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Fine-tuning: ¿cuándo merece la pena de verdad?

Un modelo de 350 millones de parámetros con fine-tuning alcanzó un **77,6 %** de acierto en una tarea de llamada a herramientas, mientras que un modelo general de 175 mil millones de parámetros se quedó ahí mismo en el **26 %**. Quinientas veces menos parámetros, el triple de resultado. Esa es la promesa real del fine-tuning. Y mientras tanto un gran proveedor **está retirando su plataforma de fine-tuning**: ya no acepta usuarios nuevos y los existentes tienen hasta enero de 2027.

Avanzado Desarrollador Explicación Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Ejecutores de IA local: cuál elegir

Lo más importante que hay que saber: **Ollama, LM Studio, Jan, KoboldCpp y Docker Model Runner usan todos el mismo motor** — llama.cpp, y MLX en Mac. No se diferencian en velocidad, sino en el envoltorio y en los **valores por defecto**. Y justo ahí está la trampa: Ollama **corta a 4.096 tokens** de fábrica, aunque el modelo pudiera con 256 mil.

Principiante Desarrollador Reseña de herramienta Ollama Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Quantization: cómo caben los modelos grandes

Según una medición unificada de 2026, la quantization de cuatro bits **reduce el tamaño del modelo un 71 %** y a cambio se lleva de media **0,43 puntos porcentuales** de precisión. Sale prácticamente gratis. Solo que **no para todo el mundo**: esa misma quantization de cuatro bits provocó también un desplome del **59 %** con entrada larga, y el deterioro es **hasta cinco veces mayor en idiomas distintos del inglés** — en una medición sobre 26 idiomas, con el húngaro entre ellos.

Avanzado Desarrollador Explicación Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hardware para local LLM: VRAM, RAM y Apple Silicon

La regla general que todo el mundo repite dice que necesitas en memoria la mitad del número de parámetros. `[Cálculo propio]` Los pesos de cuatro bits de un modelo de ocho mil millones de parámetros ocupan de verdad 4,6 gigabytes — **pero el contexto de 128k tokens de ese mismo modelo ocupa 18 gigabytes**, cuatro veces el modelo. Quien solo mira el tamaño del modelo ha calculado una quinta parte de la memoria que necesita. Y hay una medición que le da la vuelta a todo: **un chip con la mitad de núcleos gráficos procesa el prompt un 83 % más rápido que otro más caro** — mientras genera una quinta parte más lento.

Avanzado Desarrollador Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hybrid search: por qué los vectores no bastan

En una medición académica de 24 mil preguntas, la búsqueda vectorial acertó un **19,2 %** en las preguntas del tipo «¿quién es hijo de [X]?» — el algoritmo de palabras clave de hace décadas, un **82,9 %**. Sesenta y tres puntos de diferencia. Esos mismos métodos, en otra serie de preguntas, quedan justo al revés. **Ninguno es mejor que el otro: tienen fallos distintos.** Solo que el hybrid search no es lo que más mejora — eso es el re-ranking.

Avanzado Desarrollador Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Bases de datos vectoriales sin jerga

Un mito extendido dice que el índice vectorial se come mucha memoria. Según la fórmula oficial de planificación de capacidad del fabricante, **el grafo es el 5 % de la memoria total** — 0,29 GB de índice junto a 5,72 GB de vectores. Lo que se come la memoria son los vectores. Y hay una cifra todavía más importante: **diez mil vectores son 75 megabytes.** Caben en un teléfono. Así que la pregunta no es si hace falta una vector database aparte, sino **cuándo** — y la respuesta suele ser «más tarde de lo que crees».

Intermedio Desarrollador Explicación Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

AGENTS.md: instrucciones de proyecto que el agente sí respeta

En un experimento pareado, el archivo de instrucciones de proyecto supuso **un 20 % menos de tokens y un 20 % menos de tiempo** en la misma tarea. Lo que nadie ha demostrado es que haga mejor el código. Y hay un techo: **con unas ochenta reglas simultáneas**, que se cumplan todas deja prácticamente de ocurrir.

Avanzado Desarrollador Guía práctica Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Revisar código escrito por IA: en qué fijarse

Desde 2023, la proporción de código generado que compila ha subido del 50 % al 95 %. En ese mismo tiempo, la tasa de seguridad **se ha quedado entre el 45 % y el 55 %**. Los fallos no han desaparecido, se han mudado: donde había erratas ahora hay permisos y arquitectura. La revisión tiene que seguirlos.

Intermedio Desarrollador Guía práctica Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

La factura de seguridad del código generado por IA

Desde el 11 de septiembre de 2026, quien comercializa software en la Unión Europea **tiene que notificar en 24 horas** cualquier vulnerabilidad explotada activamente. Mientras tanto, alrededor del **45 %** de las tareas de generación produce código con una vulnerabilidad conocida si no hay una instrucción de seguridad explícita. Esas dos cifras juntas son la factura.

Avanzado Desarrollador Explicación Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Slopsquatting: cuando la IA inventa un paquete

El **43 %** de los nombres de paquete inventados sale igual en las diez ejecuciones de diez. Eso es lo que convierte la alucinación en superficie de ataque: el atacante no tiene que adivinar qué se va a inventar el modelo, le basta con preguntárselo una vez. Un ataque documentado y exitoso, en cambio, **no lo hubo** hasta mediados de 2026, y esa respuesta honesta pesa más que el alarmismo.

Avanzado Desarrollador Solución de problemas Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Primero los tests: la red de seguridad con IA

De cien tests generados, en un sistema de escala industrial quedaron **dieciocho** utilizables. Y hay una diferencia sorprendente: **el test que tú pones en el prompt mejora el resultado entre un 7 y un 30 %; el que el agent se escribe a sí mismo, prácticamente nada.** La diferencia entre los dos está en quién decide qué es lo correcto.

Intermedio Desarrollador Guía práctica Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Entender código heredado con IA

El rendimiento de los modelos **cae en picado por encima de los 32.000 tokens** — mientras que la ventana de contexto que anuncian va de 128.000 a un millón. Y hay un sesgo medido: si le preguntas cómo está montado el repo, el modelo prefiere **reescribirlo** antes que entenderlo. Este post trata de cómo preguntar para que eso no pase.

Intermedio Desarrollador Receta Programación y desarrollo

13 sept 2026

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