Tres modelos indios de IA apuntan a los idiomas locales y al procesamiento privado
India presentó tres modelos de inteligencia artificial desarrollados en el país en el marco de la Misión IndiaAI: EKA-1, de Soket Labs, y Dhir 2B y Dhir 5B, de ZenteiQ. El anuncio, realizado en noviembre de 2026, reúne dos prioridades del programa de IA del país: software que funcione en idiomas indios y herramientas capaces de realizar tareas útiles sin una conexión constante a internet.
Contenido
- Tres modelos indios de IA apuntan a los idiomas locales y al procesamiento privado
- Qué puede hacer EKA-1
- El apoyo a los idiomas indios tiene dos alcances distintos
- Por qué los modelos Dhir son más pequeños
- Qué significa trabajar sin internet
- La computación en la nube ayudó a crear modelos pensados para el uso local
- Cómo acceder a los modelos
- Qué cambia para las instituciones y los usuarios
- Puntos clave
EKA-1 tiene 26.300 millones de parámetros y es compatible con el inglés y los 22 idiomas incluidos en el Anexo Octavo de la Constitución de India. Los modelos Dhir, de menor tamaño, tienen dos mil millones y cinco mil millones de parámetros, respectivamente, y son compatibles con el inglés y 10 idiomas indios. Sus desarrolladores describen usos que van desde responder preguntas sobre documentos hasta ayudar con matemáticas, programación y tareas institucionales.
S. Krishnan, secretario del Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información, asistió al lanzamiento junto con funcionarios del ministerio y de IndiaAI. Dijo que los modelos desarrollados en el país podrían reforzar la independencia tecnológica de India y apoyar el trabajo en el gobierno, la industria, la investigación, la educación y la ciberseguridad.
La promesa práctica más inmediata es ofrecer más opciones sobre dónde se ejecuta la IA. Una organización podría usar un modelo en sus propios equipos, mientras que algunas aplicaciones móviles podrían procesar solicitudes directamente en un teléfono. Para las instituciones que manejan documentos sensibles, esto ofrece una forma de usar IA y mantener la información dentro de su propio entorno informático.
Los modelos están disponibles a través de AIKosh para investigadores, estudiantes, empresas emergentes, compañías y el público. ZenteiQ también planea ofrecer una aplicación móvil gratuita. Por tanto, el anuncio abarca tanto los modelos subyacentes que los desarrolladores pueden utilizar como una vía propuesta para que las personas los usen directamente.
Qué puede hacer EKA-1
Soket Labs desarrolló EKA-1 para tareas como matemáticas, programación y razonamiento, es decir, analizar información para elaborar una respuesta. Abhishek Upparwal, director ejecutivo de la compañía, señaló que los servicios bancarios y financieros y la ciberseguridad son áreas prioritarias, y que el modelo está diseñado en función de las necesidades de la economía digital de India.
Un modelo fundacional es un sistema de IA entrenado con un alcance suficientemente amplio como para admitir varias aplicaciones. Los desarrolladores pueden crear herramientas más especializadas a partir de él, como un servicio que responda preguntas sobre documentos financieros o un programa que ayude a un programador a escribir código. EKA-1 pretende ofrecer esa capacidad subyacente, en lugar de limitarse a una única tarea definida de forma estrecha.
Los 26.300 millones de parámetros del modelo son los valores numéricos internos que se ajustan durante el entrenamiento. Ayudan al sistema a reconocer patrones y generar respuestas. El número de parámetros indica la escala de un modelo, pero los usuarios también deben tener en cuenta la calidad lingüística, la precisión de las respuestas, la velocidad y los recursos informáticos que requiere cada tarea.
El volumen de entrenamiento declarado para EKA-1 es de unos 7,5 billones de tokens. Los tokens son las unidades en las que se divide el texto para procesarlo; a veces son palabras completas y otras, partes de palabras. Otra cifra publicada sitúa el volumen en 7,5 lakh crore de tokens, equivalentes a 75 billones. Esto supone una discrepancia significativa en el total de entrenamiento declarado.
El apoyo a los idiomas indios tiene dos alcances distintos
La compatibilidad de EKA-1 con el inglés y los 22 idiomas indios incluidos en el anexo es central para su función prevista en el país. Una descripción más amplia también indica que abarca más de 100 idiomas indios y extranjeros, además de lenguajes de programación. La cifra de idiomas incluidos en el anexo especifica la cobertura declarada de idiomas indios; la cifra mayor describe un alcance más amplio.
Se indica que Dhir 2B y Dhir 5B son compatibles con el inglés y 10 idiomas indios. Su menor tamaño y su cobertura lingüística declarada más acotada ofrecen a las instituciones una alternativa a EKA-1, según los documentos, los idiomas y los equipos disponibles.
Para un estudiante o un empleado público, la compatibilidad lingüística puede determinar si una herramienta de IA resulta útil en el trabajo cotidiano. Un asistente de documentos que acepte el idioma utilizado en una oficina o un aula puede reducir la necesidad de traducir las preguntas al inglés antes de hacerlas. Sin embargo, las descripciones del lanzamiento no ofrecen resultados de rendimiento para cada idioma ni puntuaciones de precisión comparables para los tres modelos.
Por qué los modelos Dhir son más pequeños
El profesor Sashikumaar Ganesan, director ejecutivo de ZenteiQ, describió Dhir 2B y Dhir 5B como modelos compactos y explicó su tamaño durante el lanzamiento:
Hemos lanzado dos modelos pequeños. Los llamamos modelos compactos... lo que hemos lanzado es un modelo de dos mil millones de parámetros y otro de cinco mil millones...
EKA-1 tiene unas 5,3 veces más parámetros que Dhir 5B y alrededor de 13,2 veces más que Dhir 2B. Estas comparaciones se basan en las cifras anunciadas: 26.300 millones, cinco mil millones y dos mil millones. Por lo general, los modelos más pequeños requieren menos memoria para almacenar sus parámetros, por lo que pueden ser adecuados para dispositivos con recursos más limitados.
ZenteiQ afirma que sus modelos pueden ejecutarse directamente en dispositivos móviles y en distintas plataformas informáticas. Ganesan describió la experiencia prevista como una forma de dar acceso a las personas sin enviar cada solicitud a un servicio remoto:
Podemos ejecutar estos modelos en el propio dispositivo móvil... los usuarios pueden tener soluciones de IA al alcance de la mano sin recurrir a la nube, en primer lugar...
Los modelos Dhir están pensados para recuperar información de documentos, responder preguntas y apoyar tareas rutinarias. Entre los posibles usuarios se encuentran organizaciones de defensa, departamentos gubernamentales, empresas industriales e instituciones educativas.
Qué significa trabajar sin internet
Un servicio de IA al que se accede a través de la nube normalmente envía una solicitud a equipos situados en otro lugar, que la procesan y devuelven una respuesta. Ejecutar un modelo de forma local traslada ese procesamiento a un teléfono o a los equipos propios de una organización. Una vez instalados el software y el modelo necesarios, algunas tareas pueden realizarse sin conexión activa a internet.
Krishnan destacó la posibilidad de que estos modelos funcionen en redes informáticas seguras sin acceso a internet. Estas redes son relevantes para oficinas gubernamentales y otras instituciones sensibles que restringen las conexiones con servicios externos. Por ejemplo, un asistente local de documentos podría ayudar al personal a buscar información interna mientras el procesamiento se mantiene dentro de la organización.
El enfoque de ZenteiQ, basado en el uso en dispositivos, también podría ser útil en lugares donde la conexión es débil o intermitente. Las personas dependerían menos de una conexión fiable para cada solicitud. También se indica que EKA-1 puede realizar algunas tareas en teléfonos móviles, aunque las afirmaciones más contundentes sobre su uso en móviles se refieren a los modelos compactos Dhir.
Mantener la información en un dispositivo da a su propietario más control sobre dónde se lleva a cabo el procesamiento. La organización sigue teniendo que gestionar el acceso a los archivos, proteger sus equipos y decidir qué documentos puede utilizar una aplicación. Por tanto, la privacidad depende de cómo se implemente la aplicación completa, además de la capacidad del modelo para ejecutarse localmente.
La computación en la nube ayudó a crear modelos pensados para el uso local
Los modelos Dhir se desarrollaron con ayuda de las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google Cloud. Son procesadores especializados que se utilizan para realizar los grandes volúmenes de cálculos que requiere la IA. También se indica que los modelos pueden funcionar en sistemas con unidades de procesamiento gráfico (GPU).
El entrenamiento y el uso cotidiano son etapas distintas. Durante el entrenamiento, se ajustan los valores internos del modelo al procesar grandes cantidades de material. La ejecución del modelo terminado para responder una pregunta se denomina inferencia. Un desarrollador puede utilizar potentes equipos en la nube durante el entrenamiento y, posteriormente, distribuir un modelo que realice inferencias en equipos locales.
La Misión IndiaAI apoyó a ambos desarrolladores con recursos informáticos a tarifas reducidas y ayuda para gastos de investigación. Ese apoyo aborda uno de los principales costos prácticos de crear modelos fundacionales: disponer de suficiente capacidad informática para entrenarlos y desarrollarlos.
Krishnan relacionó la iniciativa con la autonomía tecnológica y estratégica. En términos prácticos, el desarrollo nacional ofrece a las organizaciones indias otra fuente de modelos adaptados a los idiomas locales y las necesidades institucionales, con opciones para ejecutarlos en infraestructuras bajo su control.
Cómo acceder a los modelos
AIKosh es la vía anunciada para que investigadores, estudiantes, empresas emergentes, compañías y usuarios particulares accedan a los modelos. Para los desarrolladores, acceder a un modelo fundacional abre la posibilidad de crear aplicaciones en torno a documentos o tareas concretas. Para las instituciones, el siguiente paso consiste en elegir una implementación adecuada a sus equipos, idiomas y normas sobre la información.
ZenteiQ prevé ofrecer su aplicación móvil de forma gratuita en Play Store y para iOS. Ganesan también dijo que la compañía tiene previsto presentar un modelo de nueve mil millones de parámetros, lo que ampliaría su gama más allá de Dhir 2B y Dhir 5B.
El anuncio no indica la fecha de lanzamiento de la aplicación móvil ni del modelo previsto de nueve mil millones de parámetros. Tampoco especifica qué configuraciones de teléfonos serán compatibles, los requisitos de memoria, el tamaño de las descargas ni las condiciones de licencia de los modelos. Estos detalles serán importantes para quienes decidan si pueden instalar el software o desarrollar aplicaciones con él.
Se indicó que el lanzamiento tuvo lugar un martes, que en 2026 correspondió al 3 de noviembre, mientras que también se señaló el 4 de noviembre como fecha de presentación. Ambas descripciones sitúan la presentación de los tres modelos en la misma semana.
Qué cambia para las instituciones y los usuarios
Los departamentos gubernamentales y las empresas disponen ahora de tres modelos nacionales más que pueden considerar para tareas relacionadas con idiomas y documentos. Las opciones difieren en escala: EKA-1 combina un mayor número de parámetros con una amplia cobertura lingüística declarada, mientras que los modelos Dhir se centran en un funcionamiento compacto, incluso en dispositivos móviles.
Soket Labs se centra específicamente en los servicios bancarios y financieros y la ciberseguridad. Entre los usos destacados de Dhir están la recuperación de documentos y las consultas sobre información interna. Las escuelas, los investigadores y las entidades públicas también podrían crear aplicaciones basadas en estas capacidades y elegir el modelo y la configuración informática más adecuados para su trabajo.
Los próximos avances concretos son un acceso más amplio a través de AIKosh, la aplicación móvil gratuita propuesta y el modelo de mayor tamaño que planea lanzar ZenteiQ. Para los usuarios, el valor práctico dependerá de cómo estos sistemas procesen sus propios idiomas, documentos y dispositivos.
Puntos clave
- India presentó EKA-1, Dhir 2B y Dhir 5B en el marco de la Misión IndiaAI en noviembre de 2026.
- EKA-1 tiene 26.300 millones de parámetros y es compatible con el inglés y los 22 idiomas indios incluidos en el anexo.
- Dhir 2B y Dhir 5B son compatibles con el inglés y 10 idiomas indios, y están diseñados para una implementación compacta, incluso en dispositivos móviles.
- El procesamiento local podría facilitar el trabajo con documentos en instituciones con acceso restringido a internet y en lugares con conectividad limitada.
- La Misión IndiaAI ayudó a los desarrolladores con recursos informáticos y gastos de investigación.
- AIKosh es la plataforma de acceso anunciada; están previstos una aplicación móvil gratuita de ZenteiQ y un modelo de nueve mil millones de parámetros.
