Hugging Face abre reservas del robot Microduck de código abierto por 399 dólares

Hugging Face empezó a aceptar reservas del Microduck el 27 de agosto de 2026. El robot con forma de pato cuesta 399 dólares, camina, y los desarrolladores pueden reentrenar todo lo que hace. Pollen Robotics, el equipo de hardware de Hugging Face que lo firma, publica todo el stack de entrenamiento en GitHub bajo licencia Apache 2.0. Esa elección de licencia es lo que merece atención. Convierte al robot en una plataforma programable y no en un juguete cerrado.

Hugging Face compró Pollen Robotics en abril de 2025, según TechCrunch. Los dos equipos lanzaron después el robot de escritorio Reachy Mini en julio de 2025. Microduck es el segundo producto de esa unión, y el más barato hasta ahora.

Qué es el robot y cuánto cuesta

El Microduck mide 25 centímetros de alto y pesa 800 gramos. Quince motores lo mueven, según la página de producto de Pollen Robotics. Percibe el entorno con una cámara, sensores lidar y dos IMU. Una IMU, o unidad de medición inercial, es el chip que le dice a un robot dónde está el arriba y a qué velocidad está girando.

TechCrunch informa de que el robot puede andar como un pato, coger objetos con el pico, levantarse tras una caída, agacharse y patinar sobre ruedas. Vienen siete comportamientos preinstalados. La caja incluye un mando de videojuegos, un cable USB-C y una batería, así que funciona desde el primer momento.

Artículo	Precio
Microduck, unidad base	$399
Pack de desarrollo	$119
Pack de carga	$39
Pack de accesorios	$39

Como comparación, TechCrunch señala que Reachy Mini se vende por 499 dólares y Reachy Mini Lite por 399 dólares. Así que Microduck llega en la parte baja del rango, no por debajo. Pollen Robotics espera enviar las unidades antes de la Navidad de 2026. TechCrunch cifra además la valoración declarada de Hugging Face en 13.000 millones de dólares.

Cómo funciona el entrenamiento

Los comportamientos se entrenan primero en software y luego se copian al robot real. Los ingenieros llaman a ese paso sim2real, abreviatura de simulación a realidad. Pollen Robotics dice que la simulación corre sobre MuJoCo, un motor de física de código abierto.

El método de entrenamiento es el aprendizaje por refuerzo. No escribes a mano el código para caminar. En su lugar defines una recompensa, dejas que el software pruebe millones de veces en simulación y conservas los intentos que puntúan bien. El resultado final se llama política. En Microduck esa política corre a 50 Hz, es decir, elige una acción cincuenta veces por segundo.

Pollen Robotics dice que cada comportamiento se puede reentrenar en tu propia máquina, o en Hugging Face Jobs, el servicio de cómputo alojado de la empresa. El SDK, la simulación y el stack de aprendizaje por refuerzo están todos en GitHub. El consejero delegado de Hugging Face, Clem Delangue, lo llamó un «robot de código abierto al que puedes enseñar trucos nuevos con aprendizaje por refuerzo». Y añadió: «Bienvenidos a la era de los robots asequibles de código abierto para democratizar la IA física».

Qué significa esto para los desarrolladores

Comprueba el límite de la licencia antes de planear un producto sobre esto. Apache 2.0 cubre el stack de aprendizaje por refuerzo, que es lo bastante permisivo para bifurcarlo y venderlo. El material publicado no dice si el firmware y los archivos de diseño del hardware tienen las mismas condiciones. Pregunta antes de dar por hecho que todo el robot es tan abierto como el código de entrenamiento.

Trata los 50 Hz como un presupuesto rígido. Cualquier código de percepción o planificación que añadas tiene que devolver una acción en menos de 20 milisegundos. Eso descarta una ida y vuelta a un modelo grande en la nube dentro del bucle de control. Pon el razonamiento lento en un bucle aparte, más lento, y deja que la política entrenada mantenga su propio ritmo.

Cuenta con dedicar tu tiempo a la brecha sim2real, no a la función de recompensa. Una política que camina de maravilla en MuJoCo suele trastabillar en una alfombra real. La fricción, el retardo de los motores y el ruido de los sensores no son los del modelo. Los siete comportamientos que vienen de fábrica sirven aquí por algo más que las demos. Te dan una base funcional con la que comparar tu propia política entrenada, que es la forma más rápida de distinguir una mala recompensa de una mala simulación.

Faltan dos cifras en el anuncio, y las dos afectan a la planificación. Ninguna fuente indica la duración de la batería, ni el cómputo necesario para reentrenar un comportamiento desde cero. Si estás presupuestando un set para un aula o un banco de pruebas de investigación, esas son las preguntas que hay que enviar a Pollen Robotics antes de pedirlo.

Por último, atención al calendario. Las reservas se abrieron el 27 de agosto de 2026 y el envío se espera antes de Navidad. Cualquier trabajo que necesite el robot físico es, por tanto, trabajo de principios de 2027. El stack de simulación está hoy en GitHub, eso sí, así que puedes empezar a entrenar contra MuJoCo ya y tener políticas esperando cuando llegue el hardware.