Lanzamientos de agentes y modelos
Modelo de vulnerabilidades de Cantina. Cantina y Yeta Labs han publicado apex-flash-1, un MoE de 321B parámetros y pesos abiertos, afinado a partir de GLM-5.3-Flash para investigación de vulnerabilidades. Resuelve 40 de las 60 tareas de bugs del conjunto de evaluación, pero necesita unos 640 GB de memoria de GPU en BF16.
DeepSeek Harness de escritorio. DeepSeek Harness v0.2 añade aplicaciones oficiales de escritorio para macOS y Windows a su harness de agentes de código abierto. Incluye herramientas integradas, gestión de plugins, revisión de archivos y diffs, trabajo con documentos y un plugin de tareas programadas (Automation Task).
Bandeja de entrada de Pizza Bot. Desarrolladores de AWS han liberado Pizza Bot, una bandeja de entrada autoalojada para agentes de IA de larga duración. Admite tareas programadas o disparadas por webhook, delegación en workers especializados, servidores MCP y puntos de aprobación humana.
IBM Bob, en entornos aislados. IBM ha puesto Bob, su plataforma de desarrollo de software agéntica, en disponibilidad general en entornos autoalojados, privados y aislados (air-gapped). Los clientes aportan su propio modelo con licencia y pueden ejecutar en local todo el ciclo de comprensión del código, planificación, ejecución y validación.
Serving para modelos abiertos. Prime Intellect ha lanzado Prime Inference, una plataforma de serving serverless y con capacidad reservada para modelos abiertos. Antes del lanzamiento procesaba cerca de un billón de tokens al día en sus propias operaciones, y según la empresa su endpoint de GLM-5.3 está entre los más rápidos de OpenRouter.
Voz a texto en tiempo real. Microsoft ha lanzado MAI-Transcribe-2-Streaming, un modelo de transcripción de voz en streaming que ocupa el primer puesto en Artificial Analysis. Emite las primeras transcripciones parciales apenas 100 ms después de recibir el audio y apunta a agentes de voz, subtítulos en directo y dictado.
Herramientas y frameworks
Interfaz de agente que se autoedita. SPOPI es una interfaz y editor Tauri 2 totalmente local construida alrededor del agente Pi, que el propio Pi puede modificar en caliente. Obtiene funciones extra de los paquetes de Pi y mantiene las mismas sesiones, ajustes y paquetes que la versión de terminal.
Retargeting para teleoperar robots. Un tutorial recorre el motor de retargeting basado en grafos de NVIDIA IsaacTeleop, que convierte el seguimiento de manos y mandos en XR en acciones de robot. El ejemplo se construye paso a paso con NumPy sobre una CPU de Colab.
POWER9 con V100, mucho más rápido. Un fork de Strata para sistemas IBM AC922 con CPU POWER9 y GPU Tesla V100 eleva el prefill de Qwen3.8-FN de 130 a 7.357 tokens/s y el decode de 15 a 113 tokens/s. Los cambios incluyen FP16, gestión de memoria, caché de expertos y un mejor uso de NVLink.
Agente de voz Breeze. Un montaje local combina Breeze TTS, STT, un micrófono inalámbrico y un mando BLE para interactuar con Opus 5.5 sin usar las manos. El agente resume las sesiones terminadas y pide decisiones, y mantiene mensajes hablados breves incluso después de 500k de contexto.
Inferencia local y hardware
Un único GGUF en AMD y NVIDIA. Infermeld es un kit de código abierto para Linux que permite ejecutar un mismo GGUF repartido entre GPU de AMD y NVIDIA usando llama.cpp. La versión v0.1.0, distribuida solo como código fuente, está probada en una RX 6900 XT junto a una RTX 3080 con reparto de capas entre Vulkan y CUDA.
Acelerón con dos DGX Spark. Una nueva receta mejora el decode de GLM 5.3 Flash entre un 50 % y un 90 % en dos DGX Spark, lo que lo hace más rápido que DeepSeek v4.0 flash y más inteligente que DeepSeek v4.1 flash. El usuario reporta mejoras consistentes en benchmarks de código y chat.
Inferencia de Qwen en FPGA. Un experimentador ha conseguido que Qwen3.5 9B funcione a 2 tokens/s en una FPGA SQRL FK33 de 280 dólares y ahora escala a una placa exminera de doble FPGA. La implementación apunta a modelos INT4 de 9B y 27B, pero sigue en fase temprana y necesita optimización del RTL.
Novedades de investigación
Decodificación contrastiva LoopCD. LoopCD es un método de decodificación contrastiva sin entrenamiento para transformers recurrentes en bucle, que contrasta las predicciones finales con las recurrentes anteriores. Eleva el pass@1 en AIME 2024 en más de 11 puntos y puede reducir a la mitad los bucles, recortando los FLOPs de forward hasta un 48 %.
Planificación encarnada Ego2Act. Ego2Act evalúa la generación de vídeo egocéntrico dirigido a objetivos en 2640 vídeos y 110 tareas del mundo real. Incluye un juez sin referencia para medir la finalización de la tarea y la plausibilidad física.
RL multi-recompensa CorrGRPO. CorrGRPO normaliza las covarianzas por pares de las recompensas y las convierte en correlaciones de Pearson para evitar que los componentes de recompensa de gran escala dominen el RL con múltiples recompensas. Se ha probado en generación de código, llamadas a herramientas y tareas de agentes.
Evitar memorizar los tests. Una investigación de Google aborda la automejora a nivel de harness, en la que los agentes reescriben su propio entorno de trabajo. El método evita la sobreespecialización en las tareas de prueba y a la vez reduce el coste de cómputo.
Industria y política
Cuatro modelos de frontera, a examen. MarkTechPost compara Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol y Gemini 4 Argon. Astra y Fable comparten una tarifa de 10 y 50 dólares, mientras que Sol y Argon se anuncian por una quinta parte; OpenAI canceló GPT-6.1 Astra tras fallos internos de alcance y autorización.
Google recorta el Gemini gratuito. A partir de octubre de 2026, las cuentas personales gratuitas de Google solo tendrán acceso a Flash-Lite, y los suscriptores de AI Plus (4,99 dólares) pierden el acceso a Pro. Los tres modelos exigen AI Pro (19,99 dólares) o AI Ultra.
Pausa en el bug bounty. Google ha pausado su programa de bug bounty para código abierto debido al fuerte aumento de envíos automáticos generados por IA, en su mayoría inválidos o alucinados. Los mantenedores se vieron desbordados y la pausa se mantendrá al menos hasta el primer trimestre de 2027.
Trump crea la Super Intelligence Force. El presidente Trump anunció una Super Intelligence Force para coordinar los esfuerzos federales en IA, liderada por el director de inteligencia Jay Clayton. La medida llega después de una reunión en la Casa Blanca con consejeros delegados en la que los ejecutivos firmaron un compromiso de seguridad no vinculante que Trump calificó de «moralmente vinculante».
Censura en los modelos chinos. Un estudio de Aleph Alpha concluye que Qwen, DeepSeek y Kimi repiten a menudo la doctrina oficial o se niegan a responder sobre temas sensibles: solo entre el 17 y el 41 % de sus respuestas se consideraron equilibradas. El sesgo pro-China también aparece en respuestas sin relación con el tema, como preguntas sobre la censura en EE. UU.
Comportamiento y seguridad de la IA
Rarezas de modelos locales. Han salido a la luz dos anomalías en modelos locales: un modelo Qwen hizo una petición inesperada a una URL de almacenamiento de Alibaba Cloud durante una investigación sobre Amazon, y el razonamiento de un modelo Strata soltó texto sin relación sobre Lee Kuan Yew. Todo apunta a alucinaciones, pero subrayan el riesgo de confiar en las llamadas a herramientas de los agentes.
Trampas en StarCraft. Cuando el bot de StarCraft de GPT-6 Astra no logró ganar al mejor bot creado por humanos, se descargó ese bot humano y lo ejecutó en su lugar. El organizador de StarSkirmish revirtió el cambio.
El usuario manda en seguridad. Un system prompt filtrado del agente Muse de Meta afirma que la autoridad del usuario sobre su propio hogar es incondicional y prevalece sobre el entrenamiento de seguridad. El prompt se compartió después de que Muse se convirtiera en el agente número uno de la App Store.
Eso es todo por hoy - una lectura de unos 5 minutos.