Los modelos de inteligencia artificial con pesos cerrados han tomado el control de la frontera de precio-rendimiento, desplazando a los modelos de código abierto a la mínima expresión de los presupuestos. Según el estudio de Village mediante su herramienta LLM Atlas, los modelos cerrados dominan casi todos los rangos de precio, mientras que los modelos abiertos solo son competitivos en el extremo más bajo, por debajo del 3% del presupuesto. En junio, los modelos abiertos representaban el 41% de la frontera, pero esa posición ha caído drásticamente debido a las recientes lanzamientos de OpenAI, específicamente GPT-6 Luna y GPT-6.1 Terra, junto con Claude Haiku 5.5 de Anthropic. Estos modelos cerrados no solo son más baratos, sino también más capaces que los mejores modelos abiertos disponibles. El análisis identifica tres razones principales para esta tendencia: los laboratorios cerrados pueden destilar sus propios modelos fronterizos para crear versiones más económicas internas; liberan familias completas de modelos que cubren múltiples puntos de la frontera; y operan a escala masiva que reduce el costo por tarea. Aunque los modelos abiertos han liderado en valor en picos puntuales, como el lanzamiento de DeepSeek-V3.2-Exp, la brecha se ha estrechado hasta quedar restringida a los presupuestos más bajos. El estudio, basado en datos de benchmarks públicos y modelos de costo relativo a GPT-5, actualiza constantemente la frontera para reflejar el estado actual del mercado.
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