ESTUDIOS NARSIL · 07 · OCTUBRE DE 2026

Un modelo local frente a la frontera: lo que puede y lo que no

Medición preinscrita de un modelo de 35.000 millones de parámetros en un equipo propio frente a seis versiones de Claude Opus, sobre 182 tareas de análisis documental, y las cinco decisiones de diseño que fija para NARSIL Intelligence Platform

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Lo esencial

Medimos un modelo que cabe en un equipo propio frente a la frontera. Qwen3.6-35B-A3B, cuantizado a 4 bits y envuelto en un arnés de entrega y verificación, frente a Claude Opus 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 5 y 5.5, sobre un banco propio de 182 tareas en siete familias de análisis documental, con puntuación mecánica y una regla de decisión fijada antes de medir. La medición existe para decidir cómo se construye NARSIL Intelligence Platform.
Entrega el 100 % de las tareas e inventa un 0,73 %. Las seis versiones de Claude Opus inventan entre el 2,62 % y el 3,73 %; en resumen, el modelo local inventa el 0 % y la frontera entre el 7,44 % y el 10,04 %.
No iguala a ninguna versión de la frontera. Queda entre 4,9 y 6 puntos por debajo según la versión (−5,41 frente a Claude Opus 4.8, intervalo del 95 % entre −7,37 y −3,27), y todos los intervalos excluyen la igualdad. La distancia está en cronología y resumen; en las otras cinco familias es menor de tres puntos.
El arnés no mejora el acierto; aporta entrega y menos invención. −0,23 puntos de diferencia frente al modelo sin arnés, con un intervalo que incluye el cero; a cambio, 100 % de entrega frente al 99,2 % y 0,73 % de invención frente al 3,30 %. Envuelve al modelo sin tocarlo, así que cada mejora sirve también para el siguiente candidato.
La fiabilidad vive en la plataforma, no en el modelo. Canal oculto separado, lector en cuarentena sin herramientas, citas verificadas por posición, sección de lo no verificable y custodia SHA-256 se construyen una vez y sirven a cualquier motor. Con el modelo real, el lector no aceptó ninguna afirmación falsa.
Motor por caso, según la criticidad del dato. Si el dato puede salir de la organización, un modelo de frontera bajo un plan comercial con acuerdo de encargo del tratamiento acierta más, responde en 10-25 segundos y cuesta 0,13-0,20 $ por tarea. Si no puede salir, el modelo local en el nodo soberano ya sirve para extraer y comprobar. Los pesos abiertos grandes en servidores alquilados no son la solución para una organización privada.
El nodo soberano se mide con umbrales de suficiencia, no con promesas. Entrega del 100 %, invención de 2 % como máximo por familia y 1 % de media, y aciertos mínimos por familia, fijados antes de la siguiente medición. Hoy no los cumple del todo ni el modelo local (cronología y resumen) ni la frontera (invención); el razonamiento local entra en el producto cuando pase esa vara.
Una sola plataforma, del terminal del investigador al nodo. NARSIL Navegación y NARSIL Pass en el terminal del operador; NARSIL S.A.R.A. en el nodo, con Casos bajo custodia, Análisis, Monitores OSINT, SOCMINT, HUMINT y GEOINT y la Configuración del motor; y, en desarrollo, NARSIL Agents con Horus y su rol Analyzer y NARSIL Brain para el razonamiento local, medidos con regla preinscrita antes de darlos por buenos.

Sobre este estudio

Este estudio recoge una medición propia realizada en octubre de 2026 sobre un banco cerrado de 182 tareas en siete familias de análisis documental, con puntuación mecánica sin juez de IA y una regla de decisión preinscrita. Los modelos de frontera son seis versiones de Claude Opus ejecutadas con el cliente oficial de Claude en modo no interactivo; el modelo local, Qwen3.6-35B-A3B cuantizado a 4 bits, se ejecutó en un único equipo propio de 128 GB de memoria unificada. Las condiciones contractuales y la normativa citadas se consultaron el 13 de octubre de 2026.

La medición se hizo para tomar decisiones de arquitectura en NARSIL Intelligence Platform, y el estudio las enumera: cinco principios de diseño, unos umbrales de suficiencia para las próximas mediciones y la hoja de ruta de la plataforma. NARSIL S.A.R.A., NARSIL Navegación y NARSIL Pass existen hoy; NARSIL Agents con Horus y NARSIL Brain están en desarrollo y entran en el producto cuando pasan la regla preinscrita. Forma parte de la serie con la que NARSIL Intelligence quiere contribuir a que las organizaciones adopten la inteligencia artificial con criterio. Es un estudio técnico: publica el método, las cifras agregadas por familia y lo que no pudo medir; las tareas del banco y sus referencias no se publican. La responsabilidad del uso de cualquier sistema es siempre del operador.

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