Qwen 3.5: la IA local empieza a ponerse seria

Los nuevos modelos de Qwen 3.5 me parecen muy interesantes por algo muy simple: cada vez es más fácil usar IA en local sin necesitar una máquina enorme.

Hasta hace poco, muchas opciones eran demasiado pesadas para el día a día. Ahora empezamos a ver modelos que, sin ser perfectos, ya pueden dar resultados bastante buenos en equipos con recursos más normales. Y eso cambia mucho las cosas.

Lo importante no es solo que sean más pequeños. Lo importante es que ya pueden ser útiles de verdad en tareas reales de trabajo.

Por ejemplo, pueden servir para:

• entender mejor un proyecto o una base de código
• ayudarte a escribir funciones
• revisar y mejorar fragmentos de código
• redactar documentación técnica
• preparar borradores de ideas, procesos o PRD
• apoyar tareas repetitivas dentro del flujo de trabajo

Dicho de otra forma: ya no hablamos solo de «tener un chat en local por curiosidad». Empezamos a hablar de una herramienta que puede acompañarte de verdad mientras trabajas.

Y esto, para quienes desarrollamos, documentamos procesos o montamos herramientas propias, es muy interesante. Tener un modelo en local puede darte más privacidad, menos dependencia de servicios externos y un coste mucho más controlado.

Evidentemente, no va a reemplazar a los modelos más potentes en todos los casos. Pero para muchas tareas del día a día puede ser más que suficiente. Y ahí es donde creo que está su valor real.

En Flowtitude esto encaja muy bien con una idea que cada vez tiene más sentido: usar la IA donde de verdad aporta valor, no solo donde suena bien. Si un modelo local te ayuda a codificar mejor, documentar más rápido o desbloquear tareas repetitivas, ya está cumpliendo su función.

Idea clave: Qwen 3.5 no llama la atención solo por ser nuevo, sino porque acerca la IA local útil a máquinas mucho más accesibles.

¿Alguien de la comunidad lo ha probado ya en local? Me interesa saber sobre todo qué tal os funciona para coding, documentación o automatizaciones.