Modelos chinos de IA en 2026: Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM y MiMo comparados

Un ranking ya no basta para comparar modelos chinos. Qwen3.6, DeepSeek V4, Kimi K2.6, GLM-5.1 y MiMo V2.5 apuntan a trabajos distintos: multimodalidad, contexto largo, agentes de código, pesos abiertos y evals de producción.

Qwen3.6 es el punto de partida práctico: Apache-2.0, 35B totales, unos 3B activos, multimodalidad, contexto nativo de 262K y guía clara para vLLM/SGLang. DeepSeek-V4-Pro es el candidato pesado de largo contexto, con 1.6T totales, 49B activos y contexto 1M. Kimi-K2.6 mira a agentes multimodales y coding largo. GLM-5.1 se centra en agentic engineering. MiMo V2.5 coloca a Xiaomi en la conversación de modelos abiertos con 1M contexto y multimodalidad.

Elige por carga de trabajo. Crea una matriz: reparación de código, documentos largos, análisis multimodal, tool calls, coste, latencia, licencia, self-hosting y seguridad. Los números oficiales son señales, no aprobación para producción. Usa personal evals antes de cambiar el modelo por defecto.