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Good practice

AMÁLIA — el gran modelo de lenguaje de código abierto de Portugal para el portugués europeo

Portugal · Lisbon · See the Portugal profile

Un consorcio de cinco universidades construyó AMÁLIA, el primer LLM de código abierto de Portugal para el portugués europeo, con unos 7 millones de euros de fondos del PRR, lanzado el 1 de julio de 2026 con 9.000 millones de parámetros. Está en beta limitada con solo cuatro usuarios piloto, y la prensa independiente lo describe como "todavía no plenamente operativo".

9 billion parameters
Parámetros del modelo (at launch)
7 million EUR
Coste del proyecto hasta 2027 (through 2027)
4 pilot users
Usuarios piloto validados en el lanzamiento (at launch (1 July 2026))
60+ researchers
Investigadores implicados en el desarrollo (development)
32,000 tokens
Ventana de contexto (at launch)
22 billion parameters
Tamaño futuro planeado del modelo (roadmap by 2027)
AMÁLIA — el gran modelo de lenguaje de código abierto de Portugal para el portugués europeo

Details

Maturity
Pilot
Promoter
Ministério da Reforma do Estado / Agência para a Reforma Tecnológica do Estado (ARTE), with a consortium led by NOVA University Lisbon, Instituto Superior Técnico, and the universities of Coimbra, Porto and Minho
Period
Base version delivered September 2025; publicly unveiled 1 July 2026, roadmap to 2027
Keywords
sovereign large language model, open-source AI, digital sovereignty, public-sector AI infrastructure

Context

Portugal buscó construir una infraestructura soberana de IA para el portugués europeo, en el contexto de un debate europeo más amplio sobre la soberanía en IA.

Objectives

AMÁLIA es el primer modelo de lenguaje de gran escala de Portugal construido específicamente para el portugués europeo, concebido como infraestructura pública de soberanía digital de código abierto.

Activities

Desarrollado por un consorcio de cinco universidades —coordinado por la Universidad NOVA de Lisboa, con el Instituto Superior Técnico y las universidades de Coimbra, Oporto y Miño, con la participación de más de 60 investigadores—, el modelo extiende el modelo base abierto y financiado por Europa EuroLLM-9B a 9.000 millones de parámetros, además de componentes independientes de visión y reconocimiento de voz y una ventana de contexto de 32.000 tokens. Se publicó como código abierto bajo licencia Apache 2.0 en Hugging Face, financiado a través del Plan de Recuperación y Resiliencia (PRR) de Portugal.

Results

Presentada públicamente el 1 de julio de 2026, AMÁLIA no cuenta con una interfaz de chat pública y su capacidad de búsqueda sigue siendo experimental; está funcionando en una fase beta limitada con solo cuatro usuarios piloto validados (entidades de museos, ciencia, medios y educación) para tareas como responder preguntas de visitantes sobre obras de arte. El proyecto costó unos 7 millones de euros hasta 2027, con una hoja de ruta hacia una versión de 22.000 millones de parámetros para 2027.

Conclusions

La prensa portuguesa e internacional independiente advierte explícitamente que el modelo 'aún no está plenamente operativo', que es una adaptación de un modelo multilingüe existente y no una construcción original, y que, con 9.000 millones de parámetros, es mucho más pequeño que los principales sistemas comerciales: un punto de partida honesto y con poca evidencia para una pieza genuinamente nueva de infraestructura pública de soberanía digital, en lugar de una implementación pública ya terminada.

Implementation

Indicative cost
High (€500k–€5M) — Approximately EUR 7 million total through 2027 (an initial EUR 5.5m plus EUR 1.5m more), funded through Portugal's Recovery and Resilience Plan (PRR).
Time to results
Medium (1–3 years) — Base version delivered September 2025; publicly unveiled 1 July 2026; roadmap to a 22-billion-parameter version by 2027.
Staffing & skills
five-university consortium (NOVA University Lisbon coordinating; Instituto Superior Técnico; universities of Coimbra, Porto, Minho), 60+ researchers, Ministry for State Reform / ARTE (State Technological Reform Agency), Foundation for Science and Technology (FCT) — funding body

Conditions for success

  • building on an existing open European foundation model (EuroLLM-9B) rather than training from scratch
  • open-source Apache 2.0 release enabling public bodies, companies and universities to build on it directly
  • a multi-university research consortium pooling expertise
  • public PRR funding with a defined roadmap to a larger 22B-parameter version

Common failure modes

  • no public chat interface at launch; search capability experimental only
  • only four validated pilot users so far
  • independent press caution that it is an adaptation of an existing model, not an original build, and far smaller than leading commercial systems

Where it fits

Governance type
national ministry, state agency and university consortium
Scale
national, early pilot (4 users)
Income level
high-income

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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