Meta: llega Muse Wonder, según la propia empresa su primera familia de modelos de frontera. Meta Superintelligence Labs presentó el lunes Muse Wonder y Muse Wonder Full, modelos diseñados para tareas de agentes personales y profesionales; según Meta, Active Memory y Active Focus facilitan el trabajo largo, de varios días. Wonder está disponible a través de la Meta Model API y en Muse Code (según VentureBeat, unos 4 $ por 1 M de tokens de entrada y 20 $ por 1 M de tokens de salida), mientras que el más potente Wonder Full queda por ahora reservado a los suscriptores de pago de Muse Code. Los modelos también llegan al agente Muse, primero para los suscriptores. Clasificaciones independientes (p. ej., Artificial Analysis) han situado a Wonder Full en lo más alto; la falta de pesos abiertos y la restricción de API de Full son objeto de debate. Fuente: Meta Research, TechCrunch.
Anthropic: los modelos pequeños podrían autorreplicarse en dispositivos IoT en cuestión de meses. Según una investigación del Frontier Red Team publicada el lunes, los modelos pequeños de pesos abiertos están ya cerca de poder replicarse en dispositivos IoT comerciales (p. ej., descodificadores de TV inteligentes u hornos inteligentes) sin necesidad de un centro de datos. El equipo ejecutó Gemma4-26B-A4B en 15 descodificadores Android TV de unos 55 dólares cada uno; en la prueba simplificada y aislada con cortafuegos, GLM-5.2 fue el único modelo de pesos abiertos evaluado que completó de forma fiable toda la cadena de replicación. Los autores subrayan que el paso de intrusión informática se facilitó deliberadamente, por lo que el resultado es una estimación máxima del éxito en condiciones reales. Fuente: Anthropic Research.
Microsoft: Maia 300 será la principal plataforma de inferencia de sus propios productos, con un despliegue de varios gigavatios a partir de 2027. Scott Guthrie, responsable del negocio de nube e IA, anunció el sistema Maia 300 y que, a partir de 2027, con despliegues de Maia de varios gigavatios, Maia se convertirá en el principal sistema de inferencia de los productos y servicios propios de Microsoft. Según la empresa, Maia 300 ofrecerá previsiblemente un 40 % más de tokens por megavatio que los principales sistemas de GPU, y hasta siete veces el rendimiento de tokens de Maia 200 a nivel de rack. Maia 200 ya funciona en producción (entre otras cosas, con cargas de trabajo de Copilot). Fuente: Microsoft Blog, The Verge.
Epic Games: desarrollo «AI-first» en el shooter con Disney; Sweeney confirmó el giro. Según informa Bloomberg, Epic ha pasado a un flujo de trabajo «AI-first» en el shooter aún no anunciado que prepara con Disney, ambientado en Marvel y Star Wars: según mensajes internos, ya no se escribe código a mano y el arte lo genera un flujo de trabajo íntegramente basado en IA; el lanzamiento se ha aplazado indefinidamente. El consejero delegado, Tim Sweeney, escribió en X que el objetivo no es hacer lo mismo con menos personas, sino construir más y mejor, y llevar también las ventajas a los equipos que usan Unreal. Un portavoz de Epic habló de «desarrollo acelerado por IA» liderado por los desarrolladores de Epic. Fuente: Ars Technica (Bloomberg), Techmeme.
Anthropic: los datos de razonamiento obtenidos mediante ataques de destilación se redujeron entre un 90 y un 99 %. Según el informe publicado el lunes por la empresa, las nuevas capas de protección —entre ellas el «preserved thinking», un clasificador en dos fases y la limitación de los intentos repetidos— han reducido en su propia plataforma los tokens de razonamiento extraídos por los destiladores a aproximadamente entre una décima y una centésima parte. Anthropic citó como ejemplo el desarrollo de GLM-5.3 de Zhipu/Z.ai, y afirmó haber bloqueado decenas de miles de cuentas vinculadas a la destilación. Las medidas también tienen contrapartidas: hubo que actualizar algunas integraciones, y las solicitudes bloqueadas también pueden facturarse. Fuente: Anthropic Research.
Qué significa para ti: El lanzamiento de Muse Wonder y la estrategia de chips propios de Maia 300 muestran que la capacidad de frontera y el coste de inferencia se deciden a la vez al elegir proveedor; si estás planificando agentes o modelos propios, nuestras soluciones de agentes y nuestro asesoramiento independiente de los fabricantes te ayudan a ver con claridad en qué conviene apostar. Por su parte, los informes de Anthropic sobre la replicación en IoT y la destilación ponen sobre la mesa cuestiones de seguridad y supervisión; si necesitas un marco regulatorio o de gobernanza, nuestro asesoramiento en gobernanza está a tu disposición.