La inteligencia artificial ya no depende de un único tipo de procesador. CPU, GPU, TPU y NPU desempeñan funciones diferentes, desde coordinar un ordenador hasta entrenar grandes modelos o ejecutar IA directamente en un portátil. A ellos se suman FPGA, ASIC especializados y procesadores de infraestructura como las DPU. Entender las diferencias ayuda a explicar por qué la próxima generación
Alibaba ha publicado Qwen3.8-Flash-Next, un modelo de pesos abiertos que sirve como anticipo de la arquitectura que utilizará la futura familia Qwen4. La cifra que más llama la atención no es únicamente su tamaño: el modelo principal tiene 125.000 millones de parámetros, pero activa alrededor de 6.000 millones por token gracias a su arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). En el Agentic Index
Elegir un modelo de inteligencia artificial para programar basándose únicamente en su número de parámetros puede llevar a resultados inesperados. Una prueba práctica realizada por el desarrollador Rost Glukhov con más de 20 modelos encontró diferencias enormes al generar código y, sobre todo, al producir información estructurada. En su experimento, una versión cuantizada de Qwen 3.5 27B obtuvo una tasa
OpenAI todavía no ha anunciado GPT-6 ni ha confirmado que Astra, uno de sus próximos modelos, vaya a recibir ese nombre, pero las señales disponibles permiten dibujar con bastante precisión hacia dónde se dirige la siguiente gran generación de su inteligencia artificial. Tras GPT-4, GPT-4o, la familia de razonamiento o1/o3, GPT-5 y el actual GPT-5.6 Sol, el próximo salto parece
Ejecutar un modelo de lenguaje en local obliga a mirar la memoria de la GPU casi con la misma atención que el número de parámetros. La VRAM no se consume únicamente por los pesos del modelo: también entran en juego la caché KV, el tamaño del contexto, el batch, las activaciones, el formato de cuantización y el motor de inferencia.
Stripe ha cerrado un acuerdo para adquirir OpenRouter por más de 7.000 millones de dólares, según Bloomberg, en una operación que lleva al gigante de los pagos directamente a una de las capas que están ganando peso en la infraestructura de inteligencia artificial: el acceso, enrutamiento y facturación de modelos. La operación no ha sido anunciada oficialmente por las compañías
Google está probando WebMCP (Web Model Context Protocol), una propuesta de estándar web que permite a una página publicar herramientas estructuradas para que los agentes de inteligencia artificial sepan qué pueden hacer y cómo hacerlo. En vez de obligar a un agente a interpretar botones, recorrer el DOM o simular clics, una web puede declarar acciones como buscar productos, rellenar
AlphaFold no apareció de repente con el modelo que sorprendió al mundo en 2020. Su historia comenzó varios años antes y AlphaFold 1 fue la pieza que demostró que el aprendizaje profundo podía extraer de las secuencias evolutivas información suficiente para acercarse a la estructura tridimensional de una proteína. Para un informático, entender aquella primera arquitectura resulta especialmente interesante porque
Un pequeño equipo de Google Creative Lab ha publicado Gemma Translator, un traductor de voz experimental capaz de funcionar completamente en local sobre una Raspberry Pi 5, sin enviar conversaciones a servidores externos y sin necesitar conexión a Internet después de completar la instalación inicial. El proyecto utiliza Gemma 4 E2B mediante LiteRT-LM y Google ha publicado tanto el código
Moonshot AI ha publicado los pesos de Kimi K3, un modelo multimodal de mezcla de expertos con 2,8 billones de parámetros y una ventana de contexto de hasta un millón de tokens. El lanzamiento amplía el acceso a modelos avanzados de inteligencia artificial, pero también expone una contradicción cada vez más visible: que los pesos puedan descargarse no significa que
