Comparativa · Modelos de IA

gpt-oss-120b vs Qwen3.8-Flash-Next: diferencias y cuál elegir

¿Dudas entre gpt-oss-120b y Qwen3.8-Flash-Next? Aquí tienes en qué gana cada uno según las características oficiales, para quién es y lo que cuentan los usuarios, con la tabla completa debajo.

En 30 segundos

gpt-oss-120b

+VRAM orientativa (Q4): ~70 GB frente a ~110 GB

Qwen3.8-Flash-Next

+lanzamiento: agosto de 2026 frente a agosto de 2025
+ventana de contexto: 262K tokens (ampliable a 1M) frente a 128K tokens

Nuestra lectura: Ambos son modelos abiertos grandes con pocos parámetros activos, pensados para equipos con mucha memoria. gpt-oss-120b necesita una gráfica de 80 GB o un Mac de 96 GB (unos 70 GB a 4 bits), tiene 128K de contexto, solo texto y licencia Apache 2.0, pero según los usuarios ya está superado por modelos chinos, filtra mucho y flojea fuera del inglés. Qwen3.8 Flash Next exige 128 GB de memoria unificada (unos 110 GB), ofrece 262K de contexto, imágenes y vídeo y está entre los abiertos líderes, aunque su licencia comunitaria tiene límites y a veces razona 5-10 minutos. Elige Qwen si tienes un Mac Studio, Strix Halo o DGX Spark; elige gpt-oss-120b si tienes una gráfica de 80 GB o entre 96 y 128 GB de memoria unificada. Con 64 GB no cabe entero: hay que repartirlo entre RAM y gráfica, y funciona, pero mucho más lento.

Cambiar:vs+ Añadir un tercer modelo

Vista rápida

OpenAI

gpt-oss-120b

Para: Para quien tenga una gráfica de 80 GB o un equipo con 96 GB o más de memoria unificada y quiera un modelo de razonamiento abierto de OpenAI; con 64 GB no cabe entero y hay que repartirlo entre RAM y gráfica, mucho más lento.

Lanzamiento: agosto de 2025
Ventana de contexto: 128K tokens
VRAM orientativa (Q4): ~70 GB

Alibaba

Qwen3.8-Flash-Next

Para: Para quien tenga un equipo con 128 GB de memoria unificada (Mac Studio, Strix Halo, DGX Spark) y quiera un modelo mejor y más rápido que el 27B.

Lanzamiento: agosto de 2026
Ventana de contexto: 262K tokens (ampliable a 1M)
VRAM orientativa (Q4): ~110 GB

Tabla completa: desliza hacia la derecha para ver todos

Solo diferencias	OpenAI gpt-oss-120b	Alibaba Qwen3.8-Flash-Next
Dónde usarlo	Ver en Web oficial ›Ver en Hugging Face ›Ver en Ollama ›	Ver en Web oficial ›Ver en Hugging Face ›Ver en Ollama ›
Para quién es	Para quien tenga una gráfica de 80 GB o un equipo con 96 GB o más de memoria unificada y quiera un modelo de razonamiento abierto de OpenAI; con 64 GB no cabe entero y hay que repartirlo entre RAM y gráfica, mucho más lento.	Para quien tenga un equipo con 128 GB de memoria unificada (Mac Studio, Strix Halo, DGX Spark) y quiera un modelo mejor y más rápido que el 27B.
Empresa	OpenAI	Alibaba
Tipo	Pesos abiertos (se puede ejecutar en casa)	Pesos abiertos (se puede ejecutar en casa)
Lanzamiento	agosto de 2025	agosto de 2026Más reciente
Parámetros	117B (MoE, 5,1B activos)	125B (MoE, 6B activos) + 51B de embeddings n-gram
Ventana de contexto	128K tokens	262K tokens (ampliable a 1M)Más contexto
Salida máxima	128K tokens	131K tokens
Precio de la API: entrada (1M tokens)	Sin precio de API publicado	Sin precio de API publicado
Precio de la API: salida (1M tokens)	Sin precio de API publicado	Sin precio de API publicado
Razonamiento	Sí, esfuerzo configurable	Sí, opcional (activado por defecto)
Entradas	Texto	Texto, imágenes, vídeo
Licencia	Apache 2.0	Qwen Community License 1.0
Se puede ejecutar en casa	Sí, con una gráfica de 80 GB o un Mac de 96 GB	Solo con 128 GB de memoria unificada (Mac Studio, Strix Halo, DGX Spark)
VRAM orientativa (Q4)	~70 GBPide menos memoria	~110 GB
Dónde se usa	Ollama, LM Studio, llama.cpp, Hugging Face	Ollama, llama.cpp, MLX, Hugging Face
A favor	+Pesos abiertos con licencia Apache 2.0 +Solo 5,1B parámetros activos: rápido para su tamaño +Cabe en una sola gráfica de 80 GB gracias al formato MXFP4 +Nivel de razonamiento ajustable (bajo, medio, alto)	+Solo 6B parámetros activos: más rápido que el 27B en equipos con memoria unificada +Arquitectura n-gram que separa conocimiento y razonamiento, adelanto de Qwen4 +Entrada de texto, imágenes y vídeo con 262K tokens de contexto +Entre los modelos abiertos líderes en Artificial Analysis
En contra	−Solo texto y conocimiento hasta mediados de 2024 −Alucina mucho en preguntas factuales y flojea fuera del inglés −Muy filtrado y ya superado por modelos abiertos chinos más recientes	−Descarga de más de 100 GB: ni a 1 bit baja de 72 GB −Razona durante 5-10 minutos en algunos prompts −Soporte incompleto en llama.cpp al lanzarse y licencia comunitaria con límites
Qué dicen los usuarios	Según los usuarios de r/LocalLLaMA, es el modelo más listo que cabe en un equipo con 64 GB de RAM y 16 GB de VRAM, pero critican su censura, su mal rendimiento en otros idiomas y sus alucinaciones; un año después lo ven superado por DeepSeek y Qwen.	Según los usuarios con Macs de 128 GB, Strix Halo o DGX Spark, es el Qwen local más rápido y potente y un anticipo de Qwen4, pero no es un modelo para una gráfica de portátil y tiende a pensar demasiado.
	Revisada el 7/10/2026	Revisada el 7/10/2026
	OpenAI – gpt-oss-120b (ficha oficial del modelo) Hugging Face – openai/gpt-oss-120b Ollama – gpt-oss GitHub – openai/gpt-oss Simon Willison – gpt-oss Artificial Analysis – gpt-oss-120b r/LocalLLaMA – 64 GB RAM y 16 GB VRAM sin internet (snapshot) Arift – gpt-oss: is it a success or a failure FrankX – gpt-oss analysis 2026	Hugging Face – Qwen/Qwen3.8-Flash-Next (ficha oficial del modelo) Hugging Face – Qwen Community License 1.0 Ollama – qwen3.8-flash-next (tags) Artificial Analysis – Qwen3.8 Flash Next Simon Willison – Qwen3.8-Flash-Next Hacker News – Qwen3.8-Flash-Next r/LocalLLaMA – Megathread Qwen3.8-Flash-Next (snapshot)

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor, gpt-oss-120b o Qwen3.8-Flash-Next?+

Ambos son modelos abiertos grandes con pocos parámetros activos, pensados para equipos con mucha memoria. gpt-oss-120b necesita una gráfica de 80 GB o un Mac de 96 GB (unos 70 GB a 4 bits), tiene 128K de contexto, solo texto y licencia Apache 2.0, pero según los usuarios ya está superado por modelos chinos, filtra mucho y flojea fuera del inglés. Qwen3.8 Flash Next exige 128 GB de memoria unificada (unos 110 GB), ofrece 262K de contexto, imágenes y vídeo y está entre los abiertos líderes, aunque su licencia comunitaria tiene límites y a veces razona 5-10 minutos. Elige Qwen si tienes un Mac Studio, Strix Halo o DGX Spark; elige gpt-oss-120b si tienes una gráfica de 80 GB o entre 96 y 128 GB de memoria unificada. Con 64 GB no cabe entero: hay que repartirlo entre RAM y gráfica, y funciona, pero mucho más lento. En los datos de la tabla, gpt-oss-120b gana en VRAM orientativa (Q4); Qwen3.8-Flash-Next, en novedad (es más reciente) y ventana de contexto.

¿Cuál es más barato, gpt-oss-120b o Qwen3.8-Flash-Next?+

Son costes distintos según cómo lo uses: gpt-oss-120b es de pesos abiertos: no pagas por uso si lo ejecutas en tu equipo; Qwen3.8-Flash-Next es de pesos abiertos: no pagas por uso si lo ejecutas en tu equipo. Ejecutarlo en casa no tiene coste por uso, pero necesitas el hardware.

¿Para quién es gpt-oss-120b?+

Para quien tenga una gráfica de 80 GB o un equipo con 96 GB o más de memoria unificada y quiera un modelo de razonamiento abierto de OpenAI; con 64 GB no cabe entero y hay que repartirlo entre RAM y gráfica, mucho más lento.

¿Para quién es Qwen3.8-Flash-Next?+

Para quien tenga un equipo con 128 GB de memoria unificada (Mac Studio, Strix Halo, DGX Spark) y quiera un modelo mejor y más rápido que el 27B.

¿Qué es el precio por millón de tokens?+

Es lo que cobra la empresa por usar el modelo a través de su API: un precio por cada millón de tokens que le envías (entrada) y otro por cada millón que genera (salida). Un token es un trozo de palabra; una página de texto son unos 500 tokens. Algunos modelos de pesos abiertos también se venden por API (DeepSeek, Qwen, Mistral) y otros no tienen precio de API publicado; en todos ellos, si los ejecutas en tu equipo no pagas por uso, pero necesitas el hardware.

Datos oficiales a la fecha indicada en cada ficha; los precios de API pueden cambiar.