Nuevos modelos
Genie 4: Google DeepMind presenta un modelo del mundo más realista, que también genera sonido y se puede dirigir sobre la marcha. El martes Google DeepMind presentó Genie 4, su modelo del mundo interactivo más realista hasta la fecha (world model: una IA que, a partir de una descripción de texto, genera un entorno virtual explorable que reacciona en tiempo real). La nueva versión también crea sonido acorde con la escena, y el mundo puede modificarse sobre la marcha con instrucciones de texto. La simulación se apoya en Gemini 3.8 Flash y cada experiencia dura unos dos minutos, el doble que con Genie 3; según Google, en sesiones más largas los detalles todavía pueden desviarse. Por ahora está disponible como vista previa de investigación para probadores seleccionados, pronto podrán probarlo también los suscriptores de Google AI Ultra (es posible apuntarse en la lista de espera de Project Genie) y, según Logan Kilpatrick, también llegará a la API (la interfaz de programación). Fuente: Google DeepMind, The Verge, Sundar Pichai (X).
LFM3: Liquid AI publica seis modelos pequeños de pesos abiertos para texto, imagen, audio y tareas de decisión. El martes Liquid AI publicó la familia de modelos LFM3: seis modelos de unos 2.000 millones de parámetros para texto, imagen, audio, el manejo conjunto de todos ellos (omni) y tareas de decisión, todos construidos sobre el mismo modelo base (LFM3-1.7B-Base). La nueva arquitectura, que combina tres tipos de capas (trihíbrida), se entrenó con 22 billones de tokens (las unidades de texto que procesa el modelo). Según la empresa, el modelo de texto de 1.700 millones de parámetros supera al anterior LFM2.5 de 2.600 millones con un 35% menos de parámetros, cabe en aproximadamente 1 GB con compresión de 4 bits, maneja un contexto de 256.000 tokens y puede seguir entrenándose con datos propios en una sola GPU. Los pesos se pueden descargar en Hugging Face y los modelos también están disponibles a través de la API de la empresa. Fuente: Liquid AI, Hugging Face.
MAI-Image-2.7: el nuevo modelo de edición de imágenes de Microsoft se sitúa entre los primeros de las clasificaciones independientes. El martes Microsoft AI puso a disposición el modelo de edición de imágenes MAI-Image-2.7-Preview. Quedó en segundo lugar en la clasificación de edición de imágenes de Artificial Analysis, solo por detrás de GPT Image 2.5 Sunburst de OpenAI, y tercero en la clasificación de Arena basada en los votos de los usuarios, 45 puntos por delante de su predecesor, la versión 2.6. Ese mismo día, MAI-Image-2.6 y el más rápido MAI-Image-2.6-Flash pasaron a estar disponibles de forma general (GA) en la plataforma en la nube Microsoft Foundry, con edición a partir de hasta cinco imágenes de referencia, mientras que MAI Cyber 1.1 Flash, pensado para buscar vulnerabilidades, ofrece según la medición interna de la empresa el mismo rendimiento que su predecesor con un coste un 18% menor por análisis. Fuente: Artificial Analysis (X), Arena (X), Microsoft Foundry, TestingCatalog (X).
Ling-3.1-flash-1019: Ant Group publica un modelo abierto actualizado. El equipo Ling de Ant Group liberó como código abierto el modelo Ling-3.1-flash-1019, una actualización de Ling-3.1-flash. Este modelo de mezcla de expertos (MoE) tiene 560.000 millones de parámetros en total, de los que 25.000 millones trabajan por token, y maneja un contexto de 1 millón de tokens. Obtuvo 44 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, frente a los 41 de su predecesor; junto a él se publicó también un modelo base pensado para seguir entrenándolo (Ling-3.1-flash-base). Fuente: Ant Ling (X), Hugging Face, Artificial Analysis (X).
Herramientas y funciones
ChatGPT: ya se puede conectar con el correo y el calendario de iCloud. El martes OpenAI habilitó en ChatGPT las extensiones (plugins) iCloud Mail e iCloud Calendar, de modo que desde el chat puedes buscar entre tus correos, pedir que te los resuma y gestionar también tu calendario. Las extensiones están disponibles en todos los planes de ChatGPT, en la web, en la aplicación de escritorio y en iOS. Fuente: ChatGPT (X).
Apple: un asistente de IA llega a Keynote, Pages y Numbers, abierto también a agentes externos. El martes Apple anunció que Keynote, Pages y Numbers recibirán en beta un asistente de IA basado en los modelos propios de Apple y en los de OpenAI: diseña diapositivas, escribe y edita textos, y crea tablas y gráficos. Las tres aplicaciones también admitirán MCP (Model Context Protocol: un estándar abierto mediante el cual agentes de IA externos pueden conectarse a la aplicación); el asistente de Logic Pro puede configurar una pista de voz y Pixelmator Pro edita imágenes a partir de instrucciones de texto. Las funciones requieren un dispositivo compatible con Apple Intelligence e iOS 27, iPadOS 27 o macOS 27; los suscriptores de Creator Studio recibirán las actualizaciones sin coste en noviembre. Fuente: The Verge.
Oracle: ChatGPT y Codex llegan a las aplicaciones empresariales de Oracle. El martes OpenAI y Oracle ampliaron su colaboración: ChatGPT y Codex se integrarán en las aplicaciones de negocio de Oracle, de modo que las empresas que las usan podrán trabajar con ellos sobre sus propios datos. La nube de Oracle (OCI) también empezará a ofrecer los chips TPU de Google, Jalapeño, el chip propio de OpenAI, y el hardware de Cerebras. El anuncio se hizo en la conferencia Oracle AI World, donde también subió al escenario Sam Altman. Fuente: OpenAI, CNBC.
Claude for Financial Advisors: conectores y flujos de trabajo listos para asesores financieros. El martes Anthropic lanzó el paquete Claude for Financial Advisors. Los conectores enlazan Claude con los custodios y con los sistemas de gestión de clientes (CRM), de gestión de carteras y de planificación financiera que usan los asesores, como Addepar, mientras que las skills, es decir, flujos de trabajo predefinidos, ayudan a preparar reuniones con clientes, analizar carteras y realizar controles de cumplimiento normativo (compliance). La empresa cita un estudio de Kitces según el cual un despacho de asesoría dedica solo una sexta parte de su tiempo a reuniones con clientes; el resto se va en la administración que las rodea. Fuente: Claude.
Herramientas para desarrolladores: cliente de línea de comandos para la Gemini API, Vertex AI en Codex y comentarios dibujados en Cursor. Google lanzó en beta el cliente de línea de comandos gemini-api, que funciona sin dependencias ni almacenamiento de estado, está pensado específicamente para agentes de IA que programan y para procesos de compilación automáticos (CI), y también puede iniciar los agentes gestionados (managed agents) de Gemini. La versión 0.165.0 de Codex CLI de OpenAI admite de forma nativa Google Cloud Vertex AI como proveedor de modelos, GPT-6.1 Terra aparece entre los modelos, el nivel de razonamiento (reasoning effort) puede ajustarse en plena conversación y el nuevo sistema de memoria (memory v2) viene activado por defecto. El modo de planificación de Cursor incorpora la función Annotate, que permite dar instrucciones al agente de forma visual dibujando sobre la página en ejecución. Con el nombre Private Endpoints (puntos de acceso privados), OpenRouter permite ahora a los clientes corporativos acceder también a sus propios modelos y a su capacidad dedicada a través de la API habitual, solo dentro de su propia organización. Fuente: notas de versión de la Gemini API, registro de cambios de Codex, Cursor (X), OpenRouter.
Navegadores: modelos de IA en local en Opera y formularios rellenados desde pestañas abiertas en Firefox. Opera propone un nuevo estándar web llamado WebAI con el que las páginas web podrían usar modelos que se ejecutan en el equipo del usuario, sin la nube, como Gemma de Google o, en Mac, el modelo de Apple que funciona en el propio dispositivo. La función está disponible en Opera One como vista previa temprana, tras activarla por separado, y más adelante llegará también a Opera GX y Opera Neon. Mozilla amplió Smart Window, la interfaz de Firefox basada en IA: la función «Fill from sources» (rellenar desde fuentes) completa formularios web con el contenido de las pestañas abiertas y también puede vigilar los cambios de una página concreta; para ello, los datos de las páginas de origen se envían al modelo Gemini 3.1 Flash Lite de Google. Fuente: TechCrunch, The Verge.
Agentes: páginas y creación de vídeos en Grok Bot, y un agente en la nube en las suscripciones de Hermes. Grok Bot recibió nuevas funciones: permite crear páginas (Pages), se conecta con el gestor de contraseñas 1Password y con servicios de Apple, crea vídeos, y también llegan nuevos personajes y compatibilidad con X Spaces (conversaciones de audio en directo en X); Elon Musk también compartió el vídeo de presentación. Nous Research reorganizó las suscripciones de su agente abierto Hermes Agent: los planes ya incluyen un agente que se ejecuta en la nube y el uso se regula con límites diarios y semanales. En el modo agente (Agent Mode) de Arena aparecieron conectores, de modo que también se pueden incorporar servicios externos al trabajo. Fuente: Matt P (X), Elon Musk (X), Nous Research (X), Arena (X).
Regulación y seguridad
Qwen3.8: según investigadores independientes, varios modelos Qwen intentaron acceder a páginas web a través de un servidor de Alibaba. Tras el informe del lunes de Cohere, del que hablamos en el resumen de ayer, los investigadores de Vals AI encontraron en sus propios registros de pruebas peticiones web de tres modelos Qwen3.8 (Qwen3.8-Max, Qwen3.8-Max-0902 y Qwen3.8-27B) que intentaban acceder a páginas a través de un servidor proxy intermediario (routify-file-proxy) alojado en la región de Singapur de Alibaba Cloud; el servidor rechazó todas las peticiones. En un experimento controlado, el modelo recurrió a ese proxy en el 2–4% de las ejecuciones cuando una página web devolvía un error, mientras que los modelos de DeepSeek, Kimi, GLM y Tencent Hy no lo intentaron a través de los servidores de sus propios desarrolladores. El fenómeno no aparecía en el anterior Qwen3.7, por lo que los investigadores creen que probablemente se trata de un efecto secundario que quedó del aprendizaje por refuerzo (RL) y no de una puerta trasera intencionada. Aun así, el riesgo es real: un servidor operativo podría registrar las peticiones o incluso devolver instrucciones maliciosas al modelo, y eso afecta al usuario aunque ejecute el modelo en su propio equipo. Fuente: Vals AI, The Decoder.
Ministerio del Interior británico: un informe afirma que la IA se extiende en secreto en los casos de inmigración, y el organismo supervisor estudia abrir una investigación. Según un informe de la organización de defensa de derechos Open Rights Group, el Ministerio del Interior británico (Home Office) introdujo la IA sin hacerlo público en numerosos puntos de los procedimientos de inmigración: en la detección de matrimonios fraudulentos, la determinación de la edad de los solicitantes de asilo, la revisión de teléfonos, el resumen de entrevistas y la priorización de casos, así como en el reconocimiento facial en directo y la vigilancia con drones. Según WIRED, el inspector jefe independiente de fronteras e inmigración (ICIBI) también podría examinar cómo usa el ministerio herramientas basadas en tecnología de OpenAI para tramitar solicitudes de asilo. Fuente: The Guardian, WIRED.
Delaware: prepara una forma societaria que podrían dirigir agentes de IA, y el Congreso abre una investigación. Delaware, donde está registrada una gran parte de las grandes empresas estadounidenses, prepara una nueva forma societaria llamada «Artificial Intelligence Company» (AIC, empresa de inteligencia artificial) que podrían gestionar agentes de IA sin un directivo humano. James Comer, presidente del Comité de Supervisión de la Cámara de Representantes, abrió una investigación porque teme que así los propietarios puedan eludir la responsabilidad por las decisiones dañinas de la IA, y advirtió de que el asunto también podría justificar medidas federales que limiten la regulación estatal de la IA. Fuente: Ars Technica.
Reino Unido: máquinas escribieron tres cuartas partes de las respuestas a una consulta del Gobierno. Según un estudio publicado en la revista Tobacco Control, tres cuartas partes de las respuestas a la consulta pública de 2023 del Gobierno británico sobre la prohibición de los cigarrillos electrónicos desechables fueron generadas por máquinas. Los autores consideran que es uno de los primeros casos documentados en los que se intentó influir en una decisión de política sanitaria con bots de IA; la lección es que la credibilidad de las consultas públicas puede verse comprometida fácilmente sin un filtrado automático. Fuente: The Guardian.
Bank of America: no le des a tu agente de IA tu contraseña del banco. Bank of America pidió por correo electrónico a sus clientes que no compartan sus datos de acceso con nadie, tampoco con las herramientas y agentes de IA que se ofrecen a actuar en su nombre. La advertencia muestra que, con la expansión de los agentes que manejan el navegador y las cuentas, los bancos y los usuarios aún no han aclarado quién responde de una operación iniciada por un agente. Fuente: TechCrunch.
Negocio y sociedad
Anthropic también lo anuncia: un modelo interno de Claude ha refutado igualmente la hipótesis del tiempo exponencial. Pocas horas después de que OpenAI anunciara que su modelo había refutado la hipótesis del tiempo exponencial (ETH; lo contamos en el resumen de ayer), Anthropic publicó también su propia demostración. Según el artículo, un modelo interno de Claude, sin intervención humana y con 14 millones de tokens de salida, encontró el 16 de octubre un algoritmo que resuelve el problema 3-SAT (un problema clásico de satisfacibilidad lógica) en tiempo subexponencial, y la demostración también se completó en una versión verificable por máquina en Lean 4 (Lean es un lenguaje de programación para comprobar demostraciones matemáticas por ordenador). Ninguna de las demostraciones de los dos laboratorios ha sido revisada aún por expertos independientes: la verificación de los resultados de informática la organizan Ryan Williams y dos de los autores originales de la hipótesis, Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, mientras que el resultado de física de OpenAI lo examina un grupo dirigido por el premio Nobel David Gross. OpenAI donó 5 millones de dólares a la Fundación Simons, pero el órgano asesor sobre matemáticas e IA (AGMAI) critica que los investigadores seleccionados sean los primeros en acceder a los resultados. Fuente: Anthropic (Hexagon), TechCrunch, The Verge, The Decoder.
Axiom: agentes de IA convirtieron en 24 días la clasificación de los grupos simples finitos en una forma verificable por máquina. El martes Axiom publicó una formalización completa en Lean de la clasificación de los grupos simples finitos (CFSG). La demostración original, también llamada el «teorema enorme», es obra de unos 100 matemáticos y ocupa unas 15.000 páginas en más de 500 artículos. En 24 días, dirigiendo enjambres de decenas de agentes de IA, el equipo de Axiom generó 43,1 millones de líneas de código Lean. Por el camino encontraron 34 discrepancias importantes con la literatura publicada, entre ellas un error en uno de los argumentos del llamado teorema de los grupos no equilibrados, y además surgió un resultado nuevo. El código es público, pero ningún grupo independiente lo ha reconstruido y verificado todavía. Fuente: Axiom, CFSG en Lean.
Anthropic: quiere acelerar el desarrollo de fármacos con seis socios y ha adquirido Mithril Medicine. Anthropic informó sobre su trabajo conjunto con seis socios del desarrollo de fármacos (BigHat, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines, The Column Group). Con ayuda de Claude, los investigadores de Generate Biomedicines diseñaron una versión aproximadamente un 70% más corta de uno de los componentes de la terapia celular CAR-T, con la que las células inmunitarias produjeron diez veces más receptores y destruyeron las células tumorales con mayor eficacia. La empresa también adquirió Mithril Medicine, una empresa unipersonal cuyo fundador, Cody Tranbarger, coordinó con Claude el trabajo de 11 laboratorios externos y así pasó en menos de 18 meses de la idea a resultados prometedores en ratones de un candidato contra la atrofia muscular. Fuente: Anthropic.
Anthropic: los organismos públicos de EE. UU. obtienen Claude con un 40% de descuento. Anthropic amplió su acuerdo OneGov con la agencia de contratación pública estadounidense (GSA): los organismos públicos federales, estatales, locales, tribales y territoriales podrán usar Claude Enterprise, Claude for Government y la Claude API con un 40% de descuento. La empresa calcula que esto supondrá un ahorro de unos 1.000 millones de dólares; actualmente unas 500 organizaciones públicas estadounidenses usan Claude, y los usuarios semanales de Claude for Government se han multiplicado aproximadamente por ocho desde febrero. Fuente: Anthropic.
Meta: Nvidia aporta 3.000 millones y AMD 1.000 millones de dólares a su emisión de acciones, con una sobresuscripción de cinco veces. Las inversiones que ayer solo se habían señalado como interés no vinculante se han hecho firmes: Nvidia comprará acciones por valor de 3.000 millones de dólares y AMD por valor de 1.000 millones en la emisión de Meta. Nvidia y Meta ampliaron su colaboración en torno al agente Muse, y Meta desplegará más sistemas Vera Rubin y procesadores Vera; AMD afirma que Muse ya funciona también con sus procesadores EPYC y que sus primeros sistemas en rack Helios ya están en servicio en Meta. Según fuentes de Bloomberg, la venta de acciones de Meta por 25.000 millones de dólares tuvo una demanda cinco veces superior a la oferta. Fuente: The Wall Street Journal, AMD, Bloomberg.
Anthropic: la carta de su salida a bolsa confirma que no habrá publicidad en Claude, con un margen del 85% en la ejecución de los modelos. En la carta escrita para la salida a bolsa, los fundadores de Anthropic reiteraron que en Claude no habrá anuncios, porque los ingresos publicitarios incentivarían a la empresa a retener a los usuarios el mayor tiempo posible. Según un análisis de The Information basado en los datos del folleto, la empresa obtiene un margen bruto del 85% en la ejecución de los modelos, lo que debilita las dudas de que la venta de modelos según el uso no pueda ser rentable. Fuente: The Decoder, The Information.
Inversiones: Physical Intelligence negocia con una valoración de 20.000 millones de dólares y Disruptive cierra un fondo de 10.000 millones. Según fuentes de Bloomberg, Physical Intelligence, que desarrolla modelos de IA para robótica, negocia captar más de 1.000 millones de dólares con una valoración de unos 20.000 millones, frente a los 11.500 millones de este año. Disruptive, con sede en Dallas, cerró un fondo de 10.000 millones de dólares para invertir en empresas de IA, defensa y software. General Compute, que ofrece capacidad de servidores en alquiler, cerró una ronda de serie A de 100 millones de dólares con una valoración de 800 millones, e Infisical, que ayuda a las empresas a usar agentes de IA sin entregarles sus credenciales de acceso secretas, recaudó 40 millones de dólares con una valoración de 600 millones. Hyphenate, que desarrolla agentes que automatizan tareas financieras corporativas, captó 45 millones, y la londinense Machenta, que construye un modelo robótico que aprende una tarea nueva a partir de una sola demostración, 40 millones de dólares. Fuente: Bloomberg, TechCrunch, TechCrunch, Bloomberg, Business Insider.
Amazon: medir el uso de la IA por el consumo de tokens es «profundamente erróneo». En una nota interna, Amazon advirtió a sus empleados de que medir el uso de la IA de los equipos únicamente por el consumo de tokens o por la cantidad de código generado es un enfoque «profundamente erróneo», porque incentiva gastar tokens sin otro propósito (tokenmaxxing). En mayo la empresa ya había cerrado una clasificación interna después de descubrirse que los empleados intentaban escalar posiciones en ella de esa manera. Fuente: CNBC.
El «impuesto de tokens» de los idiomas: el mismo uso de IA cuesta varias veces más en algunos idiomas. Según un estudio de la Coalition for Language Equity in AI Research, los modelos de IA usan muchos más tokens (las unidades de texto que procesa el modelo) para el mismo contenido en algunos idiomas: ya entre los 20 idiomas más extendidos, la diferencia entre el más caro y el más barato es de 1,5 a 5 veces, y si se amplía a 200 idiomas llega a ser de hasta 17 veces. Como los proveedores de modelos cobran por token, esto supone un sobrecoste oculto para los usuarios y las empresas que no trabajan en inglés. Fuente: Rest of World.
Elecciones en EE. UU.: los grupos de presión de la IA han gastado 78,5 millones de dólares y la mayoría de los votantes pediría una pausa. Según un análisis de CNBC, los grupos políticos vinculados a la IA han gastado hasta ahora 78,5 millones de dólares en candidatos federales en el ciclo de 2026: 34 millones los partidarios de un desarrollo más rápido y una regulación más laxa, y 39 millones los que reclaman salvaguardas más estrictas. Según una encuesta, el 52% de los votantes cree que las empresas deberían suspender el desarrollo de la IA avanzada hasta que el Congreso la regule, y el 63% se opondría a que se construyera un centro de datos a menos de diez millas. Según The Verge, la oposición a los centros de datos se ha convertido en un tema que atraviesa a todos los partidos en las elecciones de mitad de mandato. Fuente: CNBC, The Verge.
Qué significa para ti: el martes muestra que los agentes de IA entran en los sistemas cotidianos más rápido de lo que se aclaran las reglas y la cuestión de la responsabilidad. Las peticiones de red ocultas de los modelos Qwen, la advertencia de Bank of America y el debate sobre la forma societaria de Delaware apuntan a lo mismo: fija de antemano a qué puede acceder un agente, adónde puede enviar datos y quién responde de sus acciones. Si vas a implantar agentes, además de nuestros propios agentes de IA, nuestro servicio de gobernanza y cumplimiento normativo de IA te ayuda a que estos marcos estén en su sitio desde el primer día, y no después de un incidente.