Matriz completa de características
| Característica | Qiskit | Cirq | PennyLane | Braket | CUDA-Q | TKET |
|---|---|---|---|---|---|---|
Lenguaje principal | Python | Python | Python | Python | Python/C++ | Python |
Simulación local en CPU | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ~ (via backend) |
Simulador en GPU aceleración CUDA | ~ (aer-gpu) | ✗ | ~ (lightning) | ✗ | ✓✓ | ✗ |
Máx. qubits simulados vector de estados, local | 30+ (CPU) | ~25 | 25+ | 25 local | 34+ (GPU) | ~ (via backend) |
Diferenciable autograd/backprop | ~ (partial) | ~ (TF) | ✓✓ | ~ (plugin) | ~ | ✗ |
Soporte de QML | ~ (qiskit-ml) | ✗ | ✓✓ | ~ | ~ | ✗ |
VQE/QAOA integrados | ✓ | ~ | ✓ | ~ | ~ | ✗ |
Modelado de ruido | ✓✓ | ✓✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Control de pulsos a nivel de hardware | ✓ | ~ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
Soporte de HLQuantum | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |
Modelo de precios El SDK es gratuito; el acceso a hardware varía | Free SDK; IBM QPU free tier + paid plans | Free SDK; Google HW by application | Free SDK; backend costs vary | Free SDK; pay-per-shot/task (AWS) | Free SDK; GPU/cloud costs apply | Free SDK; Quantinuum H-Series paid |
Mejor para | Hardware de IBM | Google AI / ruido | QML / investigación | Ecosistema AWS | Rendimiento en GPU | Hardware de Quantinuum |
✓ = soporte completo · ~ = parcial/plugin · ✗ = no soportado · * = mediante integración con HLQuantum
¿Qué SDK debería usar?
Según tu caso de uso principal:
Primer proyecto cuántico
Qiskit tiene la comunidad más grande, la mayor cantidad de tutoriales y acceso gratuito a QPU de IBM. Es donde empiezan la mayoría de los principiantes.
Aprendizaje automático cuántico
PennyLane está diseñado específicamente para QML: circuitos diferenciables con integración de PyTorch, JAX y TensorFlow.
Máxima velocidad de simulación
CUDA-Q se ejecuta en GPUs de NVIDIA y es de 100 a 10.000× más rápido que los simuladores en CPU para circuitos de más de 20 qubits.
VQE / química cuántica
Tanto Qiskit Nature como PennyLane tienen un excelente soporte de VQE. La diferenciabilidad de PennyLane facilita la optimización basada en gradientes.
QPU con la mejor fidelidad de puertas
Los sistemas de iones atrapados de IonQ ofrecen las fidelidades de puerta de 2 qubits más altas disponibles, con conectividad todos-con-todos entre qubits.
Flujo de trabajo AWS / nativo de la nube
Braket se integra sin problemas con el ecosistema de AWS. Soporta múltiples proveedores de QPU y simuladores gestionados en la nube.
Hardware de Google o investigación de ruido
Cirq está diseñado específicamente para circuitos NISQ con modelado detallado de ruido. Acceso directo al hardware de Google Quantum AI (mediante solicitud).
Ejecutar en múltiples backends
HLQuantum te ofrece una única API para todos los SDKs. Escribe un circuito y ejecútalo en cualquier backend con solo cambiar un flag.
Compilación / optimización de circuitos
TKET (pytket) es el compilador de Quantinuum, muy usado para optimizar circuitos antes de enviarlos a hardware real, y funciona con las QPU de la serie H.
Usa todos los backends desde una sola API
En lugar de elegir, usa HLQuantum para apuntar a Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, CUDA-Q e IonQ desde un único circuito. Cambia con un flag, sin reescrituras.
result = hlq.run(qc, backend="qiskit") # IBM Aer
result = hlq.run(qc, backend="cudaq") # NVIDIA GPU
result = hlq.run(qc, backend="ionq", device="aria-1") # Real QPUPreguntas frecuentes
Precios, licencias y cómo se comparan estos SDK en coste.
¿Son gratuitos Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket y TKET?
Sí, cada SDK comparado aquí, Qiskit, Cirq, PennyLane, Amazon Braket, NVIDIA CUDA-Q y TKET, es software libre y de código abierto que se instala con pip. El SDK en sí nunca cuesta nada; lo que se paga, si acaso, es el tiempo en hardware cuántico real.
¿Qué plataforma de computación cuántica es la más barata para ejecutar circuitos?
Para una vía realmente gratuita a hardware real, el Open Plan de IBM Quantum (Qiskit) es el más barato: una asignación mensual gratuita y recurrente de tiempo real de QPU sin tarjeta de crédito. AWS Braket y el hardware de Quantinuum (el destino habitual de TKET) cobran por shot o por tarea una vez agotados los créditos de bienvenida.
¿Qué es TKET y cuánto cuesta?
TKET, usado mediante el paquete de Python pytket, es el compilador y optimizador de circuitos gratuito y de código abierto de Quantinuum. No ejecuta circuitos por sí mismo, los prepara para un backend, casi siempre el hardware H-Series de pago de Quantinuum, aunque también compila para varios otros proveedores.
¿Tengo que elegir un solo SDK, o puedo cambiar más adelante?
Puede cambiar libremente. Los conceptos centrales, puertas, circuitos, medición, se trasladan directamente entre Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, CUDA-Q y TKET. Una capa como HLQuantum permite que un mismo circuito use varios de estos backends sin reescribirlo.