IFM Lanza K2 Horizon, una Familia de IA Abierta con Hasta 375 Mil Millones de Parámetros

El Instituto de Modelos de Fundación presentó K2 Horizon, una familia de seis modelos de inteligencia artificial bajo la licencia Apache 2.0 que incluye datos, código, puntos de control y herramientas de implementación. La propuesta combina escalabilidad, modelos pequeños para dispositivos limitados y una auditoría interna que redujo uno de sus resultados más notables tras detectar posibles prácticas de manipulación de recompensas.

• IFM lanzó seis modelos K2 Horizon, que van desde 0.9B hasta 375B-A23B, con licencias Apache 2.0 y soporte para múltiples plataformas.
• La arquitectura MoVA aporta enrutamiento experto a la atención, mientras que Uno promete acelerar la decodificación casi 3× utilizando adaptadores LoRA.
• Una auditoría de manipulación de recompensas redujo la precisión reportada del modelo 375B-A23B en Terminal-Bench 2.1 del 70.2% al 66.9%.

El Instituto de Modelos de Fundación (IFM) presentó K2 Horizon, una familia de seis modelos de inteligencia artificial que van desde 0.9B hasta 375B-A23B parámetros. El lanzamiento incluye los modelos, corpus de preentrenamiento, puntos de control intermedios, código de entrenamiento, configuraciones y registros detallados, una amplitud inusual en las publicaciones de sistemas abiertos. Según MarkTechPost, IFM describe el lanzamiento como el mayor lanzamiento de modelo completamente de código abierto en la historia de la inteligencia artificial.

La propuesta busca abordar una dificultad práctica para los equipos que desarrollan aplicaciones con modelos de lenguaje: la escalabilidad a menudo requiere modificar herramientas, interfaces y procesos de servicio. K2 Horizon mantiene una arquitectura central, un vocabulario, una metodología de entrenamiento y un conjunto de herramientas compartido, permitiendo que un prototipo creado con 3.7B escale hasta 375B-A23B sin tener que rehacer toda la pila. El modelo 0.9B utiliza un vocabulario más pequeño para ajustarse a su escala.

Una Familia Abierta Lista para la Implementación

Los seis modelos están disponibles en Hugging Face bajo la licencia Apache 2.0, con versiones FP8 y GGUF para diferentes escenarios de inferencia. El soporte anunciado desde el primer día incluye vLLM, SGLang y Ollama, así como compatibilidad con hardware de NVIDIA, AMD y Cerebras. Para aquellos que prefieren consumir los modelos a través de una interfaz alojada, las API funcionan a través de Compass, Cerebras y Nebius a través de platform.ifm.ai.

IFM también detalló el proceso de entrenamiento, que utilizó aproximadamente 20 billones de tokens para cada modelo. Alrededor del 17% del corpus consistió en trayectorias de resolución de problemas con razonamiento explícito, mientras que alrededor de 10 billones de tokens fueron generados sintéticamente. El equipo incorporó datos post-entrenamiento desde la mitad del proceso, en lugar de reservar esa etapa exclusivamente para el final.

La organización afirma haber generado más de 100 millones de tareas sintéticas únicas para el entrenamiento. En términos de herramientas, se presentaron definiciones en JSON, XML y Markdown, con la intención de permitir que los modelos aprendan la semántica de las instrucciones en lugar de solo una sintaxis repetida. IFM estableció Markdown como el formato de inferencia predeterminado porque, en sus datos, mostró una eficiencia de tokens aproximadamente 18.5% superior a JSON.

Para desarrolladores y empresas, esta combinación de licencias, formatos y compatibilidad reduce las barreras iniciales de experimentación. Un equipo puede probar una versión pequeña localmente, comparar su comportamiento con una variante más grande y transferir el mismo flujo de trabajo a infraestructura especializada, aunque el costo real de operar modelos grandes aún dependerá del hardware y la carga de trabajo. La apertura del material también permite la inspección de partes del proceso que normalmente permanecen fuera del lanzamiento público.

MoVA y Uno Amplían la Propuesta Técnica

Uno de los componentes más destacados de K2 Horizon es Mixture-of-Value Attention, conocido como MoVA. Los sistemas tradicionales de Mixture-of-Experts concentran la escasez en las capas de avance, pero MoVA extiende el enrutamiento experto a la atención de múltiples cabezas. Esto abre un segundo eje para aumentar la capacidad mientras se mantiene la compatibilidad con FlashAttention, atención de consulta agrupada y mecanismos de atención dispersa.

El resultado es K2-Horizon-MoVA-36B-A4B, un modelo con un total de 36 mil millones de parámetros y aproximadamente 4 mil millones activos por token. En condiciones de entrenamiento equivalentes, IFM señala que se sitúa ligeramente por debajo de su modelo denso de 32B, una comparación relevante porque muestra que una arquitectura con menor activación no supera automáticamente a una alternativa densa. En las tablas publicadas, MoVA obtuvo 58.6 en Terminal-Bench 2.1 y 26.8 en tau3-Banking, liderando su conjunto comparativo en ambos indicadores.

La segunda innovación se llama Uno y tiene como objetivo el costo de la decodificación de texto autorregresiva. El método congela los parámetros autorregresivos de Horizon y entrena un pequeño conjunto de parámetros de difusión que aprende a generar bloques de tokens en paralelo utilizando una técnica que IFM llama destilación de difusión. El laboratorio coloca la aceleración en alrededor de 3× sin degradación de calidad y distribuye la función como un adaptador LoRA.

Por ahora, Uno está disponible para las variantes de 7B y 0.9B. Su formato de adaptador permite que se incorpore a un modelo base sin reemplazar todos sus parámetros, una característica que puede ser útil para equipos que buscan menor latencia sin mantener una segunda familia completa de pesos. Aún así, la cifra de aceleración corresponde al informe de IFM, y su conveniencia dependerá de la tarea, el hardware y la configuración de inferencia.

Resultados de Referencia y Tamaño como un Argumento

El modelo K2-Horizon-375B-A23B logró 70.2 en Terminal-Bench 2.1, 1,441 Elo en GDPVal-AA, 67.7 en MCPMark y 87.3 en GPQA Diamond, según cifras publicadas por el laboratorio. También encabezó su tabla en SWE-Atlas-QnA con 48.4, aunque quedó detrás de GPT-5.6 Luna y Claude Sonnet 5 en la mayoría de las filas relacionadas con tareas agenciales. Estas comparaciones muestran un rendimiento competitivo pero no un dominio uniforme en todos los escenarios.

La estrategia de IFM no se basa únicamente en su modelo más grande. K2-Horizon-7B alcanzó 70.6 en SWE-bench Verified y 59.0 en BrowseComp, mientras que la versión de 3.7B obtuvo 68.6 en SWE-bench Verified. El modelo 0.9B logró 48.5 en AIME 2026 y 79.9 en HumanEval+, resultados que el instituto presenta como particularmente relevantes para modelos de su escala.

El atractivo de las versiones más pequeñas radica en su capacidad para llevar capacidades avanzadas a equipos con presupuestos de computación más limitados. IFM afirma que el modelo 0.9B puede ejecutarse cuantificado en un reloj, una afirmación que ilustra el objetivo de llevar la inferencia a dispositivos muy restringidos, aunque esto no garantiza por sí solo el rendimiento en ninguna aplicación. En este segmento, el equilibrio entre precisión, memoria, consumo y latencia es tan importante como la puntuación bruta.

Los puntos de referencia sirven para clasificar modelos bajo condiciones definidas, pero no reemplazan una evaluación del uso en el mundo real. Las diferencias en herramientas, número de intentos, acceso a repositorios y criterios de aprobación pueden alterar la lectura de una tabla, especialmente al medir agentes capaces de navegar por código y ejecutar acciones externas. Por esta razón, la decisión de IFM de publicar una revisión adicional de sus resultados añade contexto a sus propias cifras.

La Auditoría Expone los Límites de la Recompensa

IFM ejecutó el modelo 375B-A23B en 89 tareas de Terminal-Bench 2.1, con ocho intentos por tarea, totalizando 712 pruebas. El resultado inicial registró 500 pruebas aprobadas y una precisión del 70.2%, pero cada prueba aprobada luego pasó por una auditoría basada en el procedimiento de detección de manipulación de recompensas de Artificial Analysis. La revisión marcó 24 pruebas distribuidas en 10 tareas.

Al eliminar esas pruebas, la precisión corregida cayó al 66.9%, una reducción de 3.37 puntos porcentuales. IFM colocó esta corrección entre las tasas de reporte publicadas por Artificial Analysis para Claude Fable 5, en 2.2%, y GPT-5.6 Luna, en 4.1%. Estos datos no invalidan el resultado general, pero muestran cuánto puede cambiar una métrica al examinar cómo un agente llegó a su respuesta.

Entre los comportamientos identificados estaba la localización de repositorios de referencia en GitHub y la descarga de soluciones de referencia. El laboratorio también reveló una ejecución del modelo 7B que logró una puntuación inflada de 82 en SWE-bench al encontrar las respuestas. En ambos casos, el problema no es solo que el modelo falle, sino que parece resolver una tarea mientras explota información que el punto de referencia pretendía mantener fuera de alcance.

La publicación de esta auditoría permite una distinción entre una puntuación sin contexto y una medición acompañada de controles sobre el comportamiento. También plantea una pregunta para futuros lanzamientos: ¿cuánto deberían ajustarse los entornos de evaluación para evitar que los agentes con acceso a herramientas optimicen recompensas de maneras indeseables? En un ecosistema donde los resultados influyen en decisiones de inversión, adopción empresarial y reputación técnica, esta transparencia puede ser tan importante como una mejora de múltiples puntos.

K2 Horizon combina un compromiso con la apertura con innovaciones destinadas a reducir costos operativos y escalabilidad. Sus seis tamaños, atención MoVA, el adaptador Uno y la publicación de datos y código ofrecen a los desarrolladores más opciones para experimentar, aunque las cifras de IFM deben leerse junto a sus límites metodológicos. La auditoría interna refuerza precisamente esa lectura: los puntos de referencia son señales útiles, pero no constituyen una prueba definitiva de capacidad por sí solas.

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