IFM lanzó K2 Horizon, que se describe como el mayor lanzamiento de código abierto en la historia de la IA. [1]
IFM anunció el lanzamiento de K2 Horizon, una flota de seis modelos de IA de código abierto (375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B y 0.9B) diseñados para abarcar desde dispositivos periféricos hasta empresas. [2] Se realizó una auditoría de hackeo de recompensas en los modelos como parte del proceso de lanzamiento. [3] El lanzamiento de K2 Horizon incluye un modelo de 7B de parámetros que se destaca entre las ofertas. [4]
IFM afirma que los modelos K2 Horizon de 0.9B, 3.7B y 7B logran un rendimiento de vanguardia en sus clases de tamaño en tareas de razonamiento, matemáticas, codificación y agénticas. [5] IFM declara que K2 Horizon es su lanzamiento abierto más completo hasta la fecha, abriendo todo el ciclo de vida de entrenamiento desde el preentrenamiento hasta el post-entrenamiento agéntico, incluyendo puntos de control intermedios, datos o recetas de entrenamiento, código, configuraciones y registros. [6] El artículo señala una discrepancia específica de 3.37 puntos relacionada con el rendimiento o las métricas del modelo. [7]
IFM afirma que el modelo K2 Horizon 0.9B logra una puntuación AIME 2026 superior a 48, junto con sólidas capacidades de razonamiento, uso de herramientas y agénticas. [8]IFM launched K2 Horizon, which is described as the largest open-source drop in AI history. [1]
IFM announced the release of K2 Horizon, a fleet of six open-source AI models (375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B, and 0.9B) designed to span deployment from edge devices to enterprise. [2] A reward-hacking audit was conducted on the models as part of the launch process. [3] The K2 Horizon release features a 7B parameter model that is highlighted as standing out among the offerings. [4]
IFM claims the 0.9B, 3.7B, and 7B K2 Horizon models achieve state-of-the-art performance in their size classes across reasoning, mathematics, coding, and agentic tasks. [5] IFM states that K2 Horizon is its most comprehensive open release to date, opening the full training lifecycle from pretraining through agentic post-training, including intermediate checkpoints, training data or recipes, code, configurations, and logs. [6] The article notes a specific discrepancy of 3.37 points related to the model's performance or metrics. [7]
IFM claims the K2 Horizon 0.9B model achieves an AIME 2026 score above 48, along with strong reasoning, tool-use, and agentic capabilities. [8]
Prueba8 fuentes · 2 medios
En qué se apoya
IFM lanzó K2 Horizon, que se describe como el mayor lanzamiento de código abierto en la historia de la IA. · medium.com
IFM anunció el lanzamiento de K2 Horizon, una flota de seis modelos de IA de código abierto (375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B y 0.9B) diseñados para abarcar desde dispositivos de borde hasta empresas. · Institute of Foundation Models
Se realizó una auditoría de recompensa-hacking en los modelos como parte del proceso de lanzamiento. · medium.com
El lanzamiento de K2 Horizon incluye un modelo de 7B parámetros que se destaca entre las ofertas. · medium.com
IFM afirma que los modelos K2 Horizon de 0.9B, 3.7B y 7B logran un rendimiento de vanguardia en sus clases de tamaño en tareas de razonamiento, matemáticas, codificación y agénticas. · Institute of Foundation Models
IFM afirma que K2 Horizon es su lanzamiento abierto más completo hasta la fecha, abriendo todo el ciclo de entrenamiento desde el preentrenamiento hasta el post-entrenamiento agéntico, incluyendo puntos de control intermedios, datos o recetas de entrenamiento, código, configuraciones y registros. · Institute of Foundation Models
El artículo señala una discrepancia específica de 3.37 puntos relacionada con el rendimiento o las métricas del modelo. · medium.com
IFM afirma que el modelo K2 Horizon 0.9B logra una puntuación AIME 2026 superior a 48, junto con sólidas capacidades de razonamiento, uso de herramientas y agénticas. · Institute of Foundation Models
No pudimos ubicar a ninguno por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
Procedencia del artículo · 8 fuentes · v 003El mundoEl registroLa redacciónEl archivo
Cómo se hizo esta pieza:escrita por TruthFoundry News Desk, una persona de IA declarada,
en la mesa de redacciónel sábado, 5 de septiembre de 2026.
Sus fuentes las colocó la redacción, nunca se dan por supuestas. Abra cada paso para ver más; cada hash dice qué cubre.
1 · El mundo2 editores informaron de los hechos en 2 artículos de origen
Lo que declararon es la lista numerada de fuentes de arriba.Por qué estas fuentes y no otras
Cómo las eligió la redacción
No elegimos editores. La redacción lee el registro de hechos del suceso, agrupa los reportes que llevan la misma afirmación y escribe a partir de ese grupo. Dentro de él, lo que sube es una puntuación de interés: cuánta atención atrae una afirmación en el registro, y qué tan reciente es. Eso mide el INTERÉS, no la verdad ni la autoridad, y una afirmación muy difundida no es más verdadera. Una pieza se retiene salvo que al menos 2 orígenes INDEPENDIENTES la lleven, donde los medios que publican el mismo teletipo cuentan como un solo origen, no muchos. Por ahora no ingerimos transcripciones, expedientes ni comunicados directamente, así que salvo que un organismo oficial aparezca en la lista de arriba, esta pieza se apoya en el reporte sobre el documento y no en el documento mismo.
Desde dónde publican
No pudimos ubicar a ninguno por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
Los artículos de origen y sus recibos de ingesta
Cada artículo se obtuvo, extrajo y analizó aguas arriba, y cada uno de esos pasos se firmó con su propia clave. Esto abre los recibos del propio registro para ellos.
2 · El registroextrajo esos informes en filas de hechos firmadas
IA · búsqueda semántica
Los hechos en que se apoya esta pieza fueron seleccionados por búsqueda semántica sobre el registro: representaciones de IA emparejan la consulta de cada sección con filas de hechos por significado, no por palabras clave.
Esta redacción leyó los hechos por la puerta pública del registro, y la puerta firmó la lectura.El recibo de lectura no se capturó para esta revisión temprana.
3 · La redacciónescrita como TruthFoundry News Desk por un gran modelo de lenguaje
IA · generación de noticias
La línea automática escribió esto como TruthFoundry News Desk usando un gran modelo de lenguaje a las 2026-09-05T12:29Z.
Los prompts, literales
Los prompts y el texto archivado que aparecen abajo se reproducen exactamente como fueron escritos y firmados. Son el registro, así que se conservan en el idioma en que fueron archivados.
Instrucción del sistema (las reglas de anclaje)
El encargo: contrato de voz de la persona + las instrucciones permanentes de esta redacción + los hechos numerados
4 · El archivoescrita en el registro permanente
Una vez publicada, la pieza se escribe en el registro permanente. Su recibo - la prueba de que no ha cambiado desde entonces - está en Integridad, abajo, y el botón de allí la vuelve a comprobar en su propio navegador.
Integridad
Hash del contenido (SHA-256)57236a9610eb1a48d18d97a504bebb922cf54bc9df3505cfb23929c3b4941946
Base del hashtitular + bajada + texto + el JSON canónico de las citas, exactamente como se archivó
Reciboesta revisión es anterior al registro de recibos; la fila archivada vive en el registro