style=\"border-collapse:collapse;width:100%;font-size:0.88em;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f8fbfd;\">\n<th style=\"text-align:left;padding:13px 14px;border-bottom:2px solid #0bb7fd;color:#1a2733;position:sticky;left:0;background:#f8fbfd;z-index:2;\">Modelo<\/th>\n<th style=\"text-align:center;padding:13px 10px;border-bottom:2px solid #0bb7fd;background:rgba(11,183,253,0.14);color:#1a2733;font-weight:700;\">Puntuaci\u00f3n total en alem\u00e1n (Overall DE)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align:left;padding:12px 14px;border-bottom:1px solid #eef2f5;position:sticky;left:0;background:#fff;font-weight:600;color:#1a2733;\">Qwen3.8 27B (modelo denso)<\/td>\n<td style=\"text-align:center;padding:12px 10px;border-bottom:1px solid #eef2f5;color:#333;\">79,9<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align:left;padding:12px 14px;border-bottom:1px solid #eef2f5;position:sticky;left:0;background:#fff;font-weight:600;color:#1a2733;\">Kolibri 1<\/td>\n<td style=\"text-align:center;padding:12px 10px;border-bottom:1px solid #eef2f5;background:rgba(11,183,253,0.08);font-weight:700;color:#0879aa;\">70,8<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align:left;padding:12px 14px;border-bottom:1px solid #eef2f5;position:sticky;left:0;background:#fff;font-weight:600;color:#1a2733;\">GPT-OSS 120B<\/td>\n<td style=\"text-align:center;padding:12px 10px;border-bottom:1px solid #eef2f5;color:#333;\">70,2<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align:left;padding:12px 14px;position:sticky;left:0;background:#fff;font-weight:600;color:#1a2733;\">Qwen3.5 35B-A3B<\/td>\n<td style=\"text-align:center;padding:12px 10px;color:#333;\">69,8<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p style=\"font-size:0.8em;color:#888;margin:6px 2px 30px;\">Fuente: tabla del fabricante Aleph Alpha, ficha del modelo en Hugging Face<\/p>\n<\/div>\n<p>Claramente delante queda el modelo denso Qwen3.8 27B con 79,9 puntos. Eso s\u00ed, por token activa casi ocho veces m\u00e1s par\u00e1metros que Kolibri.<\/p>\n<p>El m\u00e1ximo responsable de Aleph Alpha, Ilhan Scheer, anunci\u00f3 el 4 de octubre Kolibri 1.1, <a href=\"https:\/\/x.com\/IlhanScheer\/status\/2106787681875415231\">m\u00e1s r\u00e1pido de lo previsto<\/a>. Para el modelo predecesor interno cit\u00f3 una mejora en alem\u00e1n de 46 a 71 puntos en tres meses.<\/p>\n<h2>El fabricante ante la fusi\u00f3n<\/h2>\n<p>Kolibri aparece poco m\u00e1s de dos semanas despu\u00e9s de que Aleph Alpha y Cohere firmaran el 16 de septiembre un <a href=\"https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/cohere-and-aleph-alpha-sign-agreement-to-become-the-first-transatlantic-sovereign-ai-solution-302880732.html\">acuerdo de fusi\u00f3n vinculante<\/a>. La empresa conjunta operar\u00eda como Cohere, con sede en Berl\u00edn y Toronto. La oficina de Heidelberg se mantendr\u00eda como centro de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Las empresas del grupo Schwarz aportan para el proyecto germano-canadiense <a href=\"https:\/\/aleph-alpha.com\/news\/cohere-aleph-alpha-zusammenschluss-geplant\/\">500 millones de euros<\/a> como financiaci\u00f3n estructurada. La transacci\u00f3n solo se consuma con las \u00faltimas aprobaciones de las autoridades.<\/p>\n<p>Para los operadores, esto desplaza la pregunta de qui\u00e9n est\u00e1 detr\u00e1s de Kolibri. Los pesos de Kolibri 1 siguen siendo utilizables bajo Apache 2.0, su operaci\u00f3n requiere el paquete de inferencia del fabricante. Tambi\u00e9n el anunciado Kolibri 1.1 procede de un fabricante que en el futuro operar\u00eda bajo el nombre de Cohere.<\/p>\n<h2 style=\"padding-top:64px;margin-bottom:20px;\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfSe puede usar Kolibri con fines comerciales?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Los pesos est\u00e1n bajo Apache 2.0, una licencia que permite el uso comercial. Se aplica a los pesos y a los archivos de configuraci\u00f3n, c\u00f3digo, arquitectura y m\u00e9todos de entrenamiento quedan excluidos. Para la operaci\u00f3n, Aleph Alpha requiere el paquete aleph-alpha-inference.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfQu\u00e9 hardware necesita Kolibri?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">En FP8 el modelo ocupa unos 78 GB de memoria. Como m\u00ednimo, Aleph Alpha menciona dos A100 con 80 GB, dos H100 SXM5 o una \u00fanica H200, B200 o B300. Mediciones de la comunidad muestran que Kolibri tambi\u00e9n funciona en una DGX Spark, con unos 20 a 48 tokens por segundo.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfQu\u00e9 cambia la fusi\u00f3n con Cohere para los usuarios de Kolibri?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">El acuerdo del 16 de septiembre est\u00e1 firmado, solo se consuma tras las \u00faltimas aprobaciones de las autoridades. Los pesos publicados siguen siendo utilizables bajo Apache 2.0. La operaci\u00f3n de Kolibri 1 requiere el paquete aleph-alpha-inference, que proporciona el fabricante.<\/p>\n<\/details>\n<h2>Selecci\u00f3n editorial<\/h2>\n<ul style=\"list-style:none;margin:0 0 8px;padding:0;\">\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/08\/04\/descargable-no-significa-operable\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Descargable no significa operable<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/08\/03\/qwen3-8-max-claude-code-codex-api-anthropic-2026\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Claude Code ya ejecuta tambi\u00e9n Qwen de Alibaba<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/05\/20\/finops-para-inferencia-de-ia-bajo-control-los-costes-de-gpu-en-multi-cloud\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">FinOps IA: control costes GPU multi-cloud<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin:44px 0 12px;font-size:0.72em;font-weight:700;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.18em;color:#666;\">M\u00e1s de la red MBF Media<\/p>\n<div style=\"padding:14px 18px;border-left:3px solid #202528;background:#fafafa;\">\n<div style=\"font-size:0.7em;font-weight:700;color:#202528;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.12em;margin-bottom:4px;\">mybusinessfuture<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/mybusinessfuture.com\/es\/cuando-modelo-aleman-de-ki-calcula\/\" style=\"font-weight:600;line-height:1.4;color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Cu\u00e1ndo realmente merece la pena un modelo de IA alem\u00e1n<\/a><\/p>\n<\/div>\n<p style=\"text-align:right;color:#868e96;font-size:0.75em;margin-top:40px;\"><em>Fuente de la imagen: generada por IA (octubre de 2026)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Kolibri funciona en hardware propio. 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