Guillem Alsina Gonzàlez
La Universidad Mohamed bin Zayed de Inteligencia Artificial (MBZUAI, por sus siglas en inglés) de los Emiratos Árabes Unidos (EAU), a través de su Institute of Foundation Models y G42, han comunicado el lanzamiento de K2 Think, un modelo de lenguaje abierto orientado a tareas de razonamiento en inteligencia artificial. Esta propuesta se centra en la eficiencia y en reducir el tamaño del modelo sin renunciar a prestaciones en problemas complejos.
Según informan conjuntamente ambas organizaciones, K2 Think utiliza 32.000 millones de parámetros y logra rendimientos comparables o superiores a modelos de razonamiento de mayor tamaño, buscando redefinir el equilibrio entre capacidad y tamaño del modelo, con implicaciones directas en consumo de recursos y despliegue.
Su diseño técnico incluye un entrenamiento supervisado con cadenas largas de razonamiento y orientado a reforzar la profundidad lógica del modelo, al que, a continuación, se le aplica aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables para mejorar la precisión en problemas difíciles.
Se le ha añadido también planificación “agente” que le permite descomponer un reto complejo en pasos intermedios antes de resolverlo, y se le han incorporado técnicas de escalado en tiempo de inferencia para mejorar su adaptabilidad.
K2 Think ya se encuentra disponible tanto en k2think.ai en forma de chatbot, como en la plataforma Hugging Face, y más adelante también se encontrará disponible en la plataforma de inferencia de Cerebras, con un rendimiento de 2.000 tokens por segundo.
En cuanto a la evaluación, las entidades sitúan a K2 Think entre los sistemas de razonamiento con mejores resultados, y afirman que lidera el desempeño de los modelos abiertos en matemáticas en los conjuntos AIME ’24/’25, HMMT ’25 y OMNI-Math-HARD.
Otro aspecto destacado es el alcance de la apertura; a diferencia de propuestas que publican únicamente los pesos, los impulsores indican que K2 Think se libera con datos de entrenamiento, pesos y software para despliegue y optimización en inferencia. Con ello, se busca facilitar la auditoría, la reproducción de los resultados, y la extensión por parte de la comunidad investigadora.
Desde el plano institucional, la comunicación subraya que el lanzamiento se enmarca en una estrategia de colaboración público-privada y apertura, y se presenta como un hito dentro del ecosistema de IA de los EAU. Las declaraciones recogidas ponen el acento en establecer un referente técnico, priorizar eficiencia frente a tamaño y ofrecer un marco transparente y reproducible para investigación y desarrollo.
K2 Think se inscribe en una familia de modelos abiertos desarrollados en los EAU (entre ellos Jais, centrado en el idioma árabe, NANDA en hindi y SHERKALA en kazajo) y continúa la línea de K2-65B, presentado como un modelo base abierto y reproducible en 2024.
