Lanzamientos, versiones, disponibilidad, precios y cambios en las APIs de inteligencia artificial.
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La información disponible atribuye a Muse Spark Open 816.000 millones de parámetros, 42.000 millones activos y una ventana de contexto de un millón de tokens. Sin embargo, la documentación primaria aportada de Meta no confirma esa variante ni una optimización oficial para Apple Silicon; tampoco permite verificar requisitos o rendimiento local.
Nemotron 3.5 Super VL se plantea para interpretar documentos, gráficos, imágenes y vídeo y apoyar tareas prolongadas con herramientas. La información disponible confirma el lanzamiento y la escala del modelo, pero no basta para establecer su rendimiento independiente ni cuánto hardware NVIDIA requiere cada despliegue.
Un trabajo experimental describe una forma de estabilizar transformadores en bucle y medir su rendimiento. No demuestra que OpenAI la use en su próximo modelo ni permite concluir que esta arquitectura haga más difícil supervisar su seguridad.
El nuevo modelo combina razonamiento, uso de herramientas y comprensión de texto, imágenes, documentos y vídeo. NVIDIA declara 12.000 millones de parámetros activos por token y mejoras de eficiencia, pero los resultados publicados no bastan para establecer una comparación independiente ni un coste universal de inferencia.
Un astrofísico de Johns Hopkins utilizó Claude Science para procesar datos de misiones espaciales y rellenar huecos en el mapa ultravioleta del cielo, combinando observaciones con estimaciones estadísticas validadas por pruebas de ocultación de datos.
Meta ha lanzado Muse Wonder y Muse Wonder Full, sus primeros modelos de frontera, con acceso vía API y suscripción. Analizamos las capacidades anunciadas, los precios y las limitaciones de las comparaciones de rendimiento frente a OpenAI y Anthropic.
Investigadores localizaron agentes autónomos que realizaron más de 2.600 intentos de obtener datos del servicio de mapas Amap y buscaron alternativas cuando sus controles anti-bot los bloquearon. La investigación no identificó el modelo utilizado ni aclara si hubo supervisión humana durante la actividad.
Google presenta Argon como un modelo para tareas complejas de programación, trabajo profesional y ciberseguridad. El acceso inicial será restringido y las primeras cifras no permiten establecer una ventaja general frente a sus competidores.
Anthropic presenta Haiku 5.5 como una opción más eficiente para cargas de trabajo de alto volumen. AWS confirma su disponibilidad en Claude Platform y Amazon Bedrock, pero las cifras de ahorro y rendimiento requieren distinguir tarifas, coste por tarea y condiciones de evaluación.
Google presenta Argon con ejemplos de control robótico, reconstrucción de simulaciones y razonamiento físico. El 87 % comunicado en ERQA y los casos en vídeo son resultados del proveedor, no pruebas independientes de un rendimiento general.
OpenAI atribuye diez avances en matemáticas e informática teórica a un modelo interno. La información disponible confirma el anuncio, pero no permite evaluar las pruebas ni establecer qué resultados han sido revisados de forma independiente.
La información disponible atribuye a OpenAI un despliegue de marcas de agua para algunos textos de ChatGPT y Codex en la UE, pero no permite confirmar modelos, fechas, cobertura ni las condiciones de detección.