IFM lanza K2 Horizon, una flota abierta de seis modelos con rendimiento de primer nivel

K2 Horizon: una flota abierta de seis modelos

IFM ha puesto en producción K2 Horizon, una familia de seis modelos de lenguaje que abarca desde 0,9 B hasta 375 B. Los nombres, 0,9 B, 3,7 B, 7 B, 32 B, 36B‑A4B y 375B‑A23B, indican tanto el tamaño como la arquitectura, siendo 36B‑A4B un modelo de Mixture‑of‑Value‑Attention (MoVA) y 375B‑A23B un modelo sparse MoE con 23 B de parámetros activos.

El lanzamiento incluye no solo los pesos finales, sino también los checkpoints intermedios, el código de entrenamiento, las configuraciones, los logs de entrenamiento y los resultados de evaluación. Todos los artefactos se distribuyen bajo Apache 2.0, mientras que los datasets se liberan bajo sus licencias respectivas, como ODC‑BY. IFM publica recetas de construcción de datos cuando la redistribución directa no es posible.

Rendimiento a escala

Los modelos más pequeños —0,9 B, 3,7 B y 7 B— establecen nuevos récords en sus clases. El 0,9 B alcanza un AIME 2026 superior a 48, mientras que 3,7 B y 7 B sobresalen en SWE‑Bench y BrowseComp. El 36B‑A4B, con su mecanismo MoVA, entrega una eficiencia por parámetro que supera a modelos más grandes, y el 375B‑A23B se posiciona entre los mejores de su rango en razonamiento, codificación y tareas de agentes.

Aplicaciones de borde a enterprise

El 0,9 B está pensado para dispositivos ultra‑constrained como relojes y gafas. Los 3,7 B y 7 B se adaptan a teléfonos y otras aplicaciones on‑device. El 32 B y el 36B‑A4B son adecuados para estaciones de trabajo y servidores de inferencia, y el 375B‑A23B se orienta a cargas de trabajo empresariales exigentes.

Open‑source del ciclo completo

K2 Horizon es la primera familia abierta que expone todo el proceso de post‑training de agentes. Al publicar checkpoints, datos, código y logs en cada etapa, los investigadores pueden estudiar cómo emergen la razonabilidad, el uso de herramientas y la planificación. Los desarrolladores, por su parte, pueden reproducir y adaptar los métodos a nuevos dominios.

Implicaciones para la comunidad

El hecho de que todos los modelos compartan arquitectura, vocabulario y tooling facilita la migración entre tamaños y la evaluación comparativa de eficiencia. Además, la disponibilidad de la arquitectura y la mezcla de expertos permite experimentar con nuevos diseños de MoE.

Para los profesionales de TI, la entrega de K2 Horizon significa una oportunidad para incorporar modelos de gran rendimiento en entornos controlados sin depender de proveedores cerrados. La compatibilidad con quantización y la presencia de pesos finales bajo Apache 2.0 simplifican la integración en infraestructuras existentes.

En resumen, K2 Horizon ofrece la combinación más completa de rendimiento, transparencia y apertura en un solo paquete. La comunidad podrá aprovecharla tanto para investigación académica como para despliegues productivos.