China investiga a DeepSeek y Moonshot por el uso de datos de Claude mientras Xiaomi impulsa la IA open-weight
El ecosistema chino de inteligencia artificial afronta una jornada marcada por dos noticias aparentemente contradictorias. Por un lado, la Administración del Ciberespacio de China (CAC) ha abierto una investigación sobre DeepSeek y Moonshot AI, la empresa responsable de Kimi, por el presunto envío de consultas de usuarios al modelo Claude de Anthropic sin autorización.
Por otro, Xiaomi ha presentado MiMo-V2.6-Pro, un modelo con pesos abiertos que encabeza actualmente varios índices de rendimiento dentro de esta categoría. La compañía ha publicado no solo el modelo, sino también buena parte del proceso de entrenamiento, los datos económicos y las herramientas necesarias para intentar reproducir sus resultados.
Millones de consultas enviadas a Claude
La investigación de la CAC llega después de que Anthropic denunciara un supuesto uso indebido de Claude por parte de varios laboratorios chinos. Según la información difundida por la compañía estadounidense, Moonshot habría enviado alrededor de 23 millones de prompts, o instrucciones introducidas por los usuarios, entre mayo y julio de 2026.
DeepSeek, por su parte, habría remitido 12,1 millones de prompts durante un periodo de catorce días en julio. Las acusaciones apuntan a que ambas empresas utilizaban las respuestas de Claude para mejorar sus propios sistemas, una práctica conocida como destilación de modelos.
La destilación consiste en emplear un modelo avanzado, denominado profesor, para generar respuestas que después sirven como datos de entrenamiento para otro modelo, el alumno. Este método permite acelerar el desarrollo y reducir la necesidad de recopilar enormes volúmenes de datos, aunque plantea dudas sobre la propiedad intelectual, las condiciones de uso y la privacidad de las conversaciones.
La privacidad, en el centro de la investigación
Anthropic sostiene que entre las consultas transmitidas había información potencialmente sensible de usuarios particulares, grandes empresas y organizaciones vinculadas a organismos públicos. También habría detectado nombres, direcciones de correo electrónico, datos corporativos y otra información privada en cientos de conversaciones y al menos una docena de idiomas.
El aspecto más delicado para las autoridades chinas no sería únicamente el posible aprovechamiento comercial de Claude. Si los usuarios no sabían que sus consultas se procesaban en servidores de una empresa estadounidense, sus datos podrían haber salido del país sin consentimiento explícito.
La CAC deberá determinar ahora si DeepSeek y Moonshot incumplieron las normas chinas sobre protección de datos, transferencia internacional de información y seguridad de los servicios de inteligencia artificial. La investigación también se produce en un momento de elevada tensión tecnológica entre China y Estados Unidos, con la inteligencia artificial como uno de los asuntos centrales de la agenda bilateral.
Xiaomi presenta un modelo de un billón de parámetros
En paralelo, Xiaomi ha lanzado MiMo-V2.6-Pro, que ha obtenido 46 puntos en el índice de Artificial Analysis y se sitúa como el modelo open-weight con mejor puntuación dentro de su categoría. Los modelos open-weight permiten descargar y ejecutar sus pesos, es decir, los valores numéricos que determinan cómo responde una red neuronal, aunque no siempre incluyen todos los elementos necesarios para reproducir su entrenamiento.
MiMo-V2.6-Pro utiliza una arquitectura de mezcla de expertos, conocida como MoE. El sistema reúne aproximadamente 1,02 billones de parámetros, pero activa unos 42.000 millones para cada token procesado. Un token es una unidad de texto que el modelo analiza, como una palabra completa o una parte de ella.
Esta activación selectiva reduce el coste computacional frente a un modelo que utilizara todos sus parámetros en cada operación. El sistema admite texto, imágenes, audio y vídeo, y ofrece una ventana de contexto de hasta un millón de tokens. El contexto es la cantidad máxima de información que el modelo puede tener en cuenta dentro de una misma interacción.
Más transparencia y un coste reducido
Xiaomi asegura que entrenó el modelo en menos de seis días mediante aprendizaje por refuerzo, una técnica en la que el sistema mejora a partir de recompensas obtenidas al resolver tareas. El coste aproximado de esa ejecución fue de 2,62 millones de dólares, una cifra relativamente contenida para un modelo de esta escala.
La compañía también ha publicado el marco de aprendizaje por refuerzo, más de 7.000 entornos de tareas con evaluadores automáticos, los hiperparámetros, las mezclas de datos y los costes reales del proceso. La intención declarada es favorecer la reproducibilidad: que otros equipos puedan comprobar cómo se ha obtenido el resultado y detectar posibles diferencias.
El modelo se ofrece con un precio estimado de 0,435 dólares por cada millón de tokens de entrada y 0,87 dólares por cada millón de tokens de salida. El coste medio por tarea se sitúa en torno a 0,13 dólares, lo que lo convierte en una de las alternativas más económicas entre los sistemas de prestaciones comparables.
Liderazgo en pesos abiertos, pero no absoluto
El avance de Xiaomi no significa que MiMo-V2.6-Pro sea el modelo más potente en todos los escenarios. Claude Opus 5.5 obtiene mejores resultados en Terminal Bench 4.0, con una puntuación de 49 frente a los 34,9 puntos de MiMo. En el índice general de Artificial Analysis, la diferencia también favorece a Claude: 58 puntos frente a 46.
El logro de Xiaomi se limita, por tanto, al segmento de modelos con pesos abiertos. En los últimos meses, otros sistemas chinos, como Kimi K3 y distintas versiones de Qwen, también han ocupado temporalmente las primeras posiciones de esta clasificación.
La situación añade un elemento incómodo al debate. Xiaomi figura entre los laboratorios chinos señalados por Anthropic por un supuesto uso de Claude para destilación. La compañía no ha respondido públicamente a esas acusaciones, pero sí ha optado por divulgar una cantidad inusual de información técnica sobre su nuevo modelo.
La combinación de ambas noticias resume la creciente tensión en la carrera mundial por la inteligencia artificial: las empresas compiten por lograr modelos más capaces y baratos, mientras los reguladores intentan definir qué prácticas son aceptables cuando entran en juego datos personales, propiedad intelectual y transferencia internacional de información.
