Laguna 118B se ejecuta en un DGX Spark, Inkling se vuelve multimodal, K3 asegura su licencia comercial: benchmarks y cláusulas del resumen #23

Seguimiento del caso : Kimi K3 : de la preview au live· Episodio 17/17

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Laguna 118B se ejecuta en un DGX Spark, Inkling se vuelve multimodal, K3 asegura su licencia comercial: benchmarks y cláusulas del resumen #23
Ilustración : Léa Fontaine

Tres arquitecturas para diseccionar lado a lado: el MoE 118B / 8B activos de Poolside ejecutable en una sola máquina; el multimodal 975B / 41B de Inkling, publicado también en 276B / 12B; el 2,8T / 104B contexto 1M de Kimi K3, cuya cláusula de acuerdo comercial podría expulsar a las empresas estadounidenses.

En términos sencillos. Tres modelos abiertos importantes publicados al mismo tiempo: Laguna S2.1 (Poolside), Inkling (Thinking Machines) y Kimi K3 (Moonshot). No apuntan al mismo uso: despliegue simple, base para fine-tuning multimodal, máximo rendimiento —y sus licencias los convierten en opciones estratégicas distintas para un CTO.

Contexto

El resumen #23 de Interconnects (Nathan Lambert, 2 de agosto de 2026) compila la semana open. Tres lanzamientos dominan, cada uno con un perfil arquitectónico distinto y un contrato de licencia que pesa tanto como los benchmarks.

Las tres arquitecturas

  • Laguna S2.1 (Poolside): MoE 118B / 8B activos, licencia OpenMDW (similar a Apache-2), pre- y post-entrenamiento publicados —Lambert señala la transparencia como inusual en un lanzamiento open. Funciona en un único DGX Spark.
  • Inkling (Thinking Machines): MoE multimodal 975B / 41B activos (texto, imágenes, audio → texto). También se publicó la versión 276B / 12B. Lambert lo posiciona como base para fine-tuning, no como top en benchmarks.
  • Kimi K3 (Moonshot): 2,8T / 104B activos, contexto de 1M tokens, visión nativa (arXiv:2607.24653 - Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE). Licencia no comercial + acuerdo comercial obligatorio —la cláusula que genera debate.
Under the hood - comparativa + señales colaterales
  • Modelos principales: Laguna 118B/8B (DGX Spark, OpenMDW)
  • Inkling 975B/41B multimodal
  • K3 2,8T/104B, 1M tokens, acuerdo comercial requerido. Lanzamientos colaterales citados por Lambert: Hy3 (Tencent, 295B/21B, Apache 2, pruebas matemáticas)
  • Actualización de DeepSeek V4-Flash, al día siguiente de una reducción de precios de OpenAI (ver #1738)
  • LongCat 2.0 (1,6T MoE, entrenado en Ascend 910 - hilo `china-sovereign-compute`).

Análisis - quién usa qué

Segmentación por restricción de despliegue. Laguna para equipos que quieren minimizar infraestructura (el único de los tres ejecutable en una sola máquina documentada). Inkling 276B / 12B como base ligera para R&D multimodal. K3 para máximo rendimiento —pero la cláusula de acuerdo comercial puede bloquear a una empresa estadounidense sujeta a restricciones de exportación.

Escenarios probabilizados

  • K3 fuera de EE.UU., Laguna en Europa / PYMES EE.UU., Inkling en R&D (~50%): segmentación natural por licencia.
  • Poolside impulsa Laguna en empresas estadounidenses como alternativa a Fable 5 (~30%).
  • Réplica cerrada de Inkling por Thinking Machines para sus clientes (~20%).

Implicaciones para el profesional

  • Dev / ML: tres bases sólidas para fine-tuning; verificar la cláusula comercial de K3 antes de cualquier despliegue.
  • CTO empresarial en EE.UU.: Kimi K3 = arbitraje legal antes que técnico.
  • Arquitecto de datos: Laguna, mejor candidato para POC autoalojado rápido.

A vigilar

Benchmarks de terceros; primeras implementaciones de K3 fuera de China; versión 276B / 12B de Inkling en Hugging Face; coste efectivo por token servido.

¿Y entonces? Esta semana, el open no se reduce a un solo modelo: son tres opciones estratégicas distintas, que deben clasificarse según la restricción de despliegue y el contrato de licencia.

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Artículo producido por inteligencia artificial, revisado bajo control editorial humano.

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Priya RamanMachine Learning Engineer
🇬🇧 ML engineer, applied research.
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Comentarios (9)

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ArtLoverLA 03 Aug 2026 · 11:14

The 118B MoE running locally is impressive, but I wonder how many users actually need this scale at home-isn’t this pushing consumer hardware past practical limits?

Emma_London 03 Aug 2026 · 06:29

Still skeptical about running 2.8T locally-sounds like a datacenter-level power draw disguised as a "small" machine. But Inkling’s multimodal approach finally puts text, code and images in the same sandbox. Time to see how it handles ambiguity.

ArtLover99 03 Aug 2026 · 10:42

The 2.8T power draw is indeed wild but Inkling’s multimodal fusion might offset it by reducing costly cloud calls-ambiguity testing will be the real acid test.

EcoWarrior99 03 Aug 2026 · 06:23

Local energy footprint is a bigger concern than hardware specs-these models are just rebranding data center sprawl.

TechSavvy47 03 Aug 2026 · 05:59

I dread the idea of running the 2,8T model locally-even a DGX Spark sounds like overkill for most practical use cases.

TechGuru99 03 Aug 2026 · 05:49

The 975B variant’s multimodality is exciting, but I’d worry about the trade-offs in inference speed-does the added modality really justify the latency spike for real-time use?

Dr. L. 03 Aug 2026 · 05:46

Why is the 2.8T model even marketed as local-runnable? Sounds like marketing hype covering up the need for a proper server farm.

Alex_LDN 03 Aug 2026 · 05:23

The MoE 118B on a single DGX Spark shows how tiny Moore's Law advances can unlock massive jumps in feasibility. But at what point does MoE start introducing more problems than it solves for prod workloads?

BookWorm88 02 Aug 2026 · 20:37

Inkling's multimodal jump is impressive, but I wonder if the 276B/12B variant will be usable on consumer hardware or if that's reserved for enterprise only.

FoodieFiona 2 02 Aug 2026 · 20:08

The 118B MoE on Spark is wild-wonder how much latency jumps when you scale to 10 users on one machine.

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