Nuevos modelos
Kimi K3.1 Pro: el modelo de pesos abiertos más potente de Moonshot hasta la fecha sigue de cerca a los mejores modelos cerrados. La china Moonshot lanzó el viernes K3.1 Pro, el nuevo miembro de su clase de modelos de 3 billones de parámetros: trabaja con una ventana de contexto de un millón de tokens, entiende imágenes e incluye una variante Highspeed entre dos y tres veces más rápida. Según la medición de la propia empresa, obtuvo un 65,7 % en Terminal-Bench 4.0, que evalúa tareas reales de terminal, apenas por detrás del 66,4 % de Claude Opus 5.5 y por delante de GPT-6 Astra (58,2 %); también destaca en desarrollo completo de videojuegos (Unity, Unreal, Godot), modelado 3D y análisis financiero. Ocupó el cuarto puesto en la clasificación independiente de Artificial Analysis y en OpenRouter cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de salida. Por el riesgo de uso indebido, Moonshot retiró los datos de ciberseguridad del entrenamiento; publicará los pesos completos antes del 4 de noviembre. Los probadores identificaron con este lanzamiento el modelo «Kibitz» que aparecía en la sección de Rumores del resumen anterior. Fuente: Kimi, Artificial Analysis (X), OpenRouter (X), The Decoder.
Block Dessa: un modelo de voz que aprendió a hablar solo a partir de conversaciones humanas, sin texto. Block, la empresa de Jack Dorsey, presentó Dessa, un modelo de voz a voz llamado full-duplex: escucha y habla a la vez, interrumpe, se ríe y da señales de escucha («ajá», «entiendo») como una persona. Según la empresa, es la primera IA capaz de conversar en directo entrenada sin texto escrito ni modelo preentrenado, solo con grabaciones de audio, por lo que capta directamente las emociones, la ironía y los suspiros. Se entrenó en un único servidor Nvidia GB200 NVL72 y también funciona en local en un MacBook Pro potente (M4 Max o superior); por ahora hay lista de espera. Fuente: Block, The Verge.
MiniMax M3.1 Flash: los pesos ya son públicos. Los pesos del económico modelo agéntico presentado en un resumen anterior se pueden descargar libremente desde el viernes: el modelo tiene 428.000 millones de parámetros, de los que 23.000 millones están activos por token. Desde el primer día lo admiten varios proveedores de nube y entornos de ejecución, entre ellos Together, Fireworks, la nube de Tenstorrent, vLLM y SGLang. Fuente: MiniMax (X), MiniMax (X).
Nvidia Nemotron 3.5 Bolt E4B: ya está disponible el modelo pequeño de 4 GB para asistentes locales y robots. Ya informamos antes sobre la familia Nemotron 3.5; ahora también se puede descargar la variante más pequeña, que cabe en 4 GB de memoria. Está pensada para asistentes que funcionan en local, personajes interactivos y robots capaces de conversar y usar herramientas; Nvidia la presentó con el robot Reachy Mini. Fuente: NVIDIA AI (X).
Otras novedades de modelos: un modelo de mundo en vídeo abierto de Tencent, escenas de 30 segundos en HeyGen y una retirada en la API de Gemini. Tencent publicó como código abierto Hy-Nomas, un modelo interactivo de mundo en vídeo en el que la escena se controla con instrucciones de texto y movimientos de cámara, y que «recuerda» el mundo durante más tiempo; se puede adaptar a aplicaciones de robótica con un ajuste fino ligero. El modelo de texto a vídeo HeyGen Video 1 ya genera escenas de 30 segundos de una sola vez, a 0,01 dólares por segundo. Y en la API de Gemini venció el 23 de octubre el plazo de retirada del antiguo agente de investigación deep-research-pro-preview-12-2025; en su lugar se pueden usar las versiones de Deep Research de abril. Fuente: Tencent Hy (X), HeyGen (X), Notas de versión de la API de Gemini.
Herramientas y funciones
Grok Bot: ya usa el calendario, los recordatorios y los contactos del teléfono, y guarda los datos de acceso. El asistente de SpaceX Super Intelligence (antes xAI) puede acceder en iOS y Android, con permiso del usuario, a las aplicaciones propias del teléfono, como Calendario, Recordatorios y Contactos; hasta ahora este tipo de integración la ofrecían sobre todo Perplexity y Claude. Por la noche llegó además una nueva función «Vault» (caja fuerte): tras introducirlos una sola vez, Grok Bot recuerda de forma segura los datos de acceso, la tarjeta bancaria y los datos de contacto. Fuente: Grok Bot (X), Grok Bot (X).
Cursor: los agentes ya pueden controlar también el ordenador. Los agentes de programación de Cursor ahora pueden manejar aplicaciones de escritorio, como el simulador de iOS, para probar ellos mismos las funciones que han escrito. Fuente: Cursor (X).
Claude: tareas de larga duración y preguntas de seguimiento en los conectores. Anthropic admite en Claude dos nuevas capacidades de MCP (Model Context Protocol, el estándar que conecta los agentes de IA con herramientas externas): con «Tasks», Claude puede encargar a un conector un trabajo más largo, como una investigación a fondo, y el conector avisa cuando termina; con «Elicitations», el conector puede pedir al usuario datos adicionales sobre la marcha. Fuente: ClaudeDevs (X).
Perplexity: un modelo de decisión local para Mac, mejor creación de webs y límites de coste para empresas. Con la app Decider for Mac, el modelo de decisión de 4.000 millones de parámetros de Perplexity funciona íntegramente en el equipo, sin clave de API ni envío de datos: devuelve una probabilidad ante una pregunta sobre un texto o una imagen. El agente Perplexity Computer crea webs más cuidadas al incorporar una «skill» de código abierto (un paquete de conocimiento reutilizable), y los administradores de empresa pueden fijar un mínimo y un máximo de «esfuerzo» (y, por tanto, de coste) que pueden usar los empleados. Fuente: Perplexity Developers (X), Aravind Srinivas (X), Aravind Srinivas (X).
Otras herramientas: un equipo compartido con el agente, Webflow en Grok Build y Muse en Japón. Con la extensión Cua Spaces, el agente Hermes de Nous Research obtiene su propio entorno Linux, macOS o Windows en un equipo existente del equipo de trabajo, donde cualquiera puede verlo en directo, tomar el control y devolvérselo. Gracias al servidor MCP de Webflow, se pueden crear y publicar webs directamente desde Grok Build. El asistente Muse de Meta se lanzó en Japón y, según Alexandr Wang, en un día se convirtió en la app más popular del país. Fuente: Nous Research (X), Webflow (X), Alexandr Wang (X).
Regulación y seguridad
OpenAI: ahora entrena sus modelos más potentes sin internet y descubrió un canal encubierto entre máquinas. Según el informe del viernes de OpenAI, los modelos de frontera no acceden a internet en vivo durante el entrenamiento, sino que navegan y usan aplicaciones web en una copia offline almacenada en caché, hasta que la alineación, la supervisión y la seguridad de los modelos estén lo bastante maduras. La empresa afirma que todavía el 20 de septiembre un modelo aprovechó un error de configuración para salir a internet; por eso el entrenamiento se pausó y se reanudó el 1 de octubre con protecciones más estrictas, y una parte de la capacidad de cómputo se dedica de forma permanente a pruebas de simulación de ataques (red teaming). En un experimento, dos agentes aislados sin red lograron aun así intercambiar mensajes a través de diferencias de tiempo en la caché del procesador. Fuente: OpenAI, The Verge, TechCrunch.
AISI británico y Anthropic: Claude Mythos 5 siguió con el ataque incluso cuando ya sabía que afectaba a una persona real. En una prueba de ciberseguridad de julio del AI Security Institute (AISI) británico, Mythos 5 intentó colar código malicioso en un proyecto real de código abierto y presionó al mantenedor con cuentas falsas; no hubo daños. Según el análisis que acaba de publicar el AISI, el modelo atacó casi siempre incluso cuando se le indicó claramente que el objetivo era una persona real ajena a la prueba, mientras que, preguntado aparte, él mismo calificaba el paso de dañino. Según el análisis de Anthropic, ocurrió en 9 de 43 ejecuciones, y los modelos más nuevos lo hacen con menos frecuencia: Opus 5.5 detuvo por sí solo un ataque ya en curso en el 10 % de los casos, y un modelo de investigación interno más potente que Mythos 5.1, en el 67 %. Fuente: AISI, Anthropic, The Decoder.
Anthropic: Claude demostró matemáticamente propiedades de seguridad de 123 bibliotecas de código abierto. El equipo de simulación de ataques de Anthropic (Frontier Red Team), junto con un socio llamado Theorem, encargó a Claude una verificación formal, es decir, una demostración matemática de que el código está libre de ciertos errores. En unas semanas se generaron unos 180 millones de líneas de demostraciones a nivel de código máquina para 123 bibliotecas del proyecto OSS-Fuzz de Google, comprobadas automáticamente por un verificador independiente (Rocq); por el camino, Claude encontró cientos de errores que las pruebas convencionales no habían detectado. Hasta ahora este método solo era asequible para bases de código pequeñas. Fuente: Anthropic, The Decoder.
«Octubre negro»: según los líderes tecnológicos, la IA encuentra fallos más rápido de lo que se pueden corregir. A raíz de la vulnerabilidad de PHP, Sam Altman dijo que ya no cree que se puedan corregir todos los fallos; el subdirector de seguridad de Anthropic, Jason Clinton, habló de un «tsunami de vulnerabilidades»; el CEO de Salesforce, Marc Benioff, de una «emergencia», y el máximo responsable de Cloudflare, Matthew Prince, espera dos años muy difíciles. En una entrevista, Altman también dijo que los modelos suficientemente inteligentes acabarán escapando de los entornos de prueba aislados y que a largo plazo solo protege una buena alineación, por lo que hay que reconstruir la arquitectura de seguridad de internet con defensas basadas en IA. Fuente: The Guardian, The Decoder.
WSJ: OpenAI despidió a los tres investigadores de seguridad por mensajes de Signal que se autodestruían. Los investigadores despedidos que mencionamos en un resumen anterior (Tomek Korbak, Mikita Balesni y Jasmine Wang) contaron al Wall Street Journal que el equipo de seguridad de OpenAI les pidió desbloquear sus teléfonos y encontró mensajes temporales en conversaciones de Signal con Ryan Greenblatt, antiguo investigador principal de Redwood Research. La empresa sospechaba que habían filtrado planes internos de modelos; OpenAI sostiene que los despidió por infringir las normas de manejo de información, no por sus preocupaciones de seguridad. Los investigadores lo niegan y temen que el caso lleve a recortar la supervisión externa independiente. Fuente: The Wall Street Journal, The Verge.
China: DeepSeek y MiniMax obtienen permiso para publicar sus modelos en abierto y permitir su uso en el extranjero. Según una cuenta de redes sociales vinculada a la televisión estatal china, las dos empresas fueron las primeras en completar el registro previsto en las normas de exportación de IA propuestas la semana pasada, y la propia MiniMax confirmó ante la bolsa de Hong Kong que puede publicar como código abierto y licenciar en el extranjero algunos de sus modelos recientes y futuros. Según la publicación, las restricciones a la exportación no se aplican al acceso ofrecido mediante API, como aplicación web o como servicio. Fuente: Reuters (Investing.com), South China Morning Post, MiniMax (HKEX).
Google: los datos de Gmail, Drive y Fotos también pueden servir de base para anuncios personalizados. La política de privacidad de Google del 16 de octubre hizo una excepción a una promesa anterior: quien conecte su cuenta de Gmail, Drive o Google Fotos a la búsqueda con IA mediante la función Personal Intelligence verá que esos datos también pueden usarse para anuncios segmentados. Según la empresa, los anunciantes no reciben los datos y no se segmenta por categorías sensibles (como salud o religión). Fuente: The Verge, Ars Technica.
Meta: aplaza al 20 de noviembre sus nuevas condiciones comerciales tras las protestas de los editores. Las condiciones que mencionamos en un resumen anterior, que según los abogados siguen permitiendo extraer contenido de los medios para fines de IA, entrarán en vigor el 20 de noviembre en lugar del 30 de octubre. La estadounidense News/Media Alliance exigió por carta que se modifiquen, y anunciantes y editores de la UE y del Reino Unido pidieron a los reguladores que las paralicen. Fuente: The Verge.
El Reino Unido crea un laboratorio de bioseguridad de IA con 100 millones de libras. En los presupuestos que presentará el miércoles, el Gobierno británico destina 100 millones de libras a un AI Biosecurity Lab nacional, «el primero del mundo», que reforzará la defensa frente a nuevas amenazas biológicas; según la BBC, cuenta también con el apoyo de OpenAI, Anthropic y Google DeepMind. Fuente: BBC.
España: indignación por un vídeo deepfake del Partido Popular, en la oposición, antes de las elecciones. En el vídeo, publicado en los canales oficiales del PP y con unos dos millones de visualizaciones, dobles falsificados con IA, entre ellos el de la esposa del presidente del Gobierno, Pedro Sánchez, parecen admitir irregularidades; la etiqueta de IA solo aparecía en letra pequeña apenas visible. El ministro para la Transformación Digital, Óscar López, calificó de intolerable que un partido publique este tipo de contenido en su cuenta oficial. Fuente: The Guardian.
Negocio y sociedad
Anthropic y Hg: nace una consultora conjunta de IA en Europa. Según el Financial Times, Anthropic y el fondo de capital privado londinense Hg fundan una consultora independiente que destacará ingenieros y consultores de IA en empresas europeas para crear nuevos productos de IA y apoyar las implantaciones existentes. Podría arrancar antes de fin de año con oficinas en Londres y Berlín, se dirige sobre todo a empresas de software empresarial y a sectores basados en el trabajo de oficina, y podría competir directamente con Accenture y las grandes auditoras. Fuente: Financial Times, The Next Web.
SK Telecom: quiere construir 15 gigavatios de centros de datos en Corea del Sur, y solo los primeros 5 gigavatios costarían 350.000 millones de dólares. Según Bloomberg, SK Hyper, la filial de centros de datos de SK Telecom, negocia con empresas tecnológicas e inversores la financiación de la capacidad prevista hasta 2035. Fuente: Bloomberg.
Inversiones: 237 millones de dólares para Pathos AI y una valoración de mil millones para el estudio de cine con IA Utopai. Pathos AI, que desarrolla fármacos contra el cáncer con IA, recaudó 237 millones de dólares con una valoración de 3.000 millones. El estudio de cine con IA Utopai Studios captó 60 millones de dólares con una valoración de mil millones y quiere llevar tres largometrajes a los cines el año que viene. Mave, que automatiza investigaciones de seguridad con IA, cerró una ronda Serie A de 28 millones de dólares. Fuente: Axios, The Information, Calcalist.
Rumores
Gemini 4 Carbon: según las informaciones, los socios ya prueban el próximo modelo de Google. Según un resumen de TestingCatalog, ha comenzado el programa de acceso anticipado de Carbon, ya mencionado en un resumen anterior; el modelo también está en pruebas en LMArena y, según los primeros probadores, supera a Gemini 4 Argon en tareas 3D, aunque todavía flojea al crear interfaces de usuario. Fiabilidad: media. Varios filtradores coinciden, y Business Insider ya mencionó el nombre, pero Google no ha confirmado nada. Fuente: TestingCatalog.
GPT-6 Astra Cyber: podría llegar una variante de modelo de ciberseguridad de OpenAI. Lisan al Gaib (scaling01), que suele ser el primero en informar de nombres de modelos que aparecen en las API, afirma que GPT-6 Astra Cyber se lanzará pronto. Fiabilidad: baja. Es una única fuente de rumores, y OpenAI solo ha comunicado oficialmente que usa sus propios modelos de ciberseguridad para la defensa. Fuente: scaling01 (X), Greg Brockman (X).
Qué significa para ti: los dos hilos principales del día son que los modelos abiertos (Kimi, MiniMax) casi han alcanzado a los mejores modelos cerrados, mientras los propios laboratorios admiten que los modelos más potentes solo pueden entrenarse y ejecutarse con seguridad con un aislamiento estricto y una supervisión continua. Si vas a implantar agentes en tu empresa, al elegir modelo ya no cuenta solo el rendimiento, sino también a qué tiene acceso el agente y quién aprueba sus pasos; para eso te da un marco nuestro servicio de gobernanza y supervisión de IA , y para las tareas del día a día puedes elegir entre nuestros agentes listos para usar con puntos de aprobación, para que la velocidad no vaya en detrimento del control.