TL;DR:
- Apple sostuvo reuniones con PrismML para explorar cómo usar su tecnología de compresión de modelos, según reportó The Information.
- La startup dice que redujo Qwen 3.6 de unos 54 GB a alrededor de 4 GB y que sus 27,000 millones de parámetros quedan activos al mismo tiempo; el modelo en dispositivo de Apple tiene 20,000 millones y solo enciende entre 1,000 y 4,000 millones por respuesta.
- PrismML planea liberar el modelo en código abierto el martes 14 de julio de 2026, la fecha en que su promesa se podrá medir por fuera.
Apple sostuvo reuniones con PrismML, una startup de Pasadena nacida de la investigación de Caltech, para explorar cómo usar su tecnología y correr modelos de inteligencia artificial mucho más grandes dentro del iPhone. Lo reportó The Information este jueves 9 de julio de 2026, citando a personas al tanto de las conversaciones. El motivo del interés cabe en una cifra: PrismML asegura que comprimió Qwen 3.6, el modelo abierto de Alibaba, hasta hacerlo correr completo en un iPhone 17 Pro. Son 27,000 millones de parámetros, el modelo más grande jamás ejecutado en un teléfono según la propia compañía. Para Apple, que lleva años intentando sacar funciones de sus servidores y meterlas en el bolsillo del usuario, esa cifra se traduce en dos cosas concretas: menos costo de nube y menos datos saliendo del dispositivo.
Ni Apple ni PrismML han anunciado un acuerdo. Las reuniones existen, según el reporte. El contrato, no.
Todos los parámetros encendidos a la vez: la diferencia con el modelo de Apple
El modelo que Apple ya ejecuta en el iPhone se llama AFM 3 Core Advanced y tiene 20,000 millones de parámetros. No los usa todos a la vez. Trabaja con una arquitectura dispersa: para cada respuesta se encienden entre 1,000 y 4,000 millones, y el resto duerme. Ese diseño es lo que permite meterlo en un teléfono sin fundir la memoria ni la batería.
El de PrismML opera distinto. De acuerdo con The Information, sus 27,000 millones de parámetros permanecen activos al mismo tiempo. La red completa trabaja en cada consulta.
AFM 3 Core Advanced es el modelo en dispositivo con el que Apple mueve varias funciones de iOS 27: las voces más expresivas de Siri AI y el dictado mejorado en todo el sistema, disponibles en iPhone 17 Pro y iPhone Air.
De 54 GB a 4 GB: el truco es matemático y viene de Caltech
PrismML salió del modo sigiloso el 31 de marzo de 2026 con una propuesta: modelos de lenguaje de 1 bit, redes donde cada parámetro se guarda con un solo dígito binario en lugar de los 16 o 32 bits habituales. La propiedad intelectual viene de Caltech. El dinero, de una ronda semilla de 16.25 millones de dólares con Khosla Ventures y Cerberus Ventures, más créditos de cómputo de Google y de la propia Caltech, según HPCwire y el comunicado de la empresa.
Aplicado a Qwen 3.6, el método bajó el modelo de 54 GB a alrededor de 4 GB, según AppleInsider: una reducción superior al 90%. La empresa sostiene que el rendimiento no se resiente. El modelo comprimido, reportó The Information, sostiene conversaciones complejas, razona y puede mover agentes autónomos y tareas de desarrollo de software.
Lo que la startup mostró en marzo da la escala del enfoque:
- Su modelo insignia, el 1-bit Bonsai 8B, ocupa 1 GB de memoria frente a los 16 GB que pide un modelo equivalente de 8,000 millones de parámetros en FP16.
- Las versiones Bonsai 4B y Bonsai 1.7B bajan a 0.5 GB y 0.24 GB.
- Se descargan gratis bajo licencia Apache 2.0 desde el día del anuncio.
- El entrenamiento corrió sobre TPU v4 de Google.
La compañía calcula que sus modelos de 1 bit procesan hasta ocho veces más rápido y consumen entre 75% y 80% menos energía en hardware ya existente. HPCwire apuntó que PrismML no ha detallado los métodos de entrenamiento que vuelven viable una compresión tan agresiva.
"Vemos el 1-bit no como un punto final, sino como un punto de partida."
Lo dijo Babak Hassibi, CEO y fundador de PrismML y profesor en Caltech, al presentar la familia Bonsai. Vinod Khosla, cuyo fondo entró en la ronda semilla, calificó el trabajo como un avance matemático y ha sostenido que la carrera de la IA la ganará quien entregue más inteligencia por unidad de energía y de costo, y no quien levante el centro de datos más grande.
Que Qwen sea de Alibaba no convierte al iPhone en un teléfono con IA china
Qwen 3.6 lo desarrolla Alibaba y es de código abierto. PrismML lo tomó como banco de pruebas porque estaba disponible y porque es grande, no porque Apple planee instalar un modelo chino en el iPhone. La distinción importa: la demostración valida una técnica de compresión, no elige proveedor.
Apple, de hecho, ya escogió compañía para su asistente. Desarrolló Siri AI, la versión que debuta con iOS 27, trabajando con Google, según 9to5Mac. Y su apuesta más cara en el terreno de la IA fue silenciosa: la compra de la startup Q.ai en enero de 2026, en una operación que se reportó en unos 2,000 millones de dólares.
Los modelos abiertos chinos se volvieron el laboratorio donde el resto de la industria hace sus experimentos, y no solo para comprimirlos.
Alejandro Castillo Leone
Apple ahorra nube cada vez que el iPhone hace el trabajo
Private Cloud Compute es la infraestructura de servidores con silicio propio a la que Apple Intelligence manda las peticiones que el teléfono no puede resolver solo. Cada consulta que sube a esos servidores cuesta dinero y saca datos del dispositivo. Cada consulta que se queda en el iPhone hace exactamente lo contrario.
Ahí está el interés de Cupertino. Un modelo de 27,000 millones de parámetros corriendo en local recorta la factura de nube y refuerza el argumento de privacidad con el que Apple ha vendido Apple Intelligence desde el primer día.
Para el lector de México, España o América Latina hay una lectura más terrenal. Lo que corre en el teléfono funciona sin señal, responde sin esperar al servidor y no consume datos móviles. Donde el plan de datos se mide con cuidado, esa diferencia pesa más que cualquier benchmark.
Nada de esto está firmado. AppleInsider recordó que las reuniones no garantizan un acuerdo y que, aunque lo hubiera, no hay forma de saber cuándo aterrizaría en un iPhone.
El martes 14 de julio, PrismML planea publicar su modelo en abierto. Ese día la afirmación deja de ser un comunicado y se convierte en un archivo que cualquiera puede descargar, medir y romper. Hasta entonces, lo único sólido es una cifra que puso la startup sobre la mesa y una serie de reuniones que alguien decidió contar.
