El panorama de los grandes modelos de lenguaje en China está viviendo una transformación radical, marcada por un consumo masivo y una complejidad técnica creciente que los usuarios finales no terminan de descifrar. El último informe de la Academia China de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (CAICT), publicado este 23 de octubre de 2026, dibuja un ecosistema en ebullición donde la velocidad y la capacidad han mejorado, pero la transparencia y la latencia se han convertido en nuevos desafíos.
El boom del consumo: 500 billones de tokens al día
La métrica más contundente del informe es el volumen de uso. Según los datos de monitoreo de CAICT, el consumo diario de tokens en China alcanzó aproximadamente los 500 billones (trillones en escala corta) en junio de 2026. Esta cifra representa casi cuatro veces el nivel registrado en diciembre de 2025, evidenciando una adopción exponencial de los servicios basados en modelos de lenguaje. Sin embargo, este crecimiento no ha venido acompañado de una claridad equivalente para los consumidores. El reporte señala que, a pesar de que más plataformas ofrecen modelos como servicio (MaaS) a través de APIs públicas, los usuarios aún carecen de formas claras para juzgar la calidad del servicio y suelen tener dificultades para elegir un proveedor.
Velocidad vs. Latencia: una carrera técnica con dos caras
El rendimiento de los modelos muestra una evolución dual. Por un lado, la velocidad de generación ha dado un salto significativo. El rendimiento promedio de salida (throughput) para los modelos domésticos alcanzó los 78.23 tokens por segundo en agosto de 2026, aproximadamente el doble del promedio de 2025, que fue de 38.25 tokens por segundo. Por otro lado, la latencia ha empeorado: el tiempo promedio para el primer token fue de 1.26 segundos en agosto, frente a los 0.78 segundos de 2025. CAICT aclara que este incremento no se debe necesariamente a una merma en el rendimiento puro, sino a factores como el uso de modelos más grandes, contextos más extensos y un mayor volumen de llamadas a las APIs, una tendencia que también se observa en modelos típicos de otros mercados.
El gran ajuste: los precios se disparan tras años de descensos
Uno de los hallazgos más impactantes es el drástico cambio en la política de precios. Tras dos años de recortes continuos, el costo de acceso a estos modelos ha dado un vuelco. El precio promedio normalizado de los modelos domésticos fue de 6.8 yuanes en la segunda mitad de 2025 y se sitúa en 13.46 yuanes en lo que va de 2026, lo que supone un aumento de casi el 100%. En comparación, los modelos típicos de otros mercados lanzados en 2026 promediaron unos 117.8 yuanes en la misma base normalizada, marcando una brecha de costo aún significativa pero que se está reduciendo.
Capacidad y fragmentación: el rol crucial de la plataforma
La capacidad de contexto continúa su expansión. Entre los modelos monitoreados, el 47.8% ahora soporta ventanas de contexto de 1 millón de tokens, y el 95.7% admite al menos 200,000 tokens, un incremento de más de 76 puntos porcentuales respecto a finales de 2025. No obstante, el informe destaca que el rendimiento final depende en gran medida de la plataforma que sirve al modelo. El análisis de los cuatro modelos de código abierto monitoreados (DeepSeek, Qwen, GLM y Kimi) mostró que su rendimiento siguió aumentando después de las actualizaciones de versión de mayo. En agosto, DeepSeek-V4-Pro alcanzó el doble del throughput de DeepSeek-V3.2. Sin embargo, el rendimiento, la latencia y la tasa de éxito de un mismo modelo variaron ampliamente entre diferentes plataformas, con diferencias de throughput de casi 2x, llegando algunos proveedores de terceros a superar a las plataformas oficiales. CAICT atribuye estas brechas a diferencias en la aceleración de la inferencia, la optimización y el control de costos.
Fuente: Pandaily (China AI)