ByteDance, la empresa china matriz de TikTok, está entrenando un modelo de inteligencia artificial con hasta 10 billones de parámetros, una escala que, de confirmarse, igualaría o incluso superaría a los sistemas más avanzados del ecosistema occidental, encabezados por Anthropic. La información, publicada por el Financial Times y recogida por medios especializados como Heise y Ars Technica, sitúa este proyecto en la fase de preentrenamiento, una etapa que suele prolongarse entre tres y seis meses, tras los cuales el modelo sería ajustado y, eventualmente, lanzado al público. El tamaño definitivo aún no está fijado.
El anuncio llega en un momento de creciente presión competitiva entre laboratorios chinos y estadounidenses. El modelo más grande desarrollado hasta ahora en China era el Kimi K3, de Moonshot, con 2,8 billones de parámetros, que recientemente se posicionó en el Intelligence Index de Artificial Analysis justo por detrás de los modelos frontera de Anthropic y OpenAI. En paralelo, Alibaba presentó su Qwen3.8-Max, con 2,4 billones de parámetros, reforzando una tendencia de modelos chinos que rozan el rendimiento de la frontera occidental. En este contexto, la apuesta de ByteDance representa un salto de escala sin precedentes para una empresa china: multiplicaría por más de tres el tamaño de Kimi K3.
En el plano comparativo, los modelos más avanzados de Anthropic —Mythos 5 y Fable 5— no han hecho públicas sus dimensiones exactas. Las estimaciones del sector, citadas por el Financial Times, calculan alrededor de 8 billones de parámetros para Mythos 5 y unos 5 billones para Fable 5. Si ByteDance alcanza los 10 billones anunciados, se situaría por encima incluso de la cima occidental estimada. No obstante, tanto Heise como Ars Technica subrayan un matiz técnico relevante: el número de parámetros establece la capacidad bruta de almacenamiento de información, pero el rendimiento real depende también de la eficiencia arquitectónica, la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento y los métodos de optimización. Una cifra mayor no garantiza un modelo superior.
La trayectoria de ByteDance en inteligencia artificial combina la generación de medios con modelos generales multimodales. En el primer frente, su Seedance 2.0 despertó gran expectación a comienzos de 2026 por la calidad de los vídeos generados, aunque también provocó la reacción de los estudios de Hollywood por posibles infracciones de derechos de autor. En julio, la compañía presentó Seedance 2.5, capaz de producir clips de hasta 30 segundos y procesar múltiples modalidades —imagen, vídeo, audio y texto— como entrada. En el frente de modelos generales, su actual referencia Seed2.1 está orientada al razonamiento, la codificación, la comprensión multimodal y las tareas agenticas, y su aplicación Doubao se ha consolidado como la app de IA más popular de China, con más de 300 millones de usuarios mensuales.
A diferencia de otros rivales chinos como Moonshot o Alibaba, que han liberado los pesos de sus modelos insignia, ByteDance mantiene cerrados los pesos de sus modelos generales más avanzados, lo que ha concentrado la atención internacional en sus herramientas de generación multimedia. La nueva iniciativa, sin embargo, sugiere que la empresa busca competir también en la cima de los grandes modelos de lenguaje, donde hasta ahora había mostrado una presencia discreta fuera de Asia.
La envergadura del esfuerzo se refleja en el equipo y la infraestructura desplegados. Según el Financial Times, alrededor de 2.000 personas, distribuidas entre China y otros países, trabajan en la familia de modelos Seed, bajo la dirección de Wu Yonghui, exvicepresidente de investigación en Google DeepMind. Además, ByteDance ha incrementado su inversión en centros de datos y desarrolla planes para producir sus propios chips de IA, en línea con la estrategia china de reducir la dependencia de hardware extranjero.
Para la industria, la pregunta inmediata es si este modelo verá la luz y, sobre todo, cómo se comparará en capacidad práctica con sistemas como Mythos 5 o Fable 5. Aunque por ahora se trata de un proyecto en fase temprana, confirma una tendencia estructural: la convergencia acelerada entre los laboratorios chinos y estadounidenses en el terreno de los grandes modelos. Si ByteDance completa el entrenamiento con éxito, la próxima frontera competitiva se definirá menos por el tamaño bruto de los parámetros y más por la eficiencia, la calidad de los datos y la capacidad de desplegar esos sistemas a escala global.