ModelosCódigo Abierto 🇨🇳 28.07.2026 13:02

Kimi K3 y Unlimited OCR dominan listas globales, modelos chinos de código abierto arrasan en el extranjero

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Los modelos chinos de inteligencia artificial de código abierto están ganando tracción mundial. El 27 de julio, Moonshot AI publicó los pesos completos de Kimi K3, que rápidamente encabezó la lista de tendencias general de Hugging Face, seguido por Unlimited OCR de Baidu. Unlimited OCR también obtuvo cuatro primeros puestos en GitHub y Hugging Face, y luego regresó a la cima de la lista global de modelos en Hugging Face después de un mes, impulsado por una adopción sostenida por parte de los desarrolladores.
El 27 de julio, Moonshot AI publicó los pesos completos del modelo Kimi K3 como código abierto, que ascendió rápidamente al primer lugar de la lista general de tendencias de Hugging Face en cuestión de minutos. Inmediatamente después, el modelo Unlimited OCR de Baidu, que había liderado la lista durante días, se aseguró el segundo puesto. Estos dos modelos de código abierto chinos dominaron los rankings de Hugging Face, convirtiéndose en un fenómeno. Unlimited OCR logró una hazaña extraordinaria: en cinco días desde su publicación, obtuvo más de 10.000 estrellas en GitHub y encabezó tanto la lista general de tendencias diarias de GitHub como la de Python, así como las listas de tendencias globales de modelos y modelos multimodales de Hugging Face, alcanzando el primer lugar cuádruple. Un mes después, Unlimited OCR recuperó el primer puesto en la lista de tendencias globales de modelos de Hugging Face después de ser retuiteado por el ganador del Premio Turing Yann LeCun. Sus estrellas en GitHub han superado las 19.700 y las descargas en Hugging Face han alcanzado los 2,65 millones. La popularidad de Unlimited OCR se debe a su avance en el análisis de documentos largos. Los modelos de OCR tradicionales procesan documentos largos analizando página por página y concatenando los resultados, lo que provoca que la caché KV crezca durante la decodificación, aumentando la velocidad de inferencia y los costos de memoria. Baidu propuso el mecanismo de Atención de Ventana Deslizante de Referencia (Reference Sliding Window Attention, R-SWA), que mantiene la atención en el documento original mientras solo retiene el contenido generado más reciente como memoria de trabajo, permitiendo el análisis continuo de decenas de páginas en una sola pasada hacia adelante. Esto mantiene la caché KV constante, reduciendo el costo computacional y el uso de memoria. Expertos de la industria señalan que esta innovación no solo acelera el OCR, sino que también ofrece nuevos enfoques para el razonamiento de contexto largo y la gestión de memoria. El interés sostenido de los desarrolladores en Unlimited OCR refleja que los modelos de código abierto de inteligencia artificial en China están pasando del entusiasmo inicial a la adopción continua.
Fuente: QbitAI 量子位 — original
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