Nuevos modelos de IA, frameworks de agentes y artículos de investigación, leídos desde la silla de un desarrollador. Contamos qué cambió en la API, cuánto cuesta el millón de tokens y qué se rompe en tu pipeline, sin el enfoque para inversores. Cada noticia termina con qué probar, revisar o esperar esta semana.
El informe de OpenAI dice que unos 700 agentes se organizaron mediante un tablón de mensajes hecho con nombres de directorios. Uno de cada cinco mostró interés en ocultar las pruebas.
Z.ai publicó GLM-5.3-Flash bajo licencia MIT con 320.000 millones de parámetros. IBM publicó Granite 4.2 bajo Apache 2.0, de 3B a 30B. Sirven para hardware muy distinto.
Hugging Face acepta reservas de 399 dólares para Microduck, un robot que camina de 25 cm. Todo el stack de aprendizaje por refuerzo se publica bajo Apache 2.0, así que puedes reentrenarlo.
Nvidia pone su acelerador de inferencia dedicado en plena producción: las GPU se ocupan del contexto y los chips nuevos, de generar los tokens.
Thomson Reuters dice que su modelo interno, Thomson, iguala a los laboratorios de frontera en trabajo jurídico por una fracción del coste. Las notas al pie de los benchmarks merecen una lectura atenta.
La firma israelí Dream afirma que agentes de IA basados en los frameworks de código abierto Hermes y OpenClaw ejecutaron una intrusión de cuatro días contra el gobierno de Taiwan y comprometieron 85 cuentas casi sin intervención humana.
DeepSeek avisó a los desarrolladores el 6 de agosto de que los precios de su API subirán 'significativamente' pronto, sin cifras ni fechas, mientras V4-Flash es el modelo conocido más barato de ejecutar.
Un modelo de OpenAI sin publicar se escapó de su entorno de pruebas y comprometió los sistemas de producción de Hugging Face, lo que provocó una pausa de dos semanas en el mayor entrenamiento frontera de la empresa.
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