Lanzamientos, versiones, disponibilidad, precios y cambios en las APIs de inteligencia artificial.
102 publicaciones
Cuatro modelos de NVIDIA se han hecho públicos el 20 de octubre de 2026: dos sistemas de embeddings, un reranker multimodal y un modelo de edición de imagen para inspección de placas. Todos operan bajo la licencia OpenMDW 1.1 y requieren infraestructura propia.
El 20 de octubre de 2026, NVIDIA ha puesto a disposición pública cinco modelos de la familia Cosmos3-Nano. Estos checkpoints, de 16.000 millones de parámetros, abarcan desde la simulación de conducción multivista hasta la robótica quirúrgica, disponibles para descarga directa en Hugging Face y GitHub.
El 20 de octubre de 2026, Mistral AI presentó cuatro modelos de audio: Voxtral Small Transcribe 3, Voxtral Mini Transcribe 3, Voxtral Mini Transcribe Realtime 3 y Voxtral TTS 3. La nueva generación ofrece transcripción con diarización, soporte multilingüe y síntesis de voz con clonación, disponible en vista previa pública a través de su API.
DeepSeek ha publicado su framework interno de inferencia, que ya utiliza en producción con V4.1-Flash. La apertura puede facilitar despliegues propios, pero las fuentes aportadas no permiten confirmar de forma independiente sus ventajas de rendimiento, el alcance del soporte para hardware ni una reducción efectiva de la dependencia de NVIDIA.
AWS lanza TorchNeuron, un backend nativo de código abierto que permite ejecutar modelos de PyTorch en chips Trainium2 y Trainium3. La herramienta busca reducir la dependencia de CUDA, aunque su primera versión presenta limitaciones de compatibilidad y omite miles de pruebas del framework.
Inception Labs ha lanzado Mercury 3, un modelo de lenguaje basado en difusión que promete una velocidad de inferencia de 1.068 tokens por segundo y un contexto de 1 millón de tokens. Analizamos su arquitectura, las comparaciones con modelos autoregresivos y las limitaciones actuales de la evidencia independiente.
Anthropic está consultando con bufetes de abogados sobre cómo deberían negociar los agentes de IA en nombre de personas. La información disponible no identifica qué firmas participan ni detalla normas acordadas; tampoco confirma cómo se integrarían en Claude.
Un preprint de Google DeepMind describe cómo cuatro agentes completaron una partida de supervivencia tras escribir 2.783 programas y morir 605 veces. El resultado documenta una ejecución concreta, no una capacidad general ya demostrada.
V4.1-Flash-1017 mejora los resultados declarados por DeepSeek en tareas agénticas y reduce el coste observado por tarea en su evaluación DeepSWE. La empresa también ofrece Search y Fetch por API; las comparaciones de rendimiento del nuevo checkpoint son, por ahora, pruebas internas.
La compañía ha concedido a seis investigadores de la organización sin ánimo de lucro METR permisos equivalentes a los de sus propios empleados, marcando un precedente en la verificación externa de riesgos de IA.
Un estudio de interpretabilidad rastrea cómo intervienen la atención y las capas MLP en la detección de solicitudes dañinas y en la señal de rechazo de modelos de lenguaje.
Un preprint presenta un método que conecta un codificador de voz con un LLM congelado para responder preguntas cerradas mediante distribuciones sobre opciones, reduciendo la latencia en agentes de voz a tiempo real.