OpenEuroLLM, el proyecto europeo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) de código abierto que busca ser la alternativa regional a GPT y Gemini, espera tener lista su primera versión el próximo año.
OpenEuroLLM se presentó oficialmente a principios de febrero y pretende desarrollar una familia de modelos de lenguaje de gran tamaño de código abierto que abarque la variedad lingüística que hay en la Unión Europa.
Detrás de él hay un consocio de 20 organizaciones europeas, entre centros de investigación, de computación de alto rendimiento y empresas, entre los que se encuentran Prompsit Language Engineering y Barcelona Supercomputing Center, ambos de España.
El proyecto está coliderado por el lingüista computacional de la Universidad Carolina de Praga (República Checa) Jan Hajic y el director ejecutivo y cofundador de Finnish AI lab Silo AI -pertenciente a AMD-, Peter Sarlin.
Hajic ha compartido con TechCrunch la hoja de ruta de este proyecto, con el que se busca avanzar en las capacidades de inteligencia artificial europeas, y posicionarse como la alternativa regional a los LLM que ya despuntan en el panorama internacional, como GPT (OpenAI), Llama (Meta), Gemini, (Google), Qwen (Alibaba) y DeepSeek (DeepSeek).
Los preparativos de este proyecto comenzaron hace un año, aunque se ha hecho público recientemente, y sus responsables esperan que la primera versión está disponible a mediados de 2026. Su conclusión está prevista para dos años más tarde y aparecerá publicado en GitHub.
"Aún tenemos que elaborar un plan detallado", ha reconocido Hajic, sobre la forma que adoptarán esta familia de modelos. "Queremos que sea lo más pequeño posible, pero de la mayor calidad. No queremos lanzar algo a medias, porque desde el punto de vista europeo se trata de algo de mucho riesgo, con mucho dinero procedente de la Comisión Europea, dinero público".
El colíder del proyecto también ha apuntado que aunque se busca que el modelo sea igual de competente en todas las lenguas europeas, esto quizá no pueda alcanzarse, dado que algunas cuentan con pocos recursos digitales.
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