IFM ha presentado K2 Horizon, una flota conectada de seis modelos de inteligencia artificial publicados bajo licencia Apache 2.0, con tamaños de 0.9B, 3.7B, 7B, 32B, 36B-A4B y 375B-A23B parámetros. Según la compañía, los modelos de 0.9B, 3.7B y 7B establecen nuevos estándares de rendimiento en sus respectivas escalas en razonamiento, matemáticas, programación y tareas agentivas. El modelo 375B-A23B, con arquitectura sparse MoE, activa unos 23.000 millones de parámetros por token y se sitúa entre los mejores modelos por debajo de 400.000 millones de parámetros.
La novedad central es la apertura completa del ciclo de entrenamiento: además de los pesos finales, IFM publica checkpoints intermedios, datos de entrenamiento o recetas detalladas de construcción, código de entrenamiento, configuraciones, logs e infraestructura de evaluación. Los seis modelos comparten arquitectura base, vocabulario, metodología de entrenamiento y herramientas de despliegue, lo que facilita migrar entre tamaños y enrutar tareas de forma dinámica.
Los modelos más pequeños están orientados a dispositivos edge como relojes o gafas (0.9B) y teléfonos (3.7B y 7B), mientras que el 32B y 36B-A4B se dirigen a estaciones de trabajo locales y el 375B-A23B a entornos enterprise. El 36B-A4B incorpora un nuevo mecanismo llamado Mixture-of-Value-Attention (MoVA) que mejora la eficiencia por parámetro activo. Esta es la primera familia de modelos abiertos que expone el proceso completo de desarrollo, incluyendo el post-entrenamiento agentivo.