La inteligencia artificial ha vuelto a traspasar un umbral inquietante. Investigadores de la firma de ciberseguridad Outflank han demostrado que un modelo de lenguaje open source —Qwen 2.5, desarrollado por Alibaba— puede ser entrenado para generar malware capaz de evadir Microsoft Defender for Endpoint en un preocupante 8 % de los casos. Una tasa de éxito que, aunque a simple vista
Amazon ha anunciado una importante actualización en su servicio Amazon Bedrock, al permitir ahora la importación y despliegue de modelos Qwen, incluyendo las variantes Qwen2, Qwen2_VL y Qwen2_5_VL. Esta función permite a los usuarios importar pesos personalizados para estas arquitecturas y desplegarlos en un entorno sin servidor, lo que elimina la necesidad de gestionar la infraestructura subyacente. La incorporación de
NVIDIA ha presentado Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B, un modelo de lenguaje abierto de 1.500 millones de parámetros diseñado específicamente para tareas complejas de razonamiento, superando con claridad a competidores de su misma escala e incluso acercándose al rendimiento de modelos de mayor tamaño como DeepSeek-R1-7B. Este nuevo modelo ha sido entrenado utilizando el algoritmo ProRL (Prolonged Reinforcement Learning), que permite extensas fases de
En un avance significativo en el campo de los modelos de lenguaje, se han presentado los modelos Qwen 2.5, una colección de modelos generativos preentrenados y ajustados para seguir instrucciones, que vienen en varias configuraciones que van desde 0.5B hasta 72B en cantidad de parámetros. Estos modelos están optimizados para casos de uso de diálogos multilingües, superando tanto a las
La inteligencia artificial sigue avanzando a pasos agigantados, y la última prueba de ello es el lanzamiento de Qwen2.5-Max, un modelo de inteligencia artificial a gran escala basado en la arquitectura Mixture of Experts (MoE). Desarrollado por el equipo Qwen, este modelo ha sido entrenado con más de 20 billones de tokens y utiliza técnicas avanzadas como el Supervised Fine-Tuning
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