Lanzamientos de modelos y benchmarks
Razonamiento de Granite 4.2. IBM lanzó Granite 4.2 en tamaños de 3B, 8B y 30B bajo licencia Apache 2.0. Los modelos incluyen modos de razonamiento chain-of-thought, contexto de 512K, llamada nativa a herramientas y fueron post-entrenados con aprendizaje por refuerzo agéntico.
Modelo jurídico de Thomson Reuters. Thomson Reuters lanzó Thomson-1.0-Small, un modelo especializado en derecho y fiscalidad.
Cuantización NVFP4 de Qwen3.8. Un checkpoint de Qwen3.8-27B totalmente cuantizado en NVFP4 utiliza destilación consciente de la cuantización con QUASAR para conservar un rendimiento cercano a BF16, incluso con todas las capas lineales cuantizadas.
Muse Glimmer en benchmark. Muse Glimmer superó a Qwen3.8 medium en un benchmark de conocimiento implícito y tardó entre 3 y 4 horas, frente a las 30 horas de Qwen xhigh, lo que sugiere que RAG podría acercarlo a los modelos de frontera.
Qwen3.8-Flash-Next en local. El próximo Qwen3.8-Flash-Next es un MoE multimodal con unos 125B parámetros totales y unos 6B activos, además de una tabla n-gram de 51B. Una cuantización de 4 bits podría ocupar unos 82 GB, lo que lo hace sorprendentemente viable en local.
Hardware e inferencia
Kernel para AMD MI350X. NetraRuntime publicó como código abierto un kernel que ejecuta Qwen3.6-35B-A3B a 78.498 tokens de salida por segundo en 8 GPU MI350X, unas 2,16 veces el rendimiento de vLLM.
Chip Jalapeño de OpenAI. El primer chip de inferencia personalizado de OpenAI, Jalapeño, según los benchmarks de SemiAnalysis supera a Nvidia Blackwell y Rubin en rendimiento por vatio y latencia, alcanzando 1.400 tokens por segundo por usuario en GPT-OSS 120B.
Aceleración con DFlash2. Una configuración de decodificación especulativa DFlash2 en una RTX 4080 de 16 GB aceleró Qwen3.8-27B de 50,6 a 86,7 tokens por segundo con una calidad de salida idéntica.
Opciones de Mac Studio. Un Mac Studio M5 Ultra de 96 GB ofrece el doble de ancho de banda de memoria que el M5 Max de 128 GB por unos 740 euros más, pero un análisis de costes sugiere que tarjetas más baratas de 24-32 GB pueden ser más económicas para la mayoría de la inferencia local.
Prueba de código en 16 GB. Un Qwen3.8-27B muy cuantizado que corre en una Quadro de 16 GB implementó correctamente desde cero un método de matriz de transferencia multicapa, aunque dedicó gran parte de los 100 minutos a depurar sus propios validadores.
Agentes y frameworks
Herramientas de agentes en LangChain. LangChain añadió RubricMiddleware para agentes autoevaluables, soporte de skills en deepagents-CLI y documentó patrones de ingeniería de bucles para apilar bucles de agentes.
LangSmith Engine rinde el doble. LangSmith Engine ahora identifica problemas de agentes con impacto más del doble de eficacia en benchmarks internos y es un 25 % mejor a la hora de escribir correcciones.
Memoria en Claude Cowork. Anthropic unificó la memoria entre el chat de Claude y Claude Cowork, de modo que Cowork ahora recuerda el contexto del chat y los usuarios pueden ver, editar o eliminar la información conservada.
Agentes plan-and-execute. LangChain presentó un ejecutor de agentes Plan-and-Execute que primero planifica tareas de varios pasos y luego las ejecuta, cambiando más llamadas a LLM por una mejor planificación a largo plazo.
Industria y negocio
IA de voz en India. Ringg recaudó 10 millones de dólares de Peak XV mientras construye agentes de IA de voz para empresas indias. Ya procesa 20 millones de intentos de llamada al mes con clientes como Flipkart y Cred.
Generalist valorada en 3B. La startup de robótica Generalist está valorada ahora en 3.000 millones de dólares tras una ampliación que eleva su Serie B a 600 millones. Su modelo Gen 1.5 permite que los robots aprendan tareas a partir de demostraciones en vídeo de solo 3 a 12 segundos.
Financiación de Stability AI. Stability AI recaudó 76 millones de dólares en una Serie B de inversores como Universal Music, Sony Music, Warner Music y EA, con lo que su financiación total asciende a 232 millones para herramientas de IA creativa.
IA legal de Google. Google lanzó Gemini Enterprise for Legal, que usa conectores MCP para integrarse con iManage, NetDocuments, Harvey y otros para revisión de contratos, investigación jurídica y seguimiento normativo.
Agentes de Lyft y Klarna. Lyft construyó una plataforma multiagente de autoservicio para atención al cliente con LangGraph y LangSmith, mientras que el asistente de Klarna con LangGraph gestiona un trabajo equivalente a 700 empleados a tiempo completo.
Seguridad y políticas
Campaña rusa con ChatGPT. OpenAI desarticuló una operación encubierta de influencia rusa que utilizaba ChatGPT para generar contenido pro-Kremlin y artículos falsos, distribuidos por X, LinkedIn, Facebook, Substack y Telegram.
Cumplimiento de la Ley de IA de la UE. LangChain publicó una guía sobre el uso de LangSmith y LangChain OSS para cumplir los requisitos de alto riesgo de la Ley de IA de la UE, como registro, monitorización y supervisión humana.
Eso es todo por este día – unos 5 minutos de lectura.