Agentic AI News 14 de septiembre de 2026

Carrera de IA EE. UU.-China. Trump y el presidente de la Cámara de Representantes, Johnson, desestimaron los llamados de la industria de la IA a frenar el ritmo, argumentando que la regulación podría permitir que China se adelante; Trump dijo que «quien gane la IA, gana».

• Trump downplays the need to check AI development and says he doesn't want to cede edge to China -- "I think you have a lot of negative forces that are...bringing up things that won’t happen...whoever wins with AI wins"(se abre en una pestaña nueva)
• Trump and Mike Johnson think the AI industry is overreacting(se abre en una pestaña nueva)

Ejecutivos respaldan supervisión. Altman, Musk y Hassabis respaldaron el llamado de Amodei, CEO de Anthropic, a una supervisión independiente dentro de los laboratorios de IA, en medio de un debate catastrofista más intenso después de que un responsable de alineación de Anthropic situara en más del 10 % la probabilidad de que la IA acabe con todos los humanos en la próxima década.

• What’s behind the AI industry’s latest warnings of doom?(se abre en una pestaña nueva)
• Altman, Musk, and Hassabis back Amodei's call to add independent oversight(se abre en una pestaña nueva)

Plan IA de Obama. Obama instó a los demócratas a convertir la IA en un eje central de su agenda y a desarrollar un marco claro para las preocupaciones económicas y de seguridad una vez que recuperen la Cámara.

• Obama urges Democrats to have a ‘clear plan’ for AI safeguards(se abre en una pestaña nueva)

Captura regulatoria open source. Defensores de la IA local y del código abierto temen que el impulso por la seguridad de la IA pueda utilizarse para la captura regulatoria; un hilo de Reddit califica la cobertura del NYT de «patrocinada por OpenAI» y la ve como una reacción a la burbuja.

• Right to Intelligence. Protect your right to run local AI.(se abre en una pestaña nueva)
• The rhetoric is really heating up!(se abre en una pestaña nueva)

DeepSeek V4.1 Flash. DeepSeek V4.1 Flash se llevó el primer puesto en el nuevo benchmark privado de Artificial Analysis, por delante de GPT-6 Astra y Fable, después de que el índice se actualizara dos veces en tres días.

• DeepSeek V4.1 Flash beats Astra on AA's new benchmark(se abre en una pestaña nueva)

Modelo científico Intern-S2. InternLM publicó Intern-S2-397B, un modelo fundacional multimodal entrenado con literatura científica y RL de agentes de horizonte largo, con un razonamiento sólido y capacidad para resolver problemas científicos.

• internlm/Intern-S2 · Hugging Face(se abre en una pestaña nueva)

Agentes de búsqueda Iris. Iris-mini (35B) e Iris-pro (397B), los modelos de pesos abiertos de AllSpark, son los mejores agentes de búsqueda de su clase; están construidos sobre Qwen y entrenados con preguntas obtenidas por ingeniería inversa, y además mejoran el uso general de herramientas.

• Iris-mini and Iris-pro are the strongest open-weight search agents in their class(se abre en una pestaña nueva)

Benchmarks agentes GPT-6 Astra. En Vending-Bench y Drone-Bench, de Andon Labs, GPT-6 Astra gestionó un negocio simulado que ganó tres veces el saldo de Fable y se convirtió en el primer modelo en superar la línea base humano-IA en todas las subtareas de vigilancia con drones.

• GPT-6 Astra pilots a surveillance drone and runs a business on its own(se abre en una pestaña nueva)

Receta IMO con Nemotron. Investigadores publicaron una receta abierta para entrenar a Nemotron 3 Ultra y conseguir 30/42 en la IMO 2026, alcanzando el oro con solo generación de demostraciones en lenguaje natural, sin demostrador formal ni internet.

• An Open Recipe for IMO Gold: Training Nemotron for Olympiad Mathematics(se abre en una pestaña nueva)

Modelo pequeño Aurora. Se publicó Aurora1.0-150M, un modelo pequeño entrenado con 7.000 millones de tokens, con un rendimiento similar a GPT-2 en benchmarks comunes.

• Aurora1.0-150M Releases!(se abre en una pestaña nueva)

Elevenlabs Music v2.5. Elevenlabs lanzó Music v2.5 a través de la app y la API, y afirma que las canciones son más completas y que los oyentes las prefieren; incluye planes gratuito y pro, y permite el uso comercial con atribución.

• Elevenlabs makes Music v2.5 available via app and API with free and pro tier options(se abre en una pestaña nueva)

AlphaGenome, Muse y matemáticas. El resumen de The Sequence destaca AlphaGenome Atlas de Google DeepMind para el mapeo genético, Muse, el agente personal de Meta, y la solución propuesta por OpenAI a un problema del Premio del Milenio.

• The Sequence Radar - Issue 932: Last Week in AI: DeepSeek V4.1-Flash, AlphaGenome Atlas, Meta Muse, and OpenAI’s Proposed Math Breakthrough(se abre en una pestaña nueva)

Escasez de RTX 5090. Usuarios de LocalLLaMA informan de que el stock de la RTX 5090 está casi agotado y los precios están subiendo, lo que agrava la escasez de hardware para la IA local.

• 5090 Stock is Almost Gone(se abre en una pestaña nueva)

Muro de memoria de Micron. Una diapositiva de Hot Chips muestra que el cómputo crece aproximadamente 3 veces cada dos años mientras que el ancho de banda de la HBM crece menos de 2 veces, con soluciones como el cómputo en memoria y enlaces más cortos.

• Micron's memory wall chart. Compute up ~3x every two years, HBM bandwidth under 2x(se abre en una pestaña nueva)

Aceleraciones en AMD RDNA4. Una actualización de R9V ofrece ~100 tokens/s con Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS en dos GPU R9700 con 128 GB de RAM, corrige cuelgues y añade compatibilidad con Q4_K_XL.

• R9V Update: now ~100 tok/s in TG on Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS on x2 R9700 + 128GB RAM. Fixed crashes with n-gram SSD streaming, improved diagnostics, plus pinned images. Q4_K_XL now supported, 50 tok/s TG.(se abre en una pestaña nueva)

VLLM en RTX 3090. Una guía de Reddit muestra que VLLM con compilación AOT puede ejecutar Qwen3.8 27B INT4 con contexto KV FP8 de 144K en una RTX 3090 de 24 GB, más rápido que llama.cpp.

• Dear 24G owners, try VLLM you might be able to run Qwen3.8 27B INT4, 144K FP8 KV on RTX 3090 with better speed. (TLDR VLLM AOT)(se abre en una pestaña nueva)

Servidor VRAM de 3.000 $. Un servidor EPYC de fabricación casera con cuatro GPU V620 y 256 GB de RAM costó unos 3.000 $ y logra 1.300 de prefill y 70 tokens/s de decodificación con Qwen3.8-next-flash.

• 3k$ 128GB VRAM + 256GB RAM DDR4 Server(se abre en una pestaña nueva)

CUDA en AMD Windows. Una compilación basada en ZLUDA permite ejecutar aplicaciones de Windows orientadas a CUDA en GPU AMD con ROCm/HIP, con un rendimiento alrededor de un 3 % inferior al nativo.

• CUDA-for-AMD-Windows: Run CUDA-targeted Windows applications on AMD GPUs with ZLUDA + ROCm/HIP.(se abre en una pestaña nueva)

Resultados locales de Qwen3.8. Los usuarios destacan Qwen3.8-27b para programar de una sola vez, generar SVG y crear un juego en cinco horas en una 3090, y lo consideran un modelo local sólido.

• Another Qwen3.8-27b Appreciation Post(se abre en una pestaña nueva)
• Decided to build a game, and test the ceiling of Qwen3.8 27b(se abre en una pestaña nueva)
• Qwen3.8 flash next - untrained svg generation(se abre en una pestaña nueva)

Agentes GTM de LangChain. LangChain creó agentes de GTM y medios pagados sobre Deep Agents, que automatizan la investigación de prospección, los borradores en Slack y la conciliación de campañas publicitarias; el agente de GTM aumentó un 250 % la conversión de leads a oportunidades y ahorró a los comerciales 40 horas al mes.

• How We Built LangChain’s Paid Media Agent(se abre en una pestaña nueva)
• How we built LangChain’s GTM Agent(se abre en una pestaña nueva)

Enrutamiento HydraFusion de GitHub. La preview de Project HydraFusion de GitHub Copilot orquesta dinámicamente varios modelos con patrones single, cascade y critique para optimizar tareas de programación.

• GitHub Copilot's Project HydraFusion Promises Frontier Level Performance through Multi-Model Routing(se abre en una pestaña nueva)

Herramienta commit-rewriter. Simon Willison publicó commit-rewriter 0.1, una aplicación web para editar mensajes de commit de forma interactiva y reescribir el historial del repositorio, útil para limpiar los restos que dejan los agentes de programación antes de publicar.

• commit-rewriter 0.1(se abre en una pestaña nueva)

Spam de agentes de IA. Un hilo de Hacker News destaca el negocio de agentes de IA de iLands que envía correos de spam, lo que ilustra el mal uso de la IA agéntica para contactos no solicitados.

• The worst spam emails: iLands AI agent hustle(se abre en una pestaña nueva)

Veto de IA en clase. Un estudio universitario de dos años encontró que los estudiantes a los que se prohibió usar IA obtuvieron los peores resultados, mientras que la formación estructurada superó a las sugerencias de IA sin guía, lo que llevó al profesor a revertir su suposición.

• Two-year university study finds banning AI from classrooms leaves students worse off(se abre en una pestaña nueva)

Era dorada de los LLM locales. Un post de Reddit celebra la comunidad actual de LLM locales como un regreso a la optimización práctica y a compartir, impulsado por la escasez de hardware que obliga a buscar la eficiencia.

• The Local LLM community feels like the golden era of the internet all over again(se abre en una pestaña nueva)