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Resultados de Microsoft y Google: Azure crece un 48 % y Google Cloud se duplica mientras sube la inversión en IA

Thu, 29 Oct 2026 09:30:00 +0100

Este resumen cubre el miércoles 28 de octubre de 2026. Microsoft y Alphabet presentaron sus resultados del trimestre de septiembre la misma tarde, y ambos apuntan en la misma dirección: la demanda de nube para IA sigue creciendo más rápido que la capacidad para atenderla. En el terreno de los modelos, un pequeño equipo publicó Clover-35B, un modelo de lenguaje de pesos abiertos que genera texto por difusión en lugar de token a token. OpenCode, Zed y Cline también lanzaron nuevas versiones. Salvo indicación en contrario, las cifras proceden de los comunicados oficiales de las empresas.

Microsoft: Azure sube un 48 %, ahora desglosado en dólares

En su primer trimestre fiscal (de julio a septiembre de 2026), Microsoft declaró unos ingresos de 92 300 millones de dólares, un 19 % más interanual. Los ingresos de Microsoft Cloud alcanzaron los 63 900 millones (+30 %) y Azure creció un 48 % (comunicado de Microsoft). Por primera vez, la compañía dio los ingresos de Azure en dólares: 33 170 millones en el trimestre, según CNBC.

Gasto: las inversiones de capital, incluidos los arrendamientos financieros, fueron de 45 200 millones de dólares. La directora financiera, Amy Hood, dijo que algunas entregas de capacidad de terceros previstas en el trimestre se retrasaron y que aproximadamente tres cuartas partes del capex se destinaron a activos de vida corta, sobre todo CPU y GPU (transcripción de la llamada de resultados, The Motley Fool).
Cartera de pedidos: las obligaciones de desempeño restantes comerciales, es decir, los ingresos contratados aún no reconocidos, subieron un 73 % hasta los 677 000 millones de dólares.
Foundry: la plataforma de modelos y agentes de Microsoft vio sus ingresos «más que triplicarse» interanualmente, sin cifra en dólares.
Perspectivas: Microsoft espera para el próximo trimestre un crecimiento de Azure del 49 % al 50 % a tipo de cambio constante y más de 50 000 millones de dólares de capex, según CNBC. «Seguimos teniendo una demanda que supera la oferta», dijo Hood.

Alphabet: Google Cloud crece un 103 %, con venta de TPU

Los ingresos de Alphabet en el tercer trimestre subieron un 25 % hasta los 127 600 millones de dólares. Google Cloud más que se duplicó: 30 700 millones de dólares de ingresos (+103 %), frente a 15 200 millones un año antes, con un resultado operativo de 11 100 millones (comunicado de resultados de Alphabet, SEC). Google afirma que las ventas de sistemas TPU, sus chips de IA propios, fueron «una contribución significativa». Es el mismo producto que Oracle prevé ofrecer en su propia nube a partir de 2027, como contamos en nuestro resumen del 28 de octubre.

Uso: Sundar Pichai afirma que las API de modelos propios de Google procesan ya cerca de 32 000 millones de tokens por minuto, más de cuatro veces que hace un año, y que la aplicación Gemini ha alcanzado los mil millones de usuarios.
Gasto: las compras de propiedades y equipos llegaron a 51 400 millones de dólares en el trimestre. El flujo de caja libre pasó a ser negativo, con –9100 millones.
Perspectivas: la directora financiera, Anat Ashkenazi, mantuvo el rango de capex de 2026 entre 195 000 y 205 000 millones de dólares y espera que el capex «aumente de forma significativa» en 2027. La cartera de pedidos de Google Cloud asciende a 561 000 millones (transcripción de la llamada de resultados, The Motley Fool).

Meta presentó resultados una semana antes, el 21 de octubre: 34 900 millones de dólares de capex en el trimestre y un rango para 2026 reducido a entre 135 000 y 145 000 millones (comunicado de Meta). Amazon aún no ha presentado resultados.

Qué significa para los desarrolladores

Para los desarrolladores, lo principal que hay que vigilar es la capacidad, más que el tamaño de las cifras. Tanto Microsoft como Google dicen que la demanda supera lo que pueden atender, y ambas alquilan capacidad de terceros mientras esperan a tener sus propios centros de datos. Son resultados de las empresas, sin auditar para el trimestre, y las cifras de crecimiento se comparan con el mismo trimestre de 2025.

Clover-35B: un modelo de lenguaje de difusión con pesos abiertos

DiffuSpace, un equipo surgido del grupo de PLN de la Universidad de Hong Kong (los autores de Dream 7B), publicó Clover-35B-A3B-Preview con licencia Apache 2.0 (anuncio de DiffuSpace). A diferencia de la mayoría de los modelos de lenguaje, que escriben un token tras otro, Clover genera bloques de 32 tokens en paralelo y los refina en varias pasadas. Está construido sobre Qwen3.6-35B-A3B: 35 000 millones de parámetros en total, unos 3000 millones activos por token y una ventana de contexto de 131 072 tokens (ficha del modelo en Hugging Face).

Puntuaciones del proveedor: 73,6 en SWE-bench Verified y 51,7 en Terminal-Bench 2.1. DiffuSpace afirma que supera a los demás modelos de difusión que probó (LLaDA2.2 flash, Mercury 2.5) y también a Qwen3.6-35B-A3B.
Velocidad: 680 tokens por segundo en tareas internas de agentes, con una sola GPU NVIDIA GB300 y tamaño de lote 1, y 515 tokens por segundo en una H200. Estas cifras no se han reproducido de forma independiente.
Hardware: los pesos en BF16 ocupan unos 69 GB. DiffuSpace también informa de una ejecución en INT4 sobre una RTX 5070 Ti de 16 GB.

Clover se incorpora a nuestra comparativa de modelos con su ventana de contexto y su licencia, sin puntuación: allí no seguimos estos benchmarks.

OpenCode, Zed y Cline: las nuevas versiones

OpenCode 2.2.1 (29 de octubre, notas de la versión): un nuevo comando /goal <objective> mantiene una sesión trabajando hasta que un revisor confirma que se ha cumplido el objetivo, con controles de pausa, reanudación y borrado. También son nuevos los prompts programados opcionales (/schedule), una herramienta experimental image_generate y un selector de modelos rediseñado en la aplicación de escritorio. Cambio incompatible para el código que importa @opencode/ai directamente: se eliminan los proveedores fal, Black Forest Labs, Replicate y Stability.
Zed 1.26.2 (28 de octubre, notas de la versión): Pyrefly como servidor de lenguaje de Python integrado opcional, paneles emergentes del depurador que expanden variables anidadas, y valores predeterminados de configuración de ACP que ahora se aplican solo a las nuevas conversaciones con agentes.
Cline 4.1.26 (26 de octubre, notas de la versión): un selector Local/Cloud para elegir el modelo que usan las tareas en la nube, y Claude Sonnet 5.5 de nuevo como modelo predeterminado del proveedor de Cline. Los valores predeterminados cambian para la mayoría de los demás proveedores, sobre todo hacia Kimi K3.1 Pro, MiniMax M3.1 Flash o DeepSeek V4.1 Flash 1017: si no fijas un modelo, espera uno distinto.

Fuentes

Microsoft: Microsoft announces first quarter results (verificado el 29-10-2026)
CNBC: Microsoft stock jumps as cloud growth drives earnings and revenue beat (verificado el 29-10-2026)
The Motley Fool: Microsoft Q1 2027 earnings call transcript (verificado el 29-10-2026)
Alphabet: Third Quarter 2026 Results (SEC filing) (verificado el 29-10-2026)
The Motley Fool: Alphabet Q3 2026 earnings call transcript (verificado el 29-10-2026)
Meta: Meta Reports Third Quarter 2026 Results (verificado el 29-10-2026)
DiffuSpace: Clover-35B-A3B-Preview (verificado el 29-10-2026)
Hugging Face: Diffuspace/Clover-35B-A3B-Preview (verificado el 29-10-2026)
OpenCode: notas de la versión v2.2.1 (verificado el 29-10-2026)
Zed: notas de la versión v1.26.2 (verificado el 29-10-2026)
Cline: notas de la versión v4.1.26 (verificado el 29-10-2026)

GitHub Agent Merge: ¿puede Copilot arreglar tus pull requests mientras trabajas?

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Una pull request está lista para revisión cuando falla un flujo de trabajo de GitHub Actions. Antes de que termines de investigar, cambia la rama base y aparece un conflicto de fusión. Agent Merge, de GitHub, está pensado para vigilar esos bloqueos y empezar a resolverlos mientras tú pasas a otra cosa.

El 28 de octubre, GitHub llevó Agent Merge directamente al cuadro de fusión de las pull requests en github.com. Copilot puede vigilar flujos de Actions fallidos, conflictos de fusión o ambos. Trabaja en segundo plano cuando aparece un bloqueo seleccionado; tú sigues teniendo que revisar sus cambios y cumplir los requisitos de fusión del repositorio (GitHub).

Qué hace Agent Merge

En GitHub, Agent Merge forma parte de Copilot en la nube. Se activa en una pull request, se eligen los bloqueos que debe tratar y Copilot inicia un intento de reparación cuando detecta uno. GitHub publica actualizaciones en la línea temporal de la pull request para explicar por qué el agente se ha puesto en marcha (GitHub Docs).

Qué hace Agent Merge
Bloqueo	Lo que Copilot puede hacer
Flujos de GitHub Actions fallidos	Investigar e intentar una corrección
Conflictos de fusión	Intentar resolver los conflictos entre la rama de la pull request y su rama base

Un intento de reparación no es una garantía. Una prueba puede fallar por una aserción incorrecta, un problema de dependencias o una regresión real; un conflicto puede implicar dos cambios válidos cuyo comportamiento previsto no se deduce solo del texto. Comprueba el diff resultante y vuelve a ejecutar o inspecciona las comprobaciones pertinentes antes de aceptar el cambio.

Cómo activarlo en GitHub

Necesitas un plan de Copilot de pago con acceso a Copilot en la nube. Si tu acceso procede de una organización o una empresa, sus políticas deben permitir la función en la nube. Además, debe estar activada la política de Copilot Enable automations del repositorio (GitHub Docs).

Abre la pull request en GitHub.
En el cuadro de fusión, selecciona Watch and fix.
Elige Fix failed Actions workflows, Resolve merge conflicts o ambas.
Sigue las actualizaciones de Agent Merge en el cuadro de fusión y en la línea temporal de la pull request.
Revisa los cambios que haga Copilot y comprueba los resultados de los flujos de trabajo.

También puedes activarlo de forma predeterminada para las pull requests que crees en Settings → Copilot → Cloud. Para detenerlo en una pull request concreta, selecciona Unassign Copilot en el cuadro de fusión. GitHub indica que la función no admite pull requests apiladas ni pull requests abiertas desde forks.

¿Agent Merge fusiona la pull request?

La función en la nube de GitHub prepara y mantiene la pull request; activarla no activa la fusión automática. La función de fusión automática de GitHub, que es independiente, puede combinarse con Agent Merge y fusionará la pull request cuando se cumplan las revisiones y comprobaciones obligatorias del repositorio (GitHub Docs).

La distinción importa: si la fusión automática está activada, una reparación correcta puede ir seguida de una fusión en cuanto se cumplan los requisitos configurados. Revisa las reglas del repositorio y los cambios propuestos en lugar de dar por hecho que siempre habrá otra confirmación manual.

La aplicación de Copilot ofrece una experiencia distinta. GitHub afirma que su versión en la aplicación también puede atender comentarios de revisión y fusionar la pull request en cuanto GitHub lo permita. VS Code documenta además una experiencia experimental de Agent Merge con sus propias opciones. Esas superficies no deben considerarse idénticas a Watch and fix en GitHub (GitHub Docs; VS Code).

¿Cuánto cuesta?

La función en la nube de Agent Merge requiere un plan de Copilot de pago. Su consumo de créditos de IA se carga a la persona que lo activó en la pull request, que puede no ser la autora de la pull request. GitHub no indica un coste fijo por reparación en la documentación de Agent Merge; el consumo depende del trabajo realizado y de los modelos implicados (GitHub Docs).

La documentación de facturación individual de GitHub indica Copilot Pro a 10 $ al mes, Pro+ a 39 $ y Max a 100 $, con distintas asignaciones de créditos de IA incluidos. Son precios de plan, no cargos de Agent Merge; lo que consume una reparación es un uso aparte, dentro de la asignación y de las normas de facturación aplicables (GitHub billing). Consulta tu panel de uso y las condiciones de tu plan antes de activarlo de forma generalizada.

¿Dónde se ejecutan las correcciones?

Aunque Agent Merge pertenece a Copilot en la nube, GitHub indica que sus correcciones se ejecutan en un entorno de desarrollo basado en GitHub Actions, no en un sandbox en la nube. Puede usar las instrucciones personalizadas del repositorio, las agent skills y los pasos de configuración de .github/workflows/copilot-setup-steps.yml (GitHub Docs).

Eso hace que la configuración del repositorio influya en el resultado. Una dependencia ausente o una instrucción inexacta pueden afectar a lo que ve el agente. Presta especial atención a los cambios que afecten a pruebas, permisos y configuración de flujos de trabajo: una comprobación en verde es útil, pero no demuestra que se haya preservado la intención original ni la seguridad del flujo de trabajo.

Nuestra opinión

Agent Merge apunta a una fuente de fricción conocida: esperar a las comprobaciones, descubrir un fallo y volver a una rama solo para que se pueda fusionar. Para un desarrollador individual o un equipo pequeño, una reparación en segundo plano podría acortar esa interrupción.

Su valor dependerá de la calidad de las correcciones propuestas y del tiempo necesario para verificarlas. Empieza con una pull request con comprobaciones claras, elige solo los tipos de bloqueo que quieres que trate y compara el diff del agente con el objetivo original. Sigue el consumo de créditos junto con el tiempo de revisión. El resultado que importa es un cambio correcto y mantenible que supere las comprobaciones adecuadas, no simplemente un cuadro de fusión en verde.

Fuentes

GitHub, Agent Merge en pull requests, 28 de octubre de 2026
GitHub Docs, preparar pull requests con Agent Merge, consultado el 29 de octubre de 2026
GitHub Docs, gestionar pull requests en la aplicación de Copilot, consultado el 29 de octubre de 2026
VS Code, ventana de Agents, consultado el 29 de octubre de 2026
GitHub Docs, facturación individual de Copilot, consultado el 29 de octubre de 2026

Android Studio Rabbit 2: Codex, Claude y más agentes de IA llegan al IDE

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Los desarrolladores de Android ya no necesitan salir de Android Studio para trabajar con su agente de programación preferido. Google ha publicado en el canal estable Android Studio Rabbit 2, versión 2026.2.2, el 28 de octubre. Su cambio principal es Bring Your Own Agent: compatibilidad con agentes de terceros, como OpenAI Codex y Claude Agent, junto a las herramientas propias de Android Studio (Google).

La versión añade además gestión de skills para agentes, revisión de código asistida por IA, una integración con LeakCanary y emuladores de Android XR estables. Google anunció en el mismo evento funciones independientes de Android CLI y de la plataforma; no todas son funciones de Android Studio ni están disponibles con el mismo grado de madurez.

Trae tu propio agente de programación

Bring Your Own Agent, o BYOA, conecta agentes de programación compatibles con Android Studio mediante el protocolo abierto Agent Client Protocol (ACP). Google afirma que los desarrolladores pueden elegir entre más de 40 agentes, entre ellos Claude Agent, Codex, Junie y Google Antigravity. Los agentes compatibles pueden usar herramientas del IDE como el emulador, los sistemas de compilación y Logcat (Google).

Por ejemplo, un desarrollador que trabaje en una app en Kotlin podría pedir a un agente que investigue un fallo de compilación con acceso a los diagnósticos del IDE. El agente puede sugerir cambios y usar las herramientas disponibles, pero el desarrollador sigue teniendo que revisar el parche, volver a ejecutar las pruebas pertinentes y decidir si resuelve el problema real. Este ejemplo ilustra un posible flujo de trabajo, no un resultado medido.

Para empezar, abre la ventana del agente o ve a Settings → Tools → AI → Agents, selecciona un agente y autentícate si es necesario. Google indica que se puede autenticar con suscripciones personales o empresariales. La disponibilidad, las cuotas, los costes y el tratamiento de los datos dependen del agente y del proveedor; la integración con Android Studio no hace gratuita cualquier suscripción de terceros (notas de la versión).

Skills, revisión de código y fugas de memoria

Rabbit 2 añade un gestor de skills para descubrir y administrar las instrucciones especializadas disponibles para los agentes. Google menciona skills de Android y Firebase para tareas como migrar vistas XML a Jetpack Compose, adaptar diseños e integrar CameraX. Los desarrolladores pueden abrir el gestor desde el panel del agente o desde Settings → Tools → AI → Skills Manager (Google).

AI Change Review puede examinar los cambios de un agente, los commits pendientes o los ya confirmados. Según Google, identifica correcciones recomendadas y puede generar un recorrido que agrupa los cambios relacionados. Esto puede facilitar la lectura de un diff grande, pero sigue siendo una revisión generada por IA, no una prueba de que el código sea correcto.

LeakCanary también está integrado con el agente incorporado de Android Studio en el Profiler. El agente puede ayudar a explicar las fugas de memoria y sugerir cambios en el código. Es relevante para las apps que retienen recursos más tiempo del previsto, aunque una corrección sugerida sigue necesitando perfilado y pruebas en la propia app.

Skills, revisión de código y fugas de memoria
Función	Qué dice Google que hace	Qué conviene verificar
Bring Your Own Agent	Conecta agentes compatibles con las herramientas del IDE	Condiciones del proveedor, permisos y cambios generados
Skills Manager	Descubre y administra guías especializadas para agentes	Qué skills están instaladas y si son adecuadas
AI Change Review	Sugiere correcciones y agrupa cambios relacionados	Corrección, seguridad y cobertura de pruebas
Integración con LeakCanary	Ayuda a explicar fugas y sugiere correcciones	Si el comportamiento de la memoria mejora de verdad
Emuladores XR	Prueba virtualmente experiencias de dispositivos XR compatibles	Comportamiento en hardware real, cuando esté disponible

Fuente: Android Developers Blog, 28 de octubre de 2026.

Los emuladores de Android XR llegan a estable

Google asegura que sus emuladores para XR, gafas de audio y gafas con pantalla ya son estables en Android Studio. Los desarrolladores pueden probar las experiencias compatibles desde un ordenador, personalizar los entornos de las gafas con pantalla mediante fotos de 360 grados o una señal de cámara conectada, y usar un asistente de emparejamiento mejorado para un teléfono virtual y unas gafas (Google).

Eso da a quienes desarrollan para XR otra forma de iterar sin tener unas gafas físicas para cada prueba. No sustituye la validación en dispositivos reales, sobre todo en rendimiento, sensores y usabilidad en condiciones reales.

¿Qué pasa con Android CLI y las nuevas API para agentes?

Google también anunció cambios relacionados en Android CLI, como la transmisión de dispositivos, las vistas previas de Jetpack Compose y el perfilado. Asimismo se anunciaron plugins oficiales de Android para Claude Code y Codex. Se trata de herramientas de desarrollo para Android relacionadas, no de funciones que deban darse por incluidas en el propio IDE Rabbit 2 (Google).

El mismo anuncio describe API para crear experiencias con agentes dentro de las apps de Android. Su madurez varía: AppFunctions está en beta, mientras que A2UI para Jetpack Compose y la API Agentic de ML Kit están en alfa. Conviene consultar la documentación y la disponibilidad de cada una antes de planificar su uso en producción.

Cómo actualizar

Google presenta Rabbit 2 como la versión estable. En Android Studio, usa Help → Check for Updates; en macOS, Android Studio → Check for Updates. También está disponible en la página oficial de descargas.

Antes de conectar un agente externo, comprueba a qué archivos y herramientas puede acceder, las condiciones de datos del proveedor y los costes de suscripción o de API. Empieza con una tarea pequeña y revisa el resultado antes de encomendarle una refactorización mayor.

Nuestra opinión

El mayor acierto de Rabbit 2 es la flexibilidad. Los desarrolladores de Android pueden acercar el agente que prefieran a las herramientas de compilación, depuración y emulación que ya usan. Las skills y las revisiones guiadas también podrían ayudar a que los cambios generados por agentes sean más fáciles de seguir.

La prueba práctica es si el agente elegido resuelve de verdad los problemas de tu proyecto sin generar más trabajo de revisión. Google describe las capacidades de la integración; no demuestra una ganancia de productividad universal para cualquier app. Pruébalo con un problema de compilación real, mide el resultado y conserva las comprobaciones que importan a tu proyecto.

Fuentes

Google, Android Studio Rabbit 2 y agentes de IA, 28 de octubre de 2026
Google, notas de la versión de Android Studio Rabbit 2, consultado el 29 de octubre de 2026
Google, herramientas de desarrollo para Android y API para agentes, 28 de octubre de 2026

La actualización de noviembre de Apple Creator Studio: novedades en Final Cut Pro, Logic Pro y la IA

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Apple da a sus aplicaciones creativas una actualización sustancial en noviembre. Anunciados el 27 de octubre, los cambios incluyen contenido de MotionVFX en Final Cut Pro para Mac, nuevas herramientas musicales en Logic Pro, edición de imágenes en Pixelmator Pro y asistentes de IA en Pages, Keynote y Numbers. Los suscriptores actuales de Apple Creator Studio reciben la actualización sin coste adicional; Apple no ha anunciado una fecha exacta de lanzamiento en noviembre (Apple).

No todas las novedades estarán disponibles en los mismos dispositivos ni en las mismas condiciones. Los nuevos asistentes son funciones en versión beta con requisitos específicos de hardware, sistema operativo e idioma. Esto es lo que conviene saber antes de planificar una actualización.

Final Cut Pro: MotionVFX y una edición de imágenes más sencilla

Final Cut Pro para Mac integrará contenido de MotionVFX, con plantillas, títulos, transiciones y gráficos en movimiento, además de herramientas para tareas como el seguimiento, la rotoscopia y la corrección de color. El Content Hub de Apple también ofrecerá vídeo, fotos y fondos de archivo dentro de Final Cut Pro (Apple).

Apple describe además un flujo de trabajo más directo con Pixelmator Pro: los editores podrán abrir una imagen desde la línea de tiempo, editarla y guardar los cambios de vuelta en el proyecto. Entre otras mejoras de edición anunciadas figuran más opciones de suavizado de fotogramas clave, la posibilidad de desconectar clips de la historia principal y 23 idiomas más de transcripción.

Estos cambios van más allá de la generación con IA. Para los editores, un mejor control de la animación y menos pasos entre la edición de imágenes y la línea de tiempo pueden importar tanto como un efecto nuevo. Apple presenta la integración de MotionVFX específicamente para Final Cut Pro en Mac; conviene comprobar las funciones disponibles en el propio dispositivo.

Motion, Logic Pro y Pixelmator Pro

Motion incorpora complementos de MotionVFX para tareas como la corrección de color, el seguimiento de cámara 3D y la selección, junto con nuevos controles de suavizado y un filtro Displacement. Compressor añade compatibilidad para codificar vídeo en modo Cine del iPhone 18 Pro y el iPhone Duo, según Apple (Apple).

Logic Pro para Mac recibe un navegador de sonidos rediseñado, un Stem Splitter mejorado capaz de separar la batería y un asistente inteligente en beta. Apple indica que el asistente utiliza una combinación de modelos creados por Apple y de OpenAI para ayudar en las tareas de producción. Requiere un Mac compatible con Apple Intelligence con macOS 27 o posterior y está disponible solo en inglés de EE. UU.

Generate Fill de Pixelmator Pro permite seleccionar una zona de la imagen y describir una edición. Apple afirma que el contenido generado puede fusionarse con las capas existentes o añadirse como capas nuevas con máscara. Los resultados siguen necesitando revisión para garantizar la coherencia visual, sobre todo al adaptarse a una escena o referencia concreta.

Pages, Keynote y Numbers reciben asistentes y MCP

Apple prevé asistentes en beta para Pages, Keynote y Numbers que utilizan el contexto del documento. La compañía describe ayuda para redactar y reestructurar en Pages, para diseñar diapositivas en Keynote y para organizar o visualizar datos en Numbers. Apple afirma que los asistentes usan modelos de Apple y de OpenAI (Apple).

Los asistentes requieren un dispositivo compatible con Apple Intelligence con iOS 27, iPadOS 27 o macOS 27 o posterior, y están disponibles solo en inglés de EE. UU. Apple también anunció la compatibilidad con el Model Context Protocol (MCP) en estas aplicaciones con macOS 27 o posterior, lo que permite que herramientas de IA externas compatibles interactúen con los documentos. Las herramientas, los permisos y los flujos de trabajo exactos deberán comprobarse cuando la actualización esté disponible.

Pages, Keynote y Numbers reciben asistentes y MCP
Aplicación	Actualización anunciada	Limitación o contexto clave
Final Cut Pro para Mac	MotionVFX, Content Hub y flujos de edición mejorados	La integración de MotionVFX se describe para Mac
Logic Pro para Mac	Asistente, navegador de sonidos y Stem Splitter mejorado	El asistente está en beta, solo en inglés de EE. UU. y con requisitos específicos de Mac y de sistema operativo
Pixelmator Pro	Generate Fill y contenido generado editable	Comprobar la compatibilidad del dispositivo y revisar los resultados generados
Pages, Keynote y Numbers	Asistentes con conocimiento del documento y MCP	Los asistentes están en beta y solo en inglés de EE. UU.; MCP requiere macOS 27 o posterior

Fuente: anuncio de Apple, 27 de octubre de 2026.

Precios y disponibilidad en Estados Unidos

Apple indica que las actualizaciones llegarán en noviembre de 2026, gratis para los suscriptores actuales. Las nuevas suscripciones a Apple Creator Studio cuestan 12,99 $ al mes o 129 $ al año en EE. UU., con un mes de prueba para los nuevos suscriptores. Apple también ofrece una tarifa educativa para estudiantes universitarios y docentes que cumplan los requisitos, de 2,99 $ al mes o 29,99 $ al año, sujeta a verificación y condiciones (Apple).

Siguen disponibles las compras únicas para Mac: Apple indica Final Cut Pro a 299,99 $, Logic Pro a 199,99 $ y Pixelmator Pro, Motion y Compressor a 49,99 $ cada uno. Conviene consultar la ficha de la App Store y la elegibilidad de las funciones para la versión que se posee; la suscripción y las compras individuales son productos distintos. Siguen disponibles las versiones gratuitas de Pages, Keynote, Numbers y Freeform.

Nuestra opinión

Lo más práctico del anuncio de Apple pueden ser las mejoras del flujo de trabajo: más controles de edición, recursos integrados y un trayecto más corto entre la línea de tiempo y el editor de imágenes. Para los creadores de vídeo, estas novedades son más fáciles de valorar que una promesa general de productividad con IA.

Los asistentes en beta y la compatibilidad con MCP también podrían dar más flexibilidad al paquete, pero su valor depende de las tareas que puedan realizar con fiabilidad, de los permisos concedidos y de su eventual disponibilidad más allá del inglés de EE. UU. Necesitaremos la versión de noviembre y pruebas prácticas para valorar cómo funcionan las nuevas herramientas en proyectos reales.

Fuentes

Apple, actualizaciones, precios y requisitos de Creator Studio, 27 de octubre de 2026
MacRumors, actualización de Creator Studio, 27 de octubre de 2026

GitHub Copilot Fusion elige los modelos por usted: ¿mejor programación por menos?

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

¿Deben los desarrolladores usar un modelo potente para cada tarea o reservarlo para los problemas más difíciles? Copilot Fusion, lanzado el 28 de octubre, propone otro enfoque: que Copilot elija y, cuando haga falta, combine modelos por usted (GitHub).

La promesa es atractiva: acercarse al rendimiento de los mejores agentes de programación sin pagar el modelo más potente en cada tarea. Una evaluación independiente la respalda en parte, pero no demuestra que Fusion vaya a ser siempre más barato en su proyecto. Veamos qué miden las cifras y cómo funciona la facturación.

Un orquestador, no un modelo nuevo

Copilot Fusion enruta y orquesta modelos. Usted elige un nivel de esfuerzo y Fusion selecciona entre los modelos disponibles en su plan, decidiendo cómo usarlos. Puede emplear un solo modelo o añadir pasos de revisión cuando la tarea lo justifique (documentación de GitHub).

GitHub describe tres patrones de ejecución:

Un orquestador, no un modelo nuevo
Patrón	Cómo funciona	Finalidad
Single	Un solo modelo se encarga directamente de la tarea.	Evitar una revisión innecesaria en trabajos sencillos.
Cascade	Un modelo redacta una solución; una comprobación la acepta o traslada el problema a un modelo más potente.	Dedicar más recursos a los casos difíciles.
Critique	Un modelo redacta una respuesta, otros la revisan y el original puede corregirla.	Añadir una revisión cuando la tarea lo justifique.

Fuente: documentación de GitHub. Son patrones posibles; la elección depende de la tarea y del esfuerzo escogido.

Standard está pensado para el trabajo cotidiano y, según la documentación, usa un modelo por tarea. High se dirige a cambios sustanciales; Max prioriza los problemas más exigentes. GitHub indica que High y Max pueden añadir llamadas a modelos y consumir más créditos. Los usuarios pueden seguir los pasos e inspeccionar los modelos utilizados debajo de la respuesta (GitHub).

Una prueba independiente: dos puntos menos por aproximadamente la mitad del coste

Artificial Analysis evaluó Fusion Max en Copilot CLI con su Coding Agent Index v2.0. El índice pondera por igual FrontierCode v1.1, Terminal-Bench 4.0 y SWE-Atlas-QnA-AA. La comparación es entre configuraciones de agente y modelo, y no entre modelos aislados (Artificial Analysis).

Una prueba independiente: dos puntos menos por aproximadamente la mitad del coste
Agente y configuración	Índice de programación	Coste medio por tarea
Claude Code con Claude Opus 5.5 Max	62 / 100	11,42 $
GitHub Copilot CLI con Fusion Max	60 / 100	5,59 $

Fuente: comparativa de agentes de Artificial Analysis, consultada el 29 de octubre de 2026. Son costes calculados para tareas de benchmark, no el precio de una tarea con su suscripción.

Fusion queda dos puntos por debajo de Claude Code en este índice, con un coste medio aproximadamente un 51 % menor. Los resultados varían según la prueba: Fusion obtiene un 71 % en Terminal-Bench 4.0 frente al 63 % de Claude Code, pero un 51 % en FrontierCode frente al 56 %. Unas medias parecidas no significan que ambos agentes resuelvan los mismos problemas (Artificial Analysis).

El resultado no permite predecir su ahorro. Las tareas del benchmark, las configuraciones, las herramientas, los precios y las condiciones de caché pueden diferir de las suyas. Compara sistemas completos con sus respectivos entornos y no establece si su resultado encaja con su arquitectura o es fácil de mantener.

Facturación: créditos, no una tarifa plana de Fusion

No hay una tarifa específica de Fusion. GitHub cobra cada modelo utilizado a su tarifa, por lo que una tarea que involucre varios modelos puede costar más que una sola llamada. En los planes individuales, el uso de tokens se convierte en GitHub AI Credits; un crédito representa 0,01 $ de uso. Las asignaciones incluidas y las reglas exactas dependen del plan (facturación individual de GitHub).

GitHub indica estas asignaciones mensuales para los planes individuales de pago:

Facturación: créditos, no una tarifa plana de Fusion
Plan	Precio mensual indicado	Créditos de IA mensuales incluidos
Copilot Pro	10 $	1500
Copilot Pro+	39 $	7000
Copilot Max	100 $	20 000

Fuente: documentación de GitHub, consultada el 29 de octubre de 2026. GitHub señala que una parte de la asignación es variable. Los planes gratuito, de estudiantes y de empresa tienen condiciones diferentes; consulte su panel de uso antes de comparar.

Los planes de pago de Copilot reciben un 30 % de descuento en los costes de los modelos al usar Fusion hasta el 30 de noviembre de 2026. No es un descuento permanente de la suscripción (GitHub).

Conviene empezar con Standard para un cambio concreto. Pase a High o Max cuando la dificultad justifique más razonamiento y revise después los créditos consumidos y el tiempo dedicado a comprobar el trabajo. El coste que importa es el de una solución aceptada y verificada, no solo el de una primera respuesta.

Disponibilidad y modelos locales

Fusion está disponible en VS Code, Copilot CLI, la aplicación GitHub Copilot y los IDE de JetBrains, según el plan y las políticas de la organización. Actualice su cliente, seleccione Copilot Fusion en el selector de modelos y elija Standard, High o Max (GitHub).

GitHub también está probando la selección de modelos locales con el nivel de esfuerzo Standard. En Copilot CLI, algunos modelos configurados manualmente pueden ejecutarse en macOS, Windows y Linux; los usuarios deben encargarse de la configuración y disponer de hardware suficiente. Es una vista previa experimental. Aunque la inferencia se ejecute en local, el enrutado sigue estando en la nube: la sesión no funciona totalmente sin conexión (GitHub).

Nuestra opinión

Fusion aborda un problema real: usar el modelo más potente para una tarea pequeña puede desperdiciar créditos, mientras que un modelo ligero puede fallar en un cambio complejo. La orquestación hace esa disyuntiva más automática, pero no elimina la necesidad de revisar los cambios ni la incertidumbre sobre el coste final.

El resultado de Artificial Analysis es prometedor para Fusion Max; no establece una victoria frente a todos los competidores en todas las tareas. Una prueba útil consiste en comparar trabajos representativos: un cambio pequeño, un error difícil y una refactorización de varios archivos, con los mismos criterios de éxito y anotando los créditos y el tiempo de revisión.

Fuentes

GitHub, lanzamiento de Copilot Fusion, 28 de octubre de 2026
GitHub, funcionamiento de Fusion, niveles de esfuerzo y facturación, consultado el 29 de octubre de 2026
Artificial Analysis, evaluación de Copilot Fusion, 28 de octubre de 2026
Artificial Analysis, comparativa entre Claude Code y Copilot, consultada el 29 de octubre de 2026
GitHub, facturación individual y créditos, consultada el 29 de octubre de 2026
GitHub, modelos locales en Copilot Fusion, 28 de octubre de 2026

Genie 4: Google imagina mundos interactivos que se mueven, suenan y hablan

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Imagina explorar una escena y luego cambiar su clima, mover la cámara o introducir un personaje con solo pedírselo a una IA. El 27 de octubre, Google DeepMind presentó Genie 4, un modelo de simulación de mundos interactivos que genera imágenes y sonido, incluidos ambiente y diálogos (Google DeepMind).

La demostración recuerda a un videojuego. Pero Genie 4 sigue siendo un proyecto de investigación de acceso limitado, y Google reconoce limitaciones de coherencia y de duración de las sesiones. Para los creadores de videojuegos y cine, su atractivo a corto plazo puede ser explorar ideas visuales; sus capacidades reales todavía deben probarse más allá de los ejemplos seleccionados por Google.

¿Qué es un modelo del mundo?

Un modelo del mundo pretende producir una representación de un entorno que evoluciona en respuesta a las acciones. En las demostraciones de Google, los usuarios se desplazan con el teclado y dan instrucciones en lenguaje natural mientras la escena continúa. El modelo genera el aspecto y las reacciones de la escena a medida que avanza la interacción (Google DeepMind).

Google afirma que Genie 4 aprovecha capacidades de la familia Gemini: Gemini ayuda a estructurar los eventos y a dirigir la simulación, mientras que Genie genera el aspecto y el sonido del entorno. El siguiente esquema simplifica esa descripción; no es una arquitectura técnica completa.

Fuente: Google DeepMind, anuncio de Genie 4, 27 de octubre de 2026.

Lo que muestran las demostraciones

Google destaca cuatro capacidades: modificar una escena en tiempo real con instrucciones, explorarla con una cámara, generar sonido junto a las imágenes y crear personajes que reaccionan y hablan. También muestra ejemplos de movimiento y colisiones que describe como más realistas (Google DeepMind).

El audio nativo es una novedad destacable: viento, sonidos ambientales, música y diálogos pueden acompañar a la escena. Google también reconoce que la precisión del audio en tiempo real aún debe mejorar. Los vídeos publicados son demostraciones del desarrollador, no una evaluación independiente en todos los escenarios.

Lo que muestran las demostraciones
Función	Lo que muestra Google	Qué conviene tener en cuenta
Instrucciones en vivo	Cambiar el clima, la cámara o elementos de la escena	Los cambios complejos pueden aumentar las incoherencias
Imágenes y sonido	Generar ambiente, música y diálogos junto con el mundo	La precisión del audio sigue en desarrollo
Personajes	Hacer que los personajes reaccionen y hablen	Las interacciones complejas entre varios agentes siguen siendo un reto de investigación
Exploración	Moverse por una escena interactiva	Las sesiones continuas se limitan a unos pocos minutos

Fuentes: anuncio de Google DeepMind y página del modelo.

¿Puede crear un videojuego completo?

Según la información publicada, no. Un motor de juego convencional suele mantener un estado explícito —posiciones, objetos, inventario, reglas y colisiones— que los desarrolladores pueden programar y controlar. Genie 4 genera una escena interactiva; el anuncio de Google no describe un sistema completo para exportar un juego, mantener un inventario indefinidamente o garantizar las reglas del juego.

La diferencia se aprecia en las limitaciones que reconoce Google: los objetos y los detalles pueden desviarse a lo largo de una sesión, el texto puede ser difícil de leer, las interacciones complejas requieren trabajo y la exploración continua dura unos minutos. Google también indica que los lugares del mundo real no se reproducen a la perfección (página del modelo Genie 4).

En un juego de una mansión con trampas, por ejemplo, una llave recogida debe seguir recogida, una puerta debe conservar su estado y un temporizador debe seguir una regla estable. Genie 4 podría ayudar a explorar la atmósfera o el aspecto de una habitación, pero seguiría haciendo falta un sistema fiable para esas mecánicas. Es un caso de uso ilustrativo nuestro, no una función de producción anunciada por Google.

¿Y la animación y Blender?

Google dice que probadores de las industrias creativas están explorando la previsualización: probar rápidamente una escena, ángulos de cámara, iluminación o diálogos. Para un cineasta independiente, una herramienta así podría ayudar a explorar una dirección visual antes de producir una escena controlable en Blender (Google DeepMind).

Una simulación generada no es automáticamente un proyecto 3D editable. El anuncio no dice que Genie 4 exporte modelos, rigs, animaciones ni escenas de Blender. Por tanto, las imágenes publicadas no establecen que se puedan recuperar y editar objetos de forma individual.

La misma cautela vale para las reconstrucciones de circuitos: una escena convincente puede equivocarse en el trazado, las proporciones o el desnivel. Google reconoce que los lugares reales no se reproducen de forma perfecta. Un trazado preciso sigue exigiendo referencias, mediciones y verificación.

¿Cómo se puede acceder?

En el momento del anuncio, Genie 4 es una versión preliminar de investigación para un grupo limitado de probadores de confianza. Google prevé dar acceso posteriormente a los suscriptores de Google AI Ultra a través de Project Genie y a socios de acceso anticipado mediante la API de Gemini y Google AI Studio. Hay una lista de espera abierta, pero el anuncio no da una fecha precisa de lanzamiento general (Google DeepMind).

Los documentos tampoco publican precios de API, resolución ni tasa de fotogramas específicos de Genie 4. El despliegue previsto para Ultra no establece un precio futuro por uso, cuotas ni acceso inmediato para todos los suscriptores.

Nuestra opinión

Genie 4 acerca la generación audiovisual a una experiencia que puede dirigirse mientras se desarrolla. Es una vía interesante para explorar entornos, la puesta en escena y escenarios de entrenamiento.

La verosimilitud visual no garantiza precisión, control ni continuidad. Antes de hablar de sustituto de un motor de juego o de un software 3D, los creadores necesitan acceso para probar la duración de las sesiones, las opciones de exportación y el coste. Por ahora, Genie 4 parece más una herramienta de investigación y de exploración creativa que una cadena de producción completa.

Fuentes

Google DeepMind, presentación de Genie 4, 27 de octubre de 2026
Google DeepMind, página del modelo Genie 4 y limitaciones, consultada el 29 de octubre de 2026
Google, anuncio de Genie 4, 27 de octubre de 2026

Mistral publica los pesos de Large 4: lo que deben saber los desarrolladores

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Mistral Large 4, apodado Le Chonk, ya está disponible en forma de pesos descargables. La publicación llega tras la vista previa pública de la API del modelo, el 6 de octubre, y ofrece a los desarrolladores otra forma de desplegar o personalizar el modelo más grande de Mistral. Los pesos son abiertos, pero su licencia tiene condiciones, y ejecutar un modelo de este tamaño sigue exigiendo un hardware considerable (ficha del modelo de Mistral; Hugging Face).

Mistral posiciona Large 4 para la programación, los agentes y la ciberseguridad, además de la comprensión general de texto e imágenes. Veamos qué ha cambiado, cuánto cuesta la API alojada y qué conviene considerar antes de ejecutarlo por cuenta propia.

¿Qué es Mistral Large 4?

Large 4 es un modelo multimodal de mezcla de expertos (MoE): acepta texto e imágenes y produce texto. Mistral describe aproximadamente un billón de parámetros en total y 49 000 millones de parámetros activos por token, o 52 000 millones si se incluyen las capas de embeddings y de salida. Su ventana de contexto publicada es de un millón de tokens (ficha del modelo).

Una arquitectura de mezcla de expertos activa solo una parte de la red para cada token. Eso no significa que todo el modelo necesite únicamente la memoria de sus parámetros activos: el conjunto completo de pesos debe seguir almacenándose y estar disponible para el sistema de servicio.

La publicación incluye puntos de control en FP8 y NVFP4; también hay cuantizaciones GGUF de la comunidad. Mistral indica esfuerzos de razonamiento bajo, medio y alto, con el alto como valor por defecto. El rendimiento depende del punto de control, de la configuración de servicio, de la longitud del contexto y de la carga de trabajo (Mistral; Hugging Face).

Pesos abiertos, con una licencia específica

Mistral distribuye el modelo bajo la Mistral Ecosystem Open-Weight License, una licencia de estilo MIT modificada. Su ficha del modelo indica que se permiten los usos comerciales y no comerciales, mientras que operar un negocio de modelo como servicio exige una licencia comercial aparte de Mistral (ficha del modelo).

Eso hace que los pesos sean descargables y utilizables en las condiciones indicadas; no hace que la licencia sea idéntica a Apache 2.0 ni a una MIT sin restricciones. Los desarrolladores deben leer la licencia real para su despliegue, sobre todo si ofrecen inferencia a clientes.

Programación y ciberseguridad: lo que dicen las puntuaciones

Mistral declara una puntuación de 48 en el Artificial Analysis Coding Agent Index y afirma que el modelo usó un 47 % menos de tokens por tarea que GLM-5.3 en esa comparación. Estas cifras están declaradas por Mistral y dependen de la configuración concreta de agente y de la carga de trabajo del benchmark (ficha del modelo).

Mistral también destaca los casos de uso de seguridad, como encontrar y corregir vulnerabilidades. Hugging Face cita un 82 % declarado en una prueba de reproducción y corrección de vulnerabilidades. Es una puntuación en una tarea dentro de una evaluación más amplia, no la prueba de que el modelo pueda proteger por sí solo una base de código (Hugging Face).

Los distintos materiales publicados citan cifras diferentes del índice de programación y pueden reflejar evaluaciones o versiones distintas. Mientras no se puedan casar las ejecuciones exactas, no las combinaríamos en una única clasificación. Para un proyecto real, compare los modelos con las mismas tareas representativas, anote la configuración y revise el código resultante.

¿Cuánto cuesta la API?

La página del modelo de Mistral indica los siguientes precios por millón de tokens a 29 de octubre de 2026:

¿Cuánto cuesta la API?
Tipo de token	Precio indicado
Entrada	0,70 $
Entrada en caché	0,07 $
Salida	2,10 $

Fuente: documentación de Mistral, consultada el 29 de octubre de 2026. La página sigue calificando el servicio de vista previa pública. Los precios y la disponibilidad pueden cambiar.

A modo de ejemplo, un millón de tokens de entrada sin caché más un millón de tokens de salida costarían 2,80 $ con esas tarifas. Las tareas reales de un agente pueden hacer varias llamadas y consumir cantidades muy distintas de tokens de entrada, de salida y en caché. Estos precios de la API son independientes del coste de ejecutar usted mismo los pesos descargables.

¿Se puede ejecutar en un portátil normal?

No de forma realista con las configuraciones documentadas hasta ahora. Hugging Face describe una versión muy cuantizada que funciona en una máquina Apple Silicon Ultra con 512 GB de memoria unificada; otras configuraciones usan varias GPU. El requisito exacto depende de la cuantización y del entorno de ejecución, pero se trata de un modelo muy grande (Hugging Face).

Para un desarrollador con un Mac o un PC típicos, una API alojada es el punto de partida práctico. Los pesos descargables siguen siendo valiosos para las organizaciones con el hardware necesario para controlar su propio despliegue y para los investigadores que quieren inspeccionar o adaptar el modelo. El acceso alojado también tiene condiciones del proveedor, normas de tratamiento de datos y costes de uso.

Nuestra opinión

La publicación importa porque el modelo ya no se limita a una vista previa alojada: los desarrolladores pueden acceder a los pesos bajo la licencia de Mistral y elegir cómo desplegarlos. La tarifa de API más baja también hace que merezca la pena evaluarlo para cargas de programación y de agentes.

La distinción importante es entre disponibilidad e idoneidad. Un contexto de un millón de tokens, una buena puntuación en seguridad y unos pesos descargables no garantizan un buen resultado en su repositorio. Empiece con un pequeño conjunto de tareas reales, siga el coste y el esfuerzo de revisión, y compruebe la licencia y los requisitos de hardware antes de comprometerse con el autoalojamiento.

Fuentes

Mistral, ficha del modelo Large 4 y licencia, consultada el 29 de octubre de 2026
Mistral, precios del modelo y de la API, consultados el 29 de octubre de 2026
Hugging Face, pesos y despliegue de Mistral Large 4, 29 de octubre de 2026
Mistral, anuncio original de la vista previa pública, 6 de octubre de 2026

Por qué la compra de Hugging Face por Nvidia atrae el escrutinio antimonopolio de EE. UU.

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

El Departamento de Justicia de EE. UU. (DOJ) ha planteado preguntas sobre cómo podría afectar a la competencia en inteligencia artificial la adquisición de Hugging Face que propone Nvidia, informó Reuters el 28 de octubre, citando a dos personas conocedoras del asunto. El acuerdo reuniría a un proveedor líder de chips de IA con una de las plataformas más conocidas para compartir modelos, conjuntos de datos y herramientas para desarrolladores.

La adquisición no se ha cerrado. Nvidia espera completarla en el primer semestre de 2027, sujeta a condiciones de cierre que incluyen autorizaciones regulatorias. Las preguntas de los investigadores no son una conclusión de conducta ilícita y no conducen necesariamente a una demanda.

El acuerdo, en breve

El acuerdo, en breve
Pregunta	Lo que sabemos
¿Qué ha pasado?	Nvidia acordó adquirir Hugging Face en septiembre de 2026.
¿Por cuánto?	Nvidia anunció una transacción de 12 930 millones de dólares. Su documentación ante la SEC la desglosa en unos 11 900 millones para los accionistas, sujetos a ajustes, y hasta unos 1000 millones en incentivos de retención para empleados.
¿Qué hay de nuevo?	Según Reuters, los responsables del DOJ han preguntado cómo podría afectar el acuerdo a la competencia y si Nvidia podría hacerse con el control de un punto importante de distribución de IA.
¿Está completado?	No. Nvidia espera cerrarlo en el primer semestre de 2027, sujeto a condiciones y autorizaciones.

Fuentes: anuncio de Nvidia, documentación ante la SEC y Reuters.

Por qué importa Hugging Face

Hugging Face es un lugar donde desarrolladores e investigadores publican y descubren modelos de IA, conjuntos de datos y aplicaciones. Un desarrollador puede usarlo para encontrar un modelo, consultar su licencia, descargar sus pesos y comparar formas de desplegarlo. Muchos proyectos y empresas utilizan la misma infraestructura para distribuir su trabajo.

Nvidia afirmó en septiembre que más de 18 millones de desarrolladores, investigadores y creadores usaban la plataforma, que alojaba más de 3 millones de modelos y 500 000 conjuntos de datos. Son cifras de Nvidia, no recuentos de usuarios o de actividad verificados de forma independiente (anuncio).

Aquí importa la distinción entre una plataforma abierta, el software de código abierto y los modelos de pesos abiertos. Que un modelo esté disponible en Hugging Face no lo convierte en código abierto ni concede un uso comercial sin restricciones. Cada modelo y cada conjunto de datos tiene su propia licencia y sus propias condiciones.

Por qué las autoridades de competencia hacen preguntas

Según las dos fuentes de Reuters, los responsables del DOJ han preguntado si ser propietaria de Hugging Face podría dar a Nvidia el control de un punto de distribución fundamental de la IA y cómo podría usar la empresa la plataforma para perjudicar a sus rivales. Las preguntas se suman a un examen más amplio, de varios años, de las adquisiciones, inversiones y prácticas de venta de Nvidia, según Reuters.

Una forma práctica de entender la preocupación es seguir el recorrido de un desarrollador: descubrir un modelo → elegir un servicio de despliegue → seleccionar el hardware. Nvidia ya suministra el hardware que usan muchos desarrolladores de IA. Ser propietaria de una gran plataforma de descubrimiento y distribución podría darle influencia en otra etapa de ese recorrido.

Es una posible preocupación de competencia, no la prueba de que Nvidia haya cambiado Hugging Face ni de que planee perjudicar a sus competidores. Los reguladores necesitarían pruebas y un análisis jurídico para determinar si alguna conducta o la propia operación infringe la ley.

Lo que Nvidia dice que seguirá abierto

Nvidia afirma que los desarrolladores seguirán eligiendo sus modelos, marcos de trabajo, nube y proveedores de inferencia y plataformas de cómputo. Su anuncio dice expresamente que no será necesario hardware de Nvidia para crear ni desplegar a través de Hugging Face.

En su documentación ante la SEC, Nvidia afirma haberse comprometido a mantener abierta la plataforma conforme a las prácticas actuales, permitiendo subir y descargar modelos y conjuntos de datos y dando soporte a otros fabricantes de silicio. Son compromisos declarados por Nvidia. Falta por ver cómo se aplicarán con el tiempo y si los reguladores impondrán condiciones adicionales.

Nvidia sostiene además que su infraestructura y sus recursos de ingeniería pueden ayudar a mejorar la fiabilidad, la seguridad, la evaluación y el despliegue. Esos posibles beneficios deberán sopesarse frente a las preocupaciones de competencia y a la dependencia de la comunidad de una plataforma que da servicio a muchos proveedores distintos.

¿Qué deben vigilar los desarrolladores?

Por ahora, no hay ningún cambio confirmado en el acceso a los modelos, los precios ni el soporte a proveedores de la plataforma derivado de la operación propuesta. Los desarrolladores pueden estar atentos a novedades concretas en cuatro ámbitos:

Acceso: si los usuarios pueden seguir encontrando, subiendo y descargando modelos y conjuntos de datos en las mismas condiciones.
Elección de hardware y alojamiento: si los chips, proveedores de nube y servicios de inferencia competidores siguen contando con soporte en la práctica.
Visibilidad: si la búsqueda, las recomendaciones y las integraciones tratan con equidad las opciones comparables.
Licencias y portabilidad: si las condiciones de cada modelo permiten el uso previsto y si los proyectos pueden conservar copias o trasladar sus flujos de trabajo cuando esas condiciones lo permiten.

Son cuestiones que vigilar, no una lista de cambios anunciados por Nvidia. Conviene comprobar la licencia de cada modelo, las condiciones del servicio y los costes de migrar la infraestructura antes de tomar decisiones de despliegue.

¿Qué pasará después?

La transacción sigue sujeta a las autorizaciones necesarias y a otras condiciones de cierre. El DOJ declinó comentar asuntos que tiene ante sí; Nvidia declinó responder a las preguntas de Reuters y Hugging Face no respondió a la solicitud de comentarios de la agencia.

Una investigación puede terminar sin demanda. También puede dar lugar a un examen más a fondo o a una impugnación; la información disponible no establece cuál será el resultado. Para los desarrolladores, la cuestión es si una plataforma utilizada en todo el ecosistema de la IA seguirá ofreciendo una elección real a medida que cambie su propiedad.

Fuentes

Reuters: el DOJ de EE. UU. pregunta por la compra propuesta por Nvidia, 28 de octubre de 2026
Nvidia: anuncio y compromisos sobre la plataforma, 3 de septiembre de 2026
Nvidia: formulario 8-K ante la SEC, septiembre de 2026

OpenAI y ServiceNow acercan ChatGPT a los flujos de trabajo de la empresa

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

¿Podría un empleado investigar una incidencia informática, examinar su contexto y actualizar su registro sin salir de ChatGPT? Es uno de los casos de uso que contemplan OpenAI y ServiceNow, que anunciaron el 28 de octubre una ampliación de su alianza. Las empresas quieren conectar los modelos y agentes de OpenAI con los flujos de trabajo de ServiceNow en soporte informático, seguridad y desarrollo de aplicaciones (OpenAI).

Hay una pieza disponible hoy: el complemento MCP de ServiceNow en el marketplace de OpenAI. Otras funciones anunciadas, entre ellas una integración con Codex y una solución de ciberseguridad, están previstas para 2027. El acuerdo se apoya en una colaboración ampliada en enero de 2026; no es una alianza totalmente nueva (ServiceNow, enero).

ChatGPT como punto de entrada a ServiceNow

ServiceNow ofrece una plataforma para gestionar procesos empresariales como las solicitudes de TI, las incidencias y las operaciones de seguridad. El complemento anunciado pretende llevar parte de ese contexto a ChatGPT y permitir acciones sobre los registros de ServiceNow desde una conversación.

El ejemplo de OpenAI es el de un equipo de TI que encuentra incidencias similares, evalúa el riesgo de un cambio y actualiza un registro. Los clientes conectan ChatGPT a su propia instancia de ServiceNow y eligen qué capacidades ofrecer; las acciones siguen sujetas a las reglas y permisos de ServiceNow de la organización a través de Action Fabric (OpenAI).

Eso no significa que ChatGPT obtenga automáticamente acceso a todos los registros ni que pueda modificar cualquier cosa. El acceso efectivo depende de la conexión y de la configuración de la organización. Las empresas describen también una experiencia interactiva más rica para los equipos de guardia, pero eso pertenece a sus ampliaciones previstas, no a una disponibilidad general confirmada (ServiceNow).

Codex, seguridad y voz: lo que está previsto

La alianza abarca varios proyectos. Las fechas que siguen son las expectativas anunciadas por las empresas y pueden cambiar.

Codex, seguridad y voz: lo que está previsto
Función	Uso anunciado	Disponibilidad anunciada
Complemento MCP de ServiceNow	Acceder a los flujos de trabajo de ServiceNow desde ChatGPT	Disponible; capacidades ampliadas previstas para finales de 2026
Seguridad	Combinar las capacidades de ciberseguridad de OpenAI con el contexto de activos y accesos de ServiceNow	Acceso anticipado en enero de 2027; disponibilidad general prevista para el segundo trimestre de 2027
Voz	Describir un caso de uso de IA para ayudar a completar una evaluación de riesgos	Primer trimestre de 2027
Codex en AI Workflow Factory	Ayudar a crear aplicaciones con el contexto y las capacidades de la plataforma de ServiceNow	Durante 2027

Fuentes: OpenAI y ServiceNow, 28 de octubre de 2026.

Para los desarrolladores, el anuncio más claro es la integración prevista de Codex con AI Workflow Factory. El objetivo es ayudar a crear aplicaciones con el contexto empresarial y las capacidades de la plataforma de ServiceNow. También se espera que los modelos de OpenAI impulsen Build Agent y Autonomous Engineer. Las empresas no revelan en este anuncio los precios ni una fecha de lanzamiento más precisa para Codex, por lo que sería prematuro suponer que los clientes pueden usar hoy esa integración.

La solución de seguridad prevista combina las capacidades de ciberseguridad de OpenAI con información sobre los activos y accesos de una empresa para ayudar a identificar y priorizar riesgos. El anuncio describe un producto y un calendario previstos, pero no ofrece resultados independientes que demuestren su eficacia.

Cada empresa prevé usar las herramientas de la otra

ServiceNow prevé dar a todos sus empleados acceso a ChatGPT Work y Codex, más allá de su organización de ingeniería. También prevé usar las capacidades de OpenAI en su trabajo interno de seguridad. OpenAI dice que utiliza los flujos de trabajo de ServiceNow en sus operaciones; ServiceNow describe un despliegue más amplio previsto en OpenAI (OpenAI; ServiceNow).

Son dos novedades distintas: una alianza comercial entre plataformas y la adopción de sus productos dentro de sus propias organizaciones. Ninguno de los dos anuncios, por sí solo, establece una mejora de productividad medida ni cuántos empleados usan ya las herramientas.

Por qué importa la alianza

Una conversación con IA puede resultar más útil cuando dispone del contexto pertinente y puede ayudar a actuar en el software donde se realiza el seguimiento del trabajo. Para un equipo de TI, encontrar el historial de una incidencia y actualizar su registro en un solo lugar podría reducir los cambios de interfaz. El valor real dependerá de la calidad de la información recuperada, de los permisos, de los controles de las acciones y del tiempo necesario para verificar los resultados.

ServiceNow también anunció una alianza de socios en torno a su plataforma de gobernanza de la IA. Cita a OpenAI y a Anthropic entre los miembros fundadores: la alianza con OpenAI forma parte de un ecosistema más amplio, y el anuncio no describe un acuerdo de exclusividad general (ServiceNow).

Nuestra opinión: el complemento disponible ofrece un primer vistazo a la integración; las funciones de seguridad, voz y desarrollo quedan por evaluar cuando estén disponibles. Para los clientes, las preguntas decisivas serán los permisos necesarios, la trazabilidad de las acciones, el precio y la fiabilidad en sus propios flujos de trabajo. Los anuncios revisados no especifican precios para esas funciones futuras.

Fuentes

OpenAI, ampliación de la alianza con ServiceNow, 28 de octubre de 2026
ServiceNow, anuncio de la alianza y calendario, 28 de octubre de 2026
ServiceNow, ampliación de la colaboración con OpenAI, 20 de enero de 2026
ServiceNow, lanzamiento de la Control Tower Alliance, 28 de octubre de 2026

Opera lleva las páginas web interactivas al 3D: qué significa HTML-in-Canvas

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Imagina una pantalla dentro de un garaje de carreras en 3D. En lugar de mostrar una imagen estática de un panel de tiempos, contiene botones y texto que los visitantes pueden usar de verdad. Opera presenta ese tipo de experiencia con HTML-in-Canvas, una tecnología web para renderizar contenido HTML interactivo dentro de escenas 2D y 3D basadas en canvas (Opera).

El anuncio va dirigido a creadores de juegos y desarrolladores web, pero la idea también se aplica a demostraciones interactivas de producto, paneles de control y herramientas creativas. Es una función emergente de los navegadores, no una promesa de que cualquier sitio web pueda incrustarse en cualquier lugar sin restricciones.

¿Qué es HTML-in-Canvas?

HTML describe los elementos de una página web: texto, botones, formularios y más. Un canvas es una superficie de dibujo que se usa para gráficos, incluidas animaciones 2D y escenas 3D. Tradicionalmente, los desarrolladores que querían HTML enriquecido dentro de una experiencia basada en canvas han tenido que recurrir a técnicas como las superposiciones o renderizar el contenido en imágenes, y luego gestionar por su cuenta la interacción y la sincronización.

HTML-in-Canvas propone una conexión más estrecha: el navegador puede renderizar elementos HTML admisibles en un canvas conservando el contenido interactivo del DOM. El trabajo de base se desarrolla de forma abierta a través del Web Incubator Community Group; Opera no inventó por sí sola toda la propuesta (explicación de WICG).

Un ejemplo simplificado: un desarrollador crea un menú en HTML y CSS y lo renderiza sobre una superficie dentro de una escena 3D. El resultado puede parecer parte del mundo virtual sin perder el comportamiento de una interfaz real. Mantener alineados el dibujo y la interacción sigue exigiendo trabajo de implementación, sobre todo cuando los elementos se mueven en 3D (Chrome for Developers).

Qué muestra Opera

Las demostraciones de Opera incluyen Gamer Room, una sala virtual con contenido web en directo en las pantallas; Webpage Bulldozer, que convierte elementos de una página en objetos que se pueden empujar; y HTML Ninja, una demostración tipo juego con elementos de interfaz voladores (Opera).

Para los desarrolladores, las aplicaciones posibles incluyen:

Una tienda o un inventario dentro de un juego, construidos con controles HTML conocidos.
Una sala de exposición virtual de productos con un panel de configuración interactivo.
Un espacio de trabajo 3D con un panel de control mostrado en una pantalla virtual.
Una herramienta creativa que combine texto con estilo o formularios con efectos de canvas.

Son casos de uso, no una garantía de que todos los sitios existentes funcionen sin cambios. Opera señala que se aplican las reglas de mismo origen: los desarrolladores no pueden dibujar sin más sitios web arbitrarios de terceros en un canvas (Opera).

¿Qué supone para los desarrolladores de Three.js?

Los desarrolladores de Three.js podrían usar esta función para colocar interfaces basadas en HTML sobre superficies de una escena. La documentación para desarrolladores de Chrome describe una compatibilidad experimental con Three.js mediante THREE.HTMLTexture; también habla de implementaciones de la comunidad en otras bibliotecas gráficas (Chrome for Developers).

Piensa en un panel interactivo en un garaje de carreras virtual o en un panel de ajustes unido a un objeto de un juego. El desarrollador sigue teniendo que construir la escena, conectar la interfaz con la aplicación, gestionar la interacción y probar el rendimiento. La API no genera por sí sola un juego ni un entorno 3D funcional.

Compatibilidad de los navegadores y límites

La propuesta está evolucionando y las fuentes describen el despliegue de forma distinta. El anuncio de Opera presenta HTML-in-Canvas como una vista previa temprana: su blog menciona primero Opera One, con GX y Neon a continuación, mientras que su sección para probarlo enumera los tres. Comprueba tu navegador instalado y la demostración en lugar de suponer una compatibilidad idéntica entre versiones (Opera).

El blog para desarrolladores de Google informa de una implementación estable en Chrome 157, mientras que la explicación de WICG sigue describiendo su implementación en Chromium como protegida por una bandera. La documentación puede reflejar versiones o calendarios de actualización distintos; ninguna de las dos establece una compatibilidad universal de los navegadores (Chrome; WICG).

En un sitio web o un juego públicos, detecta la compatibilidad y ofrece una alternativa, como una interfaz HTML convencional. Los desarrolladores también deben probar en su propia implementación la interacción con el teclado, las tecnologías de asistencia, el comportamiento en móviles, el rendimiento y las restricciones de seguridad. El HTML real puede ayudar a conservar la semántica, pero renderizar un elemento en 3D no hace accesible por sí solo cualquier experiencia.

Compatibilidad de los navegadores y límites
Pregunta	Lo que sabemos
¿Es solo una tecnología de Opera?	No. La propuesta se desarrolla de forma abierta; Opera la muestra en sus navegadores.
¿Puede mostrar cualquier sitio web externo?	Se aplican restricciones de mismo origen; las páginas arbitrarias de terceros no están disponibles automáticamente.
¿Sustituye a un motor 3D?	No. Los desarrolladores siguen teniendo que construir la escena y la aplicación.
¿Es compatible en todas partes?	No. La compatibilidad varía según el navegador y la versión; usa detección de funciones y una alternativa.

Fuentes: Opera, WICG y Chrome for Developers.

Cómo probarlo

Opera ha publicado una galería de demostraciones con Gamer Room y otros ejemplos. La compañía dice que sus demostraciones se pueden probar sin configuración adicional en las versiones de Opera compatibles; su blog también describe un ajuste Early Bird para un uso más amplio. Como sus descripciones de disponibilidad difieren, comprueba el resultado en tu versión y trátalo como una vista previa.

Nuestra opinión

HTML-in-Canvas podría hacer que las interfaces web enriquecidas resulten más naturales dentro de experiencias 3D interactivas. Los casos de uso más convincentes no son necesariamente sitios web enteros flotando en el espacio: un panel legible, un inventario utilizable o un panel de ajustes bien colocado pueden aportar valor sin obligar a los usuarios a aprender de nuevo una interfaz.

La función es prometedora, pero su adopción dependerá de la compatibilidad de los navegadores, la accesibilidad y el trabajo de implementación que requieran los proyectos reales. Por ahora, experimenta con ella; mantén una alternativa convencional para los visitantes cuyos navegadores no la admitan.

Fuentes

Opera, HTML-in-Canvas para jugadores y desarrolladores, 27 de octubre de 2026
WICG, explicación de HTML-in-Canvas, consultada el 29 de octubre de 2026
Chrome for Developers, HTML-in-Canvas, 26 de octubre de 2026
Opera, demostraciones interactivas, enlazadas en el anuncio de Opera

¿Pueden los agentes de IA crear una aplicación completa? Replit los pone a prueba con ViBench 2.0

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

Un agente de IA puede crear una demostración convincente en minutos. Mantenerla funcionando a medida que se añaden funciones es más difícil. ViBench 2.0, el nuevo benchmark de Replit, plantea ese reto: los agentes construyen productos desde un proyecto vacío y amplían su propio código función por función.

Publicado el 28 de octubre, el benchmark incluye 17 productos, 241 solicitudes de funciones y 544 planes de prueba. En las ejecuciones oficiales comunicadas por Replit, los tres modelos principales superaron todos los planes de prueba en entre el 49 % y el 65 % de las aplicaciones creadas. Aunque aprobaron la mayoría de los planes individuales, las interacciones entre funciones siguieron causando fallos (Replit).

Replit ha creado el benchmark y también vende herramientas de desarrollo con IA. Su socio Fireworks ejecutó las comparaciones oficiales. Los resultados aportan información sobre esta prueba concreta, pero no garantizan que un modelo vaya a crear correctamente su producto.

Cómo funciona ViBench 2.0

El agente recibe una breve especificación y un proyecto vacío. Crea una primera versión y añade hasta 18 funciones sin conocer toda la secuencia de antemano. Tras la última función, un agente evaluador independiente ejecuta los planes de prueba en un navegador real, haciendo clic y escribiendo como un usuario (Replit).

Los productos imitan categorías como edición de documentos, alojamiento de código y transporte bajo demanda. Las pruebas comprueban, por ejemplo, si una base de datos nueva arranca, si una actualización sobrescribe el trabajo de otro usuario o si un reparto de tarifa suma correctamente.

Ocho productos y sus planes son públicos; nueve se mantienen reservados. Las comparaciones oficiales usan cuatro ejecuciones por producto y modelo, con el mismo entorno de agente basado en OpenHands y un esfuerzo de razonamiento medio. Compartir el entorno facilita la comparación, aunque un modelo optimizado para otra configuración podría rendir de otra manera (repositorio público).

Resultados: superar todas las pruebas es más difícil

Replit comunica los siguientes resultados oficiales de Fireworks para los 17 productos. Aquí, pass@1 de la aplicación completa es la proporción de aplicaciones que superaron todos los planes de prueba, promediada entre cuatro ejecuciones por producto.

Resultados: superar todas las pruebas es más difícil
Modelo	Pass@1 de la aplicación completa	Coste aproximado por aplicación
GPT-6.1 Sol	65 %	12 dólares
GPT-6 Astra	60 %	90 dólares
Claude Opus 5.5	49 %	No indicado en el texto de Replit

Fuente: informe ViBench 2.0 de Replit, 28 de octubre de 2026. Estos costes corresponden a las pruebas, no al precio de desarrollar una aplicación de producción ni al de una suscripción.

Los tres modelos superaron más del 90 % de los planes individuales. Esa medida es distinta de superar todos los planes de una aplicación: un producto puede hacer correctamente casi todo y aun así fallar la evaluación completa por una interacción importante.

DeepSeek V4.1 Flash superó el 77 % de los planes individuales con un coste aproximado de 2,50 dólares por aplicación. Replit señala que ningún modelo de pesos abiertos de la comparación oficial completó una aplicación sin fallos. No se debe comparar directamente ese 77 % con los porcentajes de pass@1 de la tabla.

Dónde fallan las aplicaciones

Entre los ejemplos de Replit hay un borrador de pull request que no muestra un conflicto de fusión, un editor que no permite comentar texto en una celda y una función de deshacer que revierte un cambio de otro colaborador. Según Replit, casi tres cuartas partes de las aplicaciones fallidas de los modelos principales fallaron únicamente en las interacciones entre funciones (informe).

Cada función puede parecer correcta por separado mientras el flujo conjunto falla. Una interfaz atractiva tampoco demuestra que los permisos, los datos guardados o la edición simultánea funcionen correctamente. ViBench no evalúa el diseño visual.

Otra comparación utiliza solo ocho productos

Replit también comparó generaciones de GPT en los ocho productos públicos. Comunica un pass@1 de aplicación completa del 31 % para GPT-6 Sol, del 53 % para GPT-6.1 Sol y del 47 % para GPT-6.1 Terra. Replit ejecutó los modelos GPT anteriores por separado, mientras que el resultado de 6.1 Sol procedía de las ejecuciones oficiales de Fireworks (Replit).

Estas cifras utilizan un subconjunto diferente al de la tabla de 17 productos. Por ejemplo, el 53 % de GPT-6.1 Sol en el subconjunto público y el 65 % en todos los productos no son contradictorios, pero tampoco representan la misma medición.

¿Qué fiabilidad tiene la evaluación?

Un agente evaluador basado en Claude Opus 5.5 califica las aplicaciones, por lo que pueden producirse errores. Replit afirma que un segundo modelo confirmó el 99,2 % de una muestra de 477 planes aprobados; el repositorio público advierte de que un evaluador todavía puede aprobar un plan que debería fallar. Cuando se publicó el informe, la explicación detallada de la metodología aún estaba pendiente (Replit; repositorio).

La prueba utiliza además un único entorno, configuraciones concretas y un conjunto limitado de productos. No demuestra la seguridad, escalabilidad, mantenibilidad, conformidad legal ni rendimiento de una aplicación de producción con usuarios reales. El interés comercial de Replit y el papel de Fireworks como socio también deben tenerse en cuenta.

Nuestra opinión

ViBench 2.0 plantea una pregunta más realista que si un agente puede crear una primera pantalla atractiva: ¿puede añadir funciones sin romper lo anterior? Los resultados sugieren que los modelos principales completan gran parte del trabajo, aunque los últimos fallos pueden seguir siendo importantes para los usuarios.

En un proyecto real, conviene usar un agente para avanzar rápido, pero definir criterios de aceptación, probar las interacciones entre funciones, inspeccionar el comportamiento de la base de datos y revisar la seguridad antes de publicar. Una puntuación de benchmark puede ayudar a elegir un punto de partida; sus propias pruebas determinan si el resultado está listo.

Fuentes

Replit: informe ViBench 2.0, 28 de octubre de 2026.
Repositorio público de ViBench y límites de la evaluación, consultado el 29 de octubre de 2026.

Gemini 4 Carbon: Google recupera el liderazgo, pero lo mantiene bajo llave

Wed, 28 Oct 2026 20:30:00 +0100

El 28 de octubre, Google anunció Gemini 4 Carbon, al que describe como su modelo más potente, con capacidades de ciberseguridad y de largo horizonte de vanguardia (Google). Llega dos semanas después de Gemini 4 Argon, sobre el que se construye. También ocupa el primer puesto en dos clasificaciones que siguen los desarrolladores. Pero Carbon aún no está disponible para desarrolladores ni para el público general: solo tienen acceso unos pocos defensores de ciberseguridad, y Google no da fecha de lanzamiento (Google).

A continuación separamos las cifras que publicó Google, las de evaluadores independientes y nuestra propia lectura, señalada como tal. Los precios están en dólares por millón de tokens.

Qué es Carbon

Carbon no es un modelo «Flash» más ligero, sino una versión más potente de Argon, pensada para tareas largas de ingeniería. Google escribe que sus equipos lo han visto trabajar «durante días» para encontrar la causa raíz de errores sutiles y corregirlos en grandes bases de código (Google).

El otro foco es la ciberseguridad defensiva. Google declara un 88,2 % en SEC-bench Pro para encontrar vulnerabilidades, un 54,8 % en ExploitGym para comprobar que son explotables y un 71,0 % en CWE-bench para corregirlas. En sus pruebas internas, Carbon tiene más del doble de éxito que Argon al escribir código seguro. El equipo de Chrome informa de parches «más de 10 veces» mejores que los de un gran modelo de frontera de otro laboratorio, que no nombra (Google).

Google no publica ni el número de parámetros ni la longitud máxima de salida. Artificial Analysis indica una ventana de contexto de un millón de tokens, con entrada de texto, imagen, vídeo y voz y salida de texto (Artificial Analysis).

Primero en el índice de Artificial Analysis

En la versión 5 del Artificial Analysis Intelligence Index, renovada el día anterior, Carbon toma la delantera con 59 puntos, uno más que Claude Opus 5.5.

Artificial Analysis Intelligence Index v5, sobre 100
█ Gemini 4 Carbon
░ Gemini 4 Argon
▒ competidores

Gemini 4 Carbon        59 │██████████████████████████████
Claude Opus 5.5        58 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
GPT-6 Astra            57 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
GPT-6.1 Sol            55 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
Gemini 4 Argon         50 │░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
Claude Fable 5.1       49 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒

Fuentes: Artificial Analysis, artículo sobre Carbon y anuncio del Index v5, 27 y 28 de octubre de 2026; puntuación de Claude Fable 5.1 tomada de la tabla de Google DeepMind. Carbon con razonamiento alto, los demás con esfuerzo máximo.

Una diferencia de un punto es escasa. Artificial Analysis señala que Carbon lidera 4 de las 9 evaluaciones del índice (HLE-Diamond, Terminal-Bench-Science, AA-Omniscience y AutomationBench-AA). Solo es segundo en las pruebas de programación Terminal-Bench 4.0 y FrontierCode. En AA-Briefcase, que mide el trabajo de oficina, Carbon gana 126 puntos Elo sobre Argon (1609) pero se queda por detrás de Grok 4.7 (1638), Muse Wonder (1659) y Kimi K3.1 Pro (1678) (Artificial Analysis).

La fiabilidad ofrece un panorama mixto. Carbon tiene la mejor puntuación en AA-Omniscience (54, frente a 48 de Opus 5.5), pero su tasa de alucinaciones sube del 4 % de Argon al 11 %. Sigue estando muy por debajo de Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra, ambos con un 50 % (Artificial Analysis).

Qué aporta Carbon frente a Argon y a la competencia

Google publica una tabla de 17 pruebas en la que Carbon supera a Argon en todas las líneas. Frente a la competencia, el panorama es más variado. Estas son cinco filas representativas.

Puntuaciones publicadas por Google, en %
█ Gemini 4 Carbon   ░ Gemini 4 Argon
▒ GPT-6 Astra       ▓ Claude Opus 5.5

Terminal-Bench 4.0 (AA)
  Carbon        65,2 │████████████████
  Argon         57,1 │░░░░░░░░░░░░░░
  GPT-6 Astra   59,1 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
  Opus 5.5      59,6 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
FrontierSWE 2
  Carbon        61,2 │███████████████
  Argon         55,0 │░░░░░░░░░░░░░░
  GPT-6 Astra   65,5 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
  Opus 5.5      62,3 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
OSWorld-2.1
  Carbon        81,5 │████████████████████
  Argon         74,7 │░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
  GPT-6 Astra   80,9 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
  Opus 5.5      87,2 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GraphWalks 256k-1M
  Carbon        96,2 │████████████████████████
  Argon         84,2 │░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
  GPT-6 Astra   71,8 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
  Opus 5.5      66,8 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
ExploitGym
  Carbon        54,8 │██████████████
  Argon         42,0 │░░░░░░░░░░░
  GPT-6 Astra   42,4 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
  Opus 5.5      34,5 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓

Fuente: tabla de Google DeepMind; metodología de Google. Son cifras del proveedor, no una evaluación independiente.

Las mejoras más claras están en el contexto largo (GraphWalks, entre 256 000 y 1 millón de tokens, donde Carbon va muy por delante de GPT-6 Astra y Opus 5.5), la ciberseguridad y la ciencia. En cambio, GPT-6 Astra conserva la ventaja en FrontierSWE 2, una prueba de ingeniería de software, y Claude Opus 5.5 en OSWorld-2.1, que mide el uso del ordenador. En SWE-sweep, Carbon (9,6 %) supera a GPT-6 Astra (9,5 %) por solo una décima (Google DeepMind).

Para los agentes de programación, Artificial Analysis también lo probó dentro de la herramienta propia de Google, Antigravity CLI. El conjunto obtiene 59 en su Coding Agent Index, 3 puntos por detrás de Claude Code con Opus 5.5 (62) (Artificial Analysis).

Google también destaca la seguridad del comportamiento. En Terminal-Bench 4.0, Carbon ya no logra ningún intento de trampa (0,0 %) y solo intenta hacer trampa en el 0,4 % de los casos. Las alertas de desalineamiento de alta gravedad bajan casi un 80 % en las pruebas internas. En la prueba de inyección indirecta de prompts de Gray Swan, ningún ataque tiene éxito, frente al 0,7 % de Argon (Google).

Primero en LMArena, pero de forma preliminar

En LMArena, donde los usuarios comparan dos respuestas a ciegas, Carbon también queda primero.

LMArena, clasificación de texto, puntuación Elo
Las barras empiezan en 1460 puntos, 1 bloque = 3 puntos
█ Gemini 4 Carbon   ░ Gemini 4 Argon   ▒ competidores

Gemini 4 Carbon     1528 │███████████████████████
Gemini 4 Argon      1520 │░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
Claude Opus 5.5     1509 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
Muse Wonder         1507 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
Claude Fable 5.1    1504 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
GPT-6.1 Sol         1481 │▒▒▒▒▒▒▒
GPT-6 Astra         1476 │▒▒▒▒▒

Fuente: LMArena, clasificación de texto del 27 de octubre de 2026, consultada el 28 de octubre. Las barras no empiezan en cero, lo que amplifica las diferencias.

La puntuación está marcada como «preliminar» y se basa en 4403 votos, frente a 11 889 de Argon. Su margen de error (±9) cubre la diferencia de 8 puntos con Argon: LMArena sitúa a Carbon entre el 1.º y el 2.º puesto (LMArena). En WebDev Arena, que abarca el desarrollo web, Google declara una mejora de 89 puntos, en 4.º lugar con 1768 (Google).

Precios y disponibilidad

Carbon aún no está disponible para desarrolladores ni para el público general: por ahora Google lo reserva a socios de ciberdefensa, sin fecha de lanzamiento (Google). Los precios que siguen son precios anunciados, no tarifas que se puedan usar hoy.

Carbon se lanzará al mismo precio de introducción que Argon: 2 $ de entrada y 10 $ de salida, con un 95 % de descuento en los tokens de entrada en caché. Después, el precio será de 4 $ y 20 $ (Google). Google no dice cuándo termina este periodo de introducción, mientras que el de Argon dura hasta el 30 de noviembre (Google).

Precios y disponibilidad
Modelo	Precio entrada / salida	Acceso
Gemini 4 Carbon	Anunciado: 2 $ / 10 $ al lanzamiento, luego 4 $ / 20 $	Aún no disponible: solo Fairwind Program, sin API pública
Gemini 4 Argon	2 $ / 10 $ hasta el 30 de nov., luego 4 $ / 20 $	Gemini API, Antigravity
Claude Opus 5.5	4 $ / 20 $	Claude API
GPT-6 Astra	10 $ / 50 $	OpenAI API
GPT-6.1 Sol	2 $ / 10 $	OpenAI API

Fuentes: Google, Carbon, Google, Argon, Antigravity, Anthropic, OpenAI. Tarifas estándar para solicitudes de menos de 272 000 tokens en OpenAI. Consultado el 28 de octubre de 2026.

El precio por token no lo es todo. Artificial Analysis mide el coste de una tarea completa en su índice, a la tarifa estándar de Carbon de 4 $/20 $.

Coste medio por tarea del índice de Artificial Analysis, en $
Precio estándar, sin descuento de lanzamiento
█ Gemini 4 Carbon   ░ Gemini 4 Argon   ▒ competidores

Claude Fable 5.1    13,04 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
Claude Opus 5.5     10,04 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
Gemini 4 Carbon      7,76 │████████████████
Gemini 4 Argon       7,68 │░░░░░░░░░░░░░░░
GPT-6 Astra          6,25 │▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒
GPT-6.1 Sol          1,27 │▒▒▒
GPT-6.1 Terra        0,96 │▒▒

Fuentes: Artificial Analysis, artículo sobre Carbon (Carbon, Argon, Opus 5.5, Astra) y anuncio del Index v5 (Fable 5.1, Sol, Terra).

Carbon cuesta alrededor de un 23 % menos por tarea que Opus 5.5 y escribe un 29 % menos de tokens de salida (123 000 frente a 173 000). Cuesta lo mismo que Argon por 9 puntos más, pero aproximadamente 1,2 veces lo que GPT-6 Astra (Artificial Analysis). GPT-6.1 Sol sigue siendo seis veces más barato por tarea, a cambio de 4 puntos menos.

En cuanto al acceso, Carbon llega esta semana a «un subconjunto» de defensores de ciberseguridad y luego a más socios de confianza del Fairwind Program. Google aún quiere «recoger comentarios» y afinar sus salvaguardas antes de abrirlo a desarrolladores, empresas y consumidores «lo antes posible», sin fecha (Google). Fairwind cuenta con más de 650 socios, con prioridad para gobiernos, operadores de infraestructuras críticas y plataformas tecnológicas esenciales. El acceso está controlado: se examina a las organizaciones, se exige autenticación resistente al phishing y el acceso no puede revenderse ni compartirse (Google DeepMind).

A fecha de 28 de octubre, Carbon no aparece ni en la lista de modelos de la Gemini API, ni en su registro de cambios, ni en su página de precios (Google). Google no ha anunciado fecha para la aplicación Gemini, Vertex AI, Antigravity ni Gemini CLI.

Qué cambia para los desarrolladores

Por ahora, nada concreto: no se ha publicado ningún ID de modelo de API y el modelo no está en ningún producto público. La única pista sobre los plazos viene de Argon. Anunciado de la misma manera, llegó después a la Gemini API y a Antigravity, tanto a la aplicación como a la línea de comandos, para los suscriptores de Google AI Pro y Ultra (Antigravity). Nuestra guía sobre Gemini CLI y Antigravity CLI trata estas herramientas.

Nuestra lectura: cuando llegue Carbon, importará sobre todo en tres usos. Las tareas de agente muy largas, que Google destaca. Los contextos grandes, donde su ventaja en GraphWalks es más clara. Y las auditorías de seguridad del código, su punto fuerte declarado. Para la programación cotidiana, la diferencia con Opus 5.5 y GPT-6 Astra es escasa en las pruebas publicadas, y GPT-6.1 Sol cuesta mucho menos por tarea. El precio de introducción sin fecha de fin también es un riesgo para quien construya un presupuesto: se duplicará.

Dos cosas que vigilar: la fecha de apertura de la API y la puntuación de Carbon en LMArena cuando tenga votos suficientes para dejar de ser preliminar.

Fuentes

Google, anuncio de Gemini 4 Carbon, 28 de octubre de 2026, consultado el 28-10-2026
Google DeepMind, tabla de rendimiento de Gemini 4 y metodología, consultados el 28-10-2026
Google DeepMind, Fairwind Program
Artificial Analysis, Gemini 4 Carbon is the new number 1, 28 de octubre de 2026
Artificial Analysis, Intelligence Index v5, 27 de octubre de 2026
LMArena, clasificación de texto, 27 de octubre de 2026, consultada el 28-10-2026
Google, anuncio de Gemini 4 Argon
Google Antigravity, Gemini 4 Argon en Antigravity
Google, modelos de la Gemini API, consultado el 28-10-2026
Anthropic, precios y OpenAI, precios de la API, consultados el 28-10-2026

Modelos de pesos abiertos: quién lidera y a qué distancia están de los cerrados

Wed, 28 Oct 2026 18:30:00 +0100

El 27 de octubre, Artificial Analysis cambió las reglas. Su Intelligence Index pasó a la versión 5, con un 60 % de pruebas privadas, y la distancia entre el mejor modelo cerrado y el mejor abierto aumentó de 3 a 12 puntos (Artificial Analysis). Para los modelos cuyos pesos se pueden descargar de verdad, llega a 26 puntos. Es un buen momento para hacer balance: quién lidera, por cuánto, a qué precio y bajo qué licencia.

Antes, unas palabras de vocabulario. Casi ninguno de estos modelos es «código abierto» en el sentido del software libre: son modelos de pesos abiertos. Se puede descargar el modelo entrenado, ejecutarlo uno mismo y adaptarlo, pero la licencia suele imponer condiciones. Salvo que se indique lo contrario, las puntuaciones anunciadas por un proveedor son las suyas propias, y los precios están en dólares estadounidenses por millón de tokens.

Quién lidera entre los modelos abiertos

Los laboratorios chinos ocupan la parte alta de la tabla.

Moonshot AI (Kimi). Kimi K3 tiene 2,8 billones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens; Moonshot lo llama «el primer modelo abierto de clase 3T del mundo» (Kimi). Su sucesor, Kimi K3.1 Pro, está disponible mediante la API desde el 23 de octubre, pero sus pesos solo se publicarán «para el 4 de noviembre» (Kimi).
DeepSeek. DeepSeek V4.1-Flash es un modelo multimodal de 552.000 millones de parámetros con una ventana de contexto de un millón de tokens (Hugging Face). Su actualización del 17 de octubre, V4.1-Flash-1017, tiene licencia MIT (Hugging Face).
Z.ai. GLM-5.3 tiene unos 753.000 millones de parámetros según Hugging Face, y su versión ligera, GLM-5.3-Flash, tiene licencia MIT (Hugging Face).
Alibaba (Qwen). Qwen3.8-27B, un modelo de 27.000 millones de parámetros bajo Apache 2.0, es uno de los modelos abiertos más descargados (Hugging Face). El modelo grande, Qwen3.8-2.4T-A95B, es la versión descargable de Qwen3.8-Max, bajo licencia propia (Hugging Face).

Por el lado estadounidense, Meta publicó Muse Spark Open el 15 de octubre: 816.000 millones de parámetros, 42.000 millones de ellos activos por token, y una ventana de contexto de un millón de tokens. Meta lo llama «el modelo de pesos abiertos estadounidense más capaz hasta la fecha» (Meta). Google tiene Gemma 4, cuya versión de 31B está bajo Apache 2.0 (Hugging Face). OpenAI no ha publicado nada nuevo: su página de modelos abiertos sigue listando solo gpt-oss y gpt-oss-safeguard (OpenAI), y gpt-oss data del 5 de agosto de 2025 (OpenAI).

En Europa, Mistral publica Mistral Small 4 bajo Apache 2.0 (Hugging Face) y Mistral Medium 3.5 bajo una licencia MIT modificada (Mistral). Su modelo insignia, Mistral Large 4, figura como propietario en LMArena (LMArena).

Los modelos pequeños también avanzan. Liquid AI publicó LFM3 el 27 de octubre, con una versión de 1.700 millones de parámetros (Liquid AI). Nanbeige4.3-33B, publicado el 24 de octubre bajo Apache 2.0, comunica un 23,8 % en Terminal-Bench 4.0 (Hugging Face).

La brecha con los modelos cerrados

En el índice v5 de Artificial Analysis, los cinco primeros modelos son todos de Anthropic y OpenAI. El mejor modelo abierto, Kimi K3.1 Pro, aún no ha publicado sus pesos. Entre los pesos realmente disponibles, DeepSeek V4.1 Flash 1017 y GLM-5.3 lideran con 32 puntos, por detrás de Claude Haiku 5.5, el modelo pequeño de Anthropic (36).

Artificial Analysis Intelligence Index v5, sobre 100
█ modelo cerrado
▓ pesos abiertos, publicados
░ pesos prometidos, aún no publicados

Claude Opus 5.5         58 │█████████████████████████████
GPT-6 Astra             57 │█████████████████████████████
GPT-6.1 Sol             55 │████████████████████████████
Gemini 4 Argon          50 │█████████████████████████
Muse Wonder Full        50 │█████████████████████████
Kimi K3.1 Pro           46 │░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
Claude Haiku 5.5        36 │██████████████████
DeepSeek V4.1 Flash     32 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GLM-5.3                 32 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
Qwen3.8-27B             20 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓

Fuente: Artificial Analysis, Index v5, 27 de octubre de 2026; las puntuaciones de Muse Wonder Full y Qwen3.8-27B proceden de Cybernews, 28 de octubre de 2026. Esfuerzo de razonamiento máximo para cada modelo.

La brecha es mayor en las tareas largas y no vistas. En FrontierCode 2.0, una prueba privada en la que un mantenedor debe aceptar el cambio de código, Claude Opus 5.5 completa el 46 % de las tareas y DeepSeek V4.1 Flash 1017, el mejor modelo abierto, el 28 %. En Terminal-Bench-Science, investigación científica ejecutada en un terminal, el mejor modelo abierto publicado se queda en un 13 % y la mayoría no pasa del 10 %, frente al 63 % de GPT-6 Astra (Artificial Analysis). Hay una excepción: Kimi K3.1 Pro tiene la mejor puntuación de todos los modelos en Terminal-Bench 4.0, con un 67 %.

La reordenación tiene sus críticos. Varios modelos abiertos perdieron más de 10 puntos de golpe, como DeepSeek V4.1 Flash, que bajó de 45 a 32, y los comentaristas de Hacker News piden explicaciones (Cybernews).

La clasificación de LMArena, basada en los votos de usuarios que comparan dos respuestas a ciegas, muestra una brecha menor.

La brecha con los modelos cerrados
Modelo	Posición	Puntuación	Licencia
Gemini 4 Argon	2	1520	propietaria
Claude Opus 5.5	3	1509	propietaria
Kimi K3	19	1488	licencia Kimi K3
GLM-5.3	28	1481	MIT
DeepSeek V4.1-Flash	35	1476	MIT
Gemma 4 31B	77	1452	Apache 2.0
Mistral Medium 3.5	122	1426	MIT modificada
gpt-oss-120b	219	1352	Apache 2.0

Fuente: LMArena, clasificación de texto del 27 de octubre de 2026, 419 modelos. El primer puesto es para Gemini 4 Carbon (1528), una puntuación todavía marcada como «preliminar».

Nuestra lectura: las dos clasificaciones no miden lo mismo. En los votos de los usuarios, el mejor modelo abierto, Kimi K3, está a solo 32 puntos de Gemini 4 Argon. En tareas largas de agentes con pruebas no vistas, la brecha es mucho mayor. Y ese es justamente el uso que importa para un agente de programación.

El coste, el primer argumento a favor de los modelos abiertos

El precio sigue siendo la gran ventaja de los modelos abiertos, pero no de todos, y ya no de forma automática.

Precio oficial de la API, en $ por millón de tokens de salida
█ modelo cerrado
▓ modelo de pesos abiertos

Claude Opus 5.5         20 │████████████████████
Kimi K3                 15 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GPT-6.1 Sol             10 │██████████
Gemini 4 Argon          10 │██████████
Qwen3.8-Max              6 │▓▓▓▓▓▓
GPT-6.1 Terra            5 │█████
GLM-5.3               4,40 │▓▓▓▓
DeepSeek V4-Pro       3,96 │▓▓▓▓
DeepSeek V4.1-Flash   1,20 │▓
Claude Haiku 5.5      0,50 │█
GPT-6 Luna            0,50 │█
GLM-5.3-Flash         0,50 │▓

Fuentes: Anthropic, Kimi, OpenAI, Google (precio de lanzamiento hasta el 30 de noviembre), Alibaba Cloud (tarifa internacional; es el precio de la versión alojada), Z.ai, DeepSeek (horas punta, mitad de precio fuera de ellas). Claude Haiku 5.5: prompts de 100.000 tokens o menos. Consultado el 28 de octubre de 2026.

DeepSeek V4.1-Flash sigue siendo el ejemplo más llamativo. Cuesta 0,30 dólares de entrada y 1,20 de salida en horas punta, y la mitad fuera de ellas (DeepSeek). En cambio, Kimi K3 se factura a 3 dólares de entrada y 15 de salida, más que GPT-6.1 Sol (Kimi). Los modelos cerrados pequeños también han llegado al extremo inferior de la escala: Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna cuestan 0,10 y 0,50 dólares (Anthropic, OpenAI).

El precio por token no lo es todo. Artificial Analysis mide también en su índice el coste de una tarea completa: 10,04 dólares para Claude Opus 5.5, 6,24 para GPT-6 Astra, 1,27 para GPT-6.1 Sol y 0,96 para GPT-6.1 Terra (Artificial Analysis). Un modelo barato que escribe muchos tokens de razonamiento puede acabar costando tanto como un modelo cerrado más sobrio.

Licencias: abierto no significa libre

Las licencias forman un espectro, desde las realmente permisivas hasta las que imponen condiciones dirigidas a grandes competidores.

Licencias: abierto no significa libre
Modelo	Licencia	Qué conviene saber
gpt-oss-120b y 20b	Apache 2.0	Uso comercial permitido, sujeto a la política de uso de gpt-oss (OpenAI)
Gemma 4, Qwen3.8-27B, Mistral Small 4, Nanbeige4.3-33B	Apache 2.0	Licencia de software estándar (Hugging Face)
DeepSeek V4.1-Flash-1017, GLM-5.3-Flash	MIT	Licencia de software estándar (Hugging Face)
GLM-5.3	Licencia GLM-5.3	Revisión de seguridad por Z.ai para proveedores de API con más de 10.000 M$ de ingresos en 12 meses (Hugging Face)
Kimi K3	Licencia Kimi K3	Acuerdo aparte para proveedores de API con más de 20 M$ de ingresos en 12 meses; mención «Kimi K3» por encima de 100 M de usuarios mensuales o 20 M$ de ingresos mensuales (Hugging Face)
Qwen3.8-2.4T-A95B	Licencia Qwen3.8-Max	Licencia aparte para servicios de API y asistentes con más de 50 M$ de ingresos en 12 meses (Hugging Face)
MiniMax M3	MiniMax Community License	El uso comercial debe notificarse a MiniMax; autorización por escrito por encima de 20 M$ de ingresos anuales (Hugging Face)
Muse Spark Open	Muse Model License	Mención «Built with Muse Spark Open» obligatoria; acuerdo con Meta para proveedores de API con más de 20 M$ en 12 meses; descarga bajo petición (Hugging Face)
LFM3	LFM Open License v1.0	Uso comercial no cubierto por encima de 10 M$ de ingresos anuales (Hugging Face)

Nuestra lectura: la tendencia es clara. Los modelos abiertos más grandes llegan con licencias personalizadas cuyas cláusulas apuntan sobre todo a los alojadores que revenderían el modelo como API. Para un equipo que lo usa internamente, la mayoría siguen siendo utilizables. Para un proveedor de software por encima de los umbrales, conviene leer la licencia antes de elegir.

Lo que realmente se descarga

Los modelos que son noticia no son los que más descargan los desarrolladores.

Descargas en Hugging Face el último mes, en millones

Gemma 4 31B           8,47 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
Qwen3.8-27B           7,52 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GLM-5.3-Flash         6,42 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
gpt-oss-20b           6,01 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
gpt-oss-120b          2,83 │▓▓▓▓▓▓
GLM-5.3               2,30 │▓▓▓▓▓
DeepSeek V4.1-Flash   1,85 │▓▓▓▓
Kimi K3               0,85 │▓▓
Muse Glimmer 30B      0,21 │▏
Mistral Small 4       0,07 │▏
Muse Spark Open       0,01 │▏

Fuente: contador «Downloads last month» de cada página de Hugging Face (Gemma 4 31B, Qwen3.8-27B, GLM-5.3-Flash, gpt-oss-20b, gpt-oss-120b, GLM-5.3, DeepSeek V4.1-Flash, Kimi K3, Muse Glimmer 30B, Mistral Small 4, Muse Spark Open), consultado el 28 de octubre de 2026. Repositorio principal de cada modelo, sin contar las versiones cuantizadas ni las copias de la comunidad.

Dos salvedades. Hugging Face cuenta cada petición a ciertos archivos, como config.json, incluidas las de pipelines automatizados (Hugging Face). Y Muse Spark Open solo está disponible bajo petición, lo que frena mecánicamente sus descargas. La clasificación muestra, aun así, una tendencia clara: dominan los modelos de entre 20.000 y 30.000 millones de parámetros, que caben en una sola máquina.

Qué significa para los desarrolladores

En local, el hardware decide antes que las puntuaciones. gpt-oss-20b funciona con 16 GB de memoria y gpt-oss-120b en una sola GPU de 80 GB (OpenAI). Muse Spark Open necesita dos máquinas Mac Studio M5 Ultra (Meta). Para Kimi K3, Moonshot recomienda clústeres de 64 aceleradores o más (Kimi). Nuestra guía para ejecutar un modelo de programación en local con Ollama explica la configuración paso a paso.

En los agentes de programación, un modelo abierto se conecta ya como uno cerrado. La API de DeepSeek acepta los formatos de OpenAI y de Anthropic, y su documentación explica cómo usarla con Claude Code, Codex y OpenCode (DeepSeek). Cambiar de modelo suele reducirse a una dirección de API y una clave.

En las empresas, la adopción sigue siendo baja. Según Menlo Ventures, la cuota de los modelos de código abierto en el uso empresarial de API cayó del 19 % en 2024 al 11 % en 2025, y los modelos chinos representan solo cerca del 1 % de ese uso (Menlo Ventures). Menlo Ventures es inversor de Anthropic.

La próxima prueba tiene fecha: Moonshot promete los pesos de Kimi K3.1 Pro para el 4 de noviembre. Si cumple, el mejor modelo descargable estaría a 12 puntos de la cima del índice de Artificial Analysis, en lugar de los 26 actuales.

Fuentes

Artificial Analysis, Intelligence Index v5, 27 de octubre de 2026, consultado el 2026-10-28
Cybernews, reordenación de los modelos de pesos abiertos, 28 de octubre de 2026
LMArena, clasificación de texto, 27 de octubre de 2026, consultado el 2026-10-28
Kimi K3 y Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI
Meta, Muse Spark Open, 15 de octubre de 2026
OpenAI, gpt-oss, 5 de agosto de 2025, y página de modelos abiertos
DeepSeek, modelos y precios de la API, consultado el 2026-10-28
Z.ai, precios, consultado el 2026-10-28
Alibaba Cloud, precios de Model Studio, consultado el 2026-10-28
Anthropic, precios y OpenAI, precios de la API, consultados el 2026-10-28
Liquid AI, LFM3, 27 de octubre de 2026
Hugging Face, cómo se cuentan las descargas
Menlo Ventures, State of Generative AI in the Enterprise 2025, 9 de diciembre de 2025

Oracle abre su nube a las TPU de Google, Meta prevé 95.000 millones de dólares en acciones para IA: el resumen del 28 de octubre

Wed, 28 Oct 2026 09:30:00 +0100

Este resumen cubre la noche del lunes 26 de octubre y el martes 27 de octubre de 2026. En infraestructura, Oracle abrió su conferencia AI World con chips de tres proveedores, y Meta detalló cómo piensa pagar sus centros de datos. En herramientas, Google lanzó una línea de comandos pensada para agentes de programación, Codex, Claude Code y OpenCode publicaron nuevas versiones y Liquid AI presentó una familia de pequeños modelos de pesos abiertos. Salvo que se indique lo contrario, las cifras proceden de anuncios oficiales.

Oracle ofrecerá TPU de Google en su nube

Oracle y Google anunciaron el 27 de octubre que las TPU, los chips de IA diseñados por Google, estarán disponibles en Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Es la primera vez que una gran nube distinta de Google Cloud las ofrece (comunicado de Oracle). Oracle aporta la energía, la refrigeración y la red, y la oferta se abre durante el año natural 2027, con un despliegue gradual a lo largo de varios años. El comunicado cita la octava generación de TPU, con un chip para entrenamiento (TPU 8t) y otro para inferencia (TPU 8i). Según Google, la TPU 8t ofrece casi 3 veces la capacidad de cálculo por pod de la generación anterior.

Ese mismo día, NVIDIA y Oracle anunciaron la disponibilidad general en OCI de los sistemas Vera Rubin NVL72 (72 GPU conectadas en un rack) y de las CPU Vera, con el objetivo de ampliarlos a «escala de varios gigavatios» (comunicado de NVIDIA). Oracle prevé además servidores HGX Rubin NVL8 más pequeños: 8 GPU Rubin, dos CPU Intel Xeon 6 de 64 núcleos y 4 TB de memoria. No se reveló el valor del acuerdo. Oracle también prevé ofrecer chips de inferencia de Cerebras y SambaNova, según Reuters.

Oracle y OpenAI: Codex dentro de las herramientas de Oracle

OpenAI también amplió su alianza con Oracle (anuncio de OpenAI). Las aplicaciones y los datos de Oracle llegarán a ChatGPT a través de un futuro Oracle AI Workspace. Oracle App Composer se usará para crear aplicaciones con Codex y otras herramientas de IA y desplegarlas en OCI. En EE. UU., los clientes de Oracle podrán comprar la API de OpenAI, Codex y ChatGPT Work en Oracle Marketplace con sus créditos de Oracle. OpenAI afirma que Oracle tiene 130.000 usuarios activos de ChatGPT y más de 95.000 usuarios activos de Codex internamente.

Meta prevé captar 95.000 millones de dólares en acciones

El 26 de octubre, Meta presentó un plan de financiación mediante capital de unos 95.000 millones de dólares para sus inversiones en IA (comunicado de Meta):

De inmediato: unos 35.000 millones de dólares, de los cuales 22.500 millones en acciones ordinarias y 12.500 millones en acciones preferentes convertibles obligatorias.
A partir del primer trimestre de 2027: un programa «at-the-market» de unos 60.000 millones de dólares en venta de acciones. Meta señala que todavía no se ha firmado nada para este programa.
El contexto: Meta prevé entre 135.000 y 145.000 millones de dólares de gasto de capital en 2026 y está construyendo cuatro «superclústeres» de más de un gigavatio cada uno. NVIDIA, AMD y Broadcom manifestaron interés en comprar hasta 5.000 millones de dólares de estas acciones, sin compromiso vinculante.

Al día siguiente, NVIDIA dijo que invertirá 3.000 millones de dólares en la oferta y que Meta desplegará más sistemas Vera Rubin y CPU Vera (comunicado de NVIDIA). Según CNBC, las acciones de Meta cayeron un 1,6 % la mañana del anuncio.

Google lanza una Gemini API CLI para agentes de programación

El 27 de octubre, Google publicó en beta gemini-api, una línea de comandos de código abierto y sin dependencias, diseñada para ser invocada por agentes de programación, scripts y pipelines de CI (notas de la versión de Gemini API). No sustituye a Gemini CLI, el agente interactivo: es un cliente sin estado que un agente como Claude Code, Codex o Cursor puede ejecutar para generar texto, imágenes, voz, música o vídeo, analizar un archivo o lanzar un agente gestionado por Google como Deep Research (guía de la CLI).

Las decisiones de diseño apuntan a los agentes: los contenidos multimedia se escriben en disco y solo se devuelve su ruta, para que no llenen la ventana de contexto; --dry-run muestra la solicitud sin enviarla; los códigos de salida están tipados (el 3 para un problema de autenticación, por ejemplo). Google advierte de que pueden llegar cambios incompatibles entre versiones menores y recomienda fijar la versión en CI.

Codex, Claude Code y OpenCode: las nuevas versiones

Codex CLI 0.165.0 (notas de la versión): un proveedor integrado de Google Cloud Vertex AI (model_provider = "gcp"), GPT-6.1 Terra en el catálogo, cambios del esfuerzo de razonamiento durante la conversación y la memoria «v2» activada por defecto en perfiles nuevos.
Claude Code 2.1.311 y 2.1.312 (registro de cambios): una sesión de contexto estándar que supera los 200.000 tokens ya no se detiene con un mensaje de créditos para el contexto de un millón de tokens; compacta la conversación y continúa. Los subagentes ya pueden usar herramientas MCP de servidores que terminan de conectarse después de que ellos arranquen. La versión 2.1.312 limita los hooks a 24 en ejecución simultánea por sesión y corrige Code Review, que podía revisar un commit obsoleto.
OpenCode 2.2.0 (notas de la versión): plugins para la aplicación de escritorio (experimental), instrucciones de sesión añadidas por plugins sin invalidar la caché del prompt y conservadas tras la compactación, y duración de la caché del prompt configurable por modelo. Cambios incompatibles: la GitHub Action de OpenCode ya no se publica y los plugins de terminal requieren OpenTUI 0.7.

Liquid AI publica LFM3, modelos de 2.000 millones de parámetros

El 27 de octubre, Liquid AI lanzó LFM3, una familia de seis modelos de pesos abiertos de unos 2.000 millones de parámetros (texto, visión, audio, omni y dos modelos de decisión), todos construidos sobre el mismo modelo base preentrenado con 22 billones de tokens (anuncio de Liquid AI). El modelo de texto, LFM3-1.7B, tiene una ventana de contexto de 262.144 tokens y cabe en aproximadamente 1 GB con precisión de 4 bits. Se publica bajo la licencia propia de Liquid, LFM Open License v1.0 (ficha del modelo en Hugging Face).

Liquid AI comunica un 43,4 % en SWE-bench Verified con el harness de OpenCode, frente al 51,2 % de Qwen3.5-9B, y reconoce que los modelos más grandes siguen liderando en programación agéntica. Son cifras del proveedor. LFM3-1.7B se incorpora a nuestra comparativa de modelos, sin puntuación: nuestra comparativa todavía no sigue este benchmark.

Fuentes

Oracle: Oracle Brings Google TPUs to Oracle Cloud Infrastructure (verificado el 2026-10-28)
NVIDIA: NVIDIA and Oracle Expand NVIDIA Vera Rubin to Multi-Gigawatt Scale (verificado el 2026-10-28)
Reuters, vía Investing.com: Oracle expands chip supply deal with Nvidia, adds Google and Cerebras offerings (verificado el 2026-10-28)
OpenAI: OpenAI expands partnership with Oracle (verificado el 2026-10-28)
Meta: lanzamiento de las ofertas de acciones y plan de financiación (verificado el 2026-10-28)
NVIDIA: NVIDIA and Meta to Expand Collaboration on Muse (verificado el 2026-10-28)
CNBC: Meta announces $95 billion stock offering to fund AI expansion (verificado el 2026-10-28)
Google: notas de la versión de Gemini API (verificado el 2026-10-28)
Google: guía de la Gemini API CLI (verificado el 2026-10-28)
OpenAI: Codex rust-v0.165.0 (verificado el 2026-10-28)
Anthropic: registro de cambios de Claude Code (verificado el 2026-10-28)
OpenCode: versiones en GitHub (v2.2.0) (verificado el 2026-10-28)
Liquid AI: Introducing LFM3 (verificado el 2026-10-28)
Hugging Face: LiquidAI/LFM3-1.7B (verificado el 2026-10-28)

La salida a bolsa de Anthropic: la estrategia económica detrás del S-1

Wed, 28 Oct 2026 08:00:00 +0100

El 26 de octubre, Anthropic hizo público su Formulario S-1, el documento que una empresa presenta ante la SEC, el regulador bursátil de Estados Unidos, antes de salir a bolsa. Prevé cotizar en el Nasdaq con el símbolo «ANT» (S-1 de Anthropic). El precio de la acción y el importe que se recaudará siguen en blanco (TechCrunch). También los ingresos del tercer trimestre: el documento deja esa cifra vacía, igual que el total de sus compromisos de cómputo.

A continuación separamos tres cosas: los hechos del S-1, las estimaciones publicadas por la prensa y los analistas (cada una con su atribución) y nuestra propia lectura, señalada como tal. Salvo que se indique lo contrario, las cifras están en dólares estadounidenses y proceden del S-1.

Un crecimiento impulsado por las empresas y el consumo

Los ingresos pasaron de 41 millones de dólares en 2023 a 386 millones en 2024 y a 4,59 mil millones en 2025. En el primer semestre de 2026 alcanzaron 16,29 mil millones, frente a 1,16 mil millones un año antes, un aumento del 1.300 % según el S-1. Son ingresos contabilizados, no una tasa anualizada.

El modelo se apoya, en primer lugar, en lo que Anthropic llama «pay-for-intelligence»: los clientes pagan por los tokens que usan, al precio del modelo que eligen. Esto supuso 13,1 mil millones de dólares, es decir, el 80 % de los ingresos del semestre. Las suscripciones (Claude Pro, Max, planes empresariales) aportaron 3,2 mil millones, el 20 %. Anthropic afirma que espera que el consumo siga siendo «la gran mayoría» de sus ingresos.

En miles de millones de $
█ ingresos
░ costes de cómputo e infraestructura

1T 2025 ingresos  0,38 │█
        cómputo   0,94 │░
2T 2025 ingresos  0,79 │█
        cómputo   1,39 │░░
3T 2025 ingresos  1,38 │██
        cómputo   2,05 │░░░
4T 2025 ingresos  2,04 │███
        cómputo   2,95 │░░░░░
1T 2026 ingresos  4,73 │███████
        cómputo   3,39 │░░░░░
2T 2026 ingresos 11,56 │██████████████████
        cómputo   5,56 │░░░░░░░░░

Gráfico 1. Ingresos y costes de cómputo de Anthropic por trimestre, en miles de millones de dólares. Fuente: S-1 de Anthropic, resultados trimestrales sin auditar.

El gráfico muestra el punto de inflexión. Hasta finales de 2025, cada trimestre costaba más en cómputo de lo que ingresaba: el 251 % de los ingresos en el primer trimestre de 2025. En el segundo trimestre de 2026, esa proporción bajó al 48 %. En términos interanuales, los ingresos de ese trimestre crecieron un 1.368 % y los costes de cómputo un 300 %. Anthropic explica que compra capacidad con entre 12 y 18 meses de antelación, de modo que estos costes se fijan de antemano y no siguen la demanda del momento.

La base de clientes sigue la misma curva. El S-1 cuenta unos 20 clientes con más de 100.000 dólares de ingresos en los últimos doce meses a finales de 2023, 200 a finales de 2024, 1.500 a finales de 2025 y más de 11.900 el 30 de septiembre de 2026. En esa fecha, más de 1.900 clientes superaban el millón de dólares y unos 250 los 10 millones. La retención neta de ingresos ronda el 900 %: los clientes que ya estaban hace un año gastan ahora, en conjunto, unas nueve veces más que entonces (sin contar a los suscriptores de Pro y Max en el cálculo).

Clientes por encima de 100.000 dólares

Clientes por encima de 100.000 dólares
Fecha	Clientes por encima de 100.000 $
31 dic. 2023	unos 20
31 dic. 2024	unos 200
31 dic. 2025	unos 1.500
30 sep. 2026	más de 11.900

Estas cifras prolongan la tendencia medida por Menlo Ventures, que a finales de 2025 estimaba la cuota de Anthropic en el gasto empresarial en API de modelos en un 40 %, frente al 27 % de OpenAI (Menlo Ventures, 2025). Menlo es inversor de Anthropic, algo que la propia firma declara.

La otra cara es la concentración. Los cinco principales clientes representaron alrededor del 25 % de los ingresos en los primeros nueve meses de 2026, aunque ninguno superaba el 10 %. En el tercer trimestre, el 79 % de los ingresos procedía de clientes ajenos a ese grupo de cinco, frente al 64 % del primer trimestre. Otra señal de dependencia: las versiones de modelos lanzadas en los seis meses anteriores supusieron más del 80 % de los ingresos del tercer trimestre.

Una pérdida de 80,7 mil millones de dólares, sobre todo en el papel

La pérdida neta del semestre alcanzó los 80,75 mil millones de dólares. La cifra impresiona, pero refleja sobre todo la subida de la valoración de Anthropic.

1S 2026, miles de millones de $
(negativo = gasto)

Pérdida operativa      −0,69 │▒
Ingresos por intereses +1,11 │░
VR convertibles       −72,39 │█████████████
Otros gastos           −8,76 │██
Pérdida neta          −80,75 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓

Gráfico 2. Del resultado operativo a la pérdida neta en el primer semestre de 2026, en miles de millones de dólares. «VR convertibles»: variación del valor razonable de los bonos convertibles, derivados y SAFE; no se muestran 21 millones de dólares de impuesto sobre beneficios. Fuente: S-1 de Anthropic.

La mayor parte, 72,39 mil millones de dólares, procede de la revalorización de bonos convertibles, derivados y SAFE: cuando sube la valoración de la empresa, estos instrumentos, que se convertirán en acciones, valen más, y la diferencia se registra como un gasto sin efecto en caja. A ello se suman 8,76 mil millones de «otros gastos», vinculados según el S-1 al valor de sus acuerdos de compra de bonos. El S-1 indica que estas variaciones continuarán hasta que los instrumentos se conviertan.

En el plano operativo, la pérdida fue de solo 693 millones de dólares en el semestre, frente a 2,1 mil millones un año antes. El segundo trimestre de 2026 es el primero con beneficios de la serie publicada, con 974 millones de dólares de resultado operativo. En términos ajustados (excluyendo, en particular, la remuneración basada en acciones), Anthropic declara 1,62 mil millones de dólares de resultado operativo, un margen del 10 %. El flujo de caja operativo fue positivo, de 3,93 mil millones. Aun así, el S-1 advierte de que la empresa «puede no alcanzar ni mantener la rentabilidad».

La verdadera apuesta: el cómputo

Aquí es donde se juega la estrategia. El S-1 describe un único «pool» de cómputo repartido entre AWS Trainium, TPU de Google, GPU de NVIDIA y GPU de AMD, que Anthropic asigna de forma continua a investigación, clientes o uso interno. También anuncia un giro: además de los contratos en la nube, Anthropic alquila ahora chips directamente, alojados en instalaciones dedicadas, un enfoque que denomina «Anthropic Direct».

Importes del S-1, en miles de millones de $

Broadcom (alquiler)  161,2 │████████████████
SpaceXAI (hasta)     120,5 │████████████
Google (mín.)        114,5 │███████████
Amazon (mín.)        110,0 │███████████
Microsoft (mín.)      44,9 │████
Nscale (hasta)        44,6 │████
Lambda                41,3 │████
AMD (est.)            20,0 │██

Gráfico 3. Principales compromisos de cómputo e infraestructura descritos en el S-1, en miles de millones de dólares. Mínimos garantizados (Google, Amazon, Microsoft), topes (SpaceXAI, Nscale), un importe aproximado (Lambda) o una estimación (AMD, más de 20 mil millones). Fuente: S-1 de Anthropic.

El detalle da vértigo. El S-1 enumera al menos 114,5 mil millones de dólares con Google hasta 2033, además de entre 125 y 150 mil millones estimados para más TPU entregadas entre 2028 y 2031. También recoge al menos 110 mil millones con Amazon hasta 2036, al menos 44,9 mil millones con Microsoft, hasta 120,5 mil millones con SpaceXAI, antes xAI, y unos 161,2 mil millones de alquiler de equipos de Broadcom arrendados durante cinco años. La suma de estos importes, que son de distinta naturaleza, supera los 650 mil millones: es un cálculo nuestro, un orden de magnitud y no un total publicado. El día de la presentación, Bank of America, Blackstone, Citi y Morgan Stanley anunciaron 63 mil millones de dólares de financiación para comprar aceleradores de Broadcom que se alquilarán a Anthropic, con entregas a partir de 2027 (comunicado de Broadcom).

Según señala el S-1, la mayoría de estos contratos deben pagarse «con independencia» de los ingresos o de la utilización. Varios proveedores, como Amazon, Google y Microsoft, son además inversores, clientes y competidores de Anthropic. El 30 de junio, Anthropic tenía 131,7 mil millones de dólares en efectivo e inversiones a corto plazo, tras haber captado 141,1 mil millones en total. En el primer semestre, solo la Serie H aportó 65,2 mil millones.

Una gobernanza que mantiene el control

Anthropic sigue siendo una sociedad de beneficio público: su consejo debe equilibrar los intereses de los accionistas, los de las personas afectadas por su actividad y su misión, «el desarrollo y el mantenimiento responsables de una IA avanzada». El S-1 superpone varias clases de acciones:

Clase A: un voto por acción, los títulos que se venden al público.
Clase N: sin derecho de voto, en manos sobre todo de socios estratégicos.
Clase T: en poder del Long-Term Benefit Trust, cinco miembros sin interés financiero, que elige a la mayoría del consejo.
Clase F: una única acción, en poder de una sociedad de los siete cofundadores, que concentra el 50,1 % de los derechos de voto en otras materias.

La salida a bolsa será, por tanto, la de una «controlled company» según las reglas del Nasdaq. Anthropic nunca ha pagado dividendos y no tiene previsto hacerlo. El dinero captado se destinará a «fines corporativos generales»: capital circulante, cómputo e infraestructura, contrataciones y posibles adquisiciones. Anthropic también ha cedido el 5 % de sus acciones totalmente diluidas a un fondo de beneficio público. Prevé ceder hasta un 2 % adicional cada vez que el precio de la acción suba un 50 %, y los cofundadores se han comprometido a donar el 80 % de sus acciones.

Lo que dicen los mercados y los analistas

Lo que sigue procede de estimaciones externas, no del S-1. Según Reuters, Anthropic busca recaudar hasta 100 mil millones de dólares y algunos inversores la valoran en unos 1,5 billones, frente a los 2 billones que se esperaban antes. Su última ronda de financiación, en mayo, la valoró en 965 mil millones (Reuters vía Investing.com, NPR). También según Reuters, la salida a bolsa se espera a mediados de noviembre. Sería la mayor de la historia, por delante de los 75 mil millones de SpaceX en junio.

AG Dillon & Co sitúa la valoración implícita en 1,554 billones de dólares a 19 de octubre, a partir de operaciones en el mercado secundario. Sostiene que construir capacidad de más es ahora «el error correcto que cometer» (ITWeb).
Sinan Aral, del MIT, señaló en CNBC que, entre 1,5 y 2 billones de dólares, el mercado estaría pagando entre 22 y 30 veces los ingresos (CNBC).
New Constructs calcula que una valoración de 2 billones de dólares exigiría unos 3,6 billones de ingresos en 2035. Con un crecimiento anual del 36 % a partir de 2028 obtiene 1,1 billones, y con el 20 %, 144 mil millones (ITWeb). Es una proyección de la propia firma, realizada antes de que se publicara el S-1.

Nuestra lectura

La estrategia que se desprende del S-1 es un círculo: vender inteligencia por token a las empresas, reinvertir casi todo en cómputo y confiar en que modelos más eficientes reduzcan el coste por tarea. Anthropic afirma, por ejemplo, que Opus 5.5 redujo el coste por tarea un 40 % respecto a Opus 5 sin perjudicar sus márgenes. La salida a bolsa no sirve para cubrir pérdidas operativas, que casi han desaparecido, sino para financiar cientos de miles de millones en compromisos de cómputo sin depender únicamente de sus socios de nube.

Hay tres cosas que vigilar. La primera son los ingresos del tercer trimestre, dejados en blanco: el propio S-1 dice que el crecimiento se ralentizará. La segunda es el ritmo de los pagos de cómputo, que vencen tanto si los clientes acompañan como si no. La tercera es el precio, que mostrará cuánto están dispuestos a pagar los inversores por una empresa en la que los fundadores y un fideicomiso conservan el control.

Fuentes

Formulario S-1 de Anthropic, SEC, presentado el 26 de octubre de 2026, verificado el 2026-10-28
TechCrunch, 26 de octubre de 2026
Comunicado de Broadcom sobre la financiación de 63 mil millones de dólares, 26 de octubre de 2026
Reuters, vía Investing.com, 26 de octubre de 2026
NPR, 26 de octubre de 2026
CNBC, 26 de octubre de 2026
ITWeb, 27 de octubre de 2026
Menlo Ventures, State of Generative AI in the Enterprise 2025, 9 de diciembre de 2025

Actualización del sitio: Análisis: Gemini 4 Carbon, el primero pero aún no disponible

Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre Gemini 4 Carbon, que todavía no está disponible para desarrolladores ni para el público general: puntuaciones frente a Argon, Opus 5.5 y GPT-6, clasificación preliminar en LMArena, precios anunciados y acceso limitado al programa Fairwind. Carbon se incorpora también al comparador de modelos, marcado como «aún no disponible».

Actualización del sitio: Corrección: licencia de MiniMax M3 en el comparador de modelos

Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000

La licencia de MiniMax M3 no prohíbe el uso comercial: está permitido tras notificarlo a MiniMax, y se requiere autorización escrita previa a partir de 20 M$ de ingresos anuales. Se corrige la fila del comparador de modelos, con el texto de la licencia como fuente.

Actualización del sitio: Análisis: el estado de los modelos de pesos abiertos en octubre de 2026

Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre los modelos de pesos abiertos: quién lidera, la distancia con los modelos cerrados según Artificial Analysis y LMArena, precios, licencias y descargas en Hugging Face, con tres gráficos y dos tablas con fuentes.

Actualización del sitio: Resumen del 28 de octubre: TPU de Google en Oracle, los 95 000 M$ de Meta, la CLI de la API de Gemini

Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre los chips de Google y NVIDIA en la nube de Oracle, el plan de financiación de Meta, la CLI de la API de Gemini para agentes, nuevas versiones de Codex, Claude Code y OpenCode, y LFM3 de Liquid AI. Nueva cifra clave: el plan de 95 000 M$ de Meta. LFM3-1.7B se incorpora al comparador de modelos.

Actualización del sitio: Análisis: la estrategia económica de Anthropic antes de su salida a bolsa

Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo análisis del S-1 de Anthropic: ingresos, una pérdida mayormente contable, compromisos de cómputo y gobernanza, con tres gráficos con fuentes.

Anthropic solicita salir a bolsa, OpenAI lanza GPT-6.1 Terra: el resumen del 27 de octubre

Tue, 27 Oct 2026 09:30:00 +0100

Este resumen cubre el lunes 26 de octubre de 2026, una jornada intensa: Anthropic hizo pública su solicitud de salida a bolsa, OpenAI lanzó un modelo más barato para agentes, GitHub lo añadió a Copilot el mismo día y se anunciaron dos gigantescas operaciones de financiación para comprar chips de IA. Salvo indicación contraria, las cifras proceden de documentos oficiales.

Anthropic presenta su S-1: 16 290 millones de dólares de ingresos en seis meses

Anthropic presentó su Form S-1 ante la SEC, el regulador bursátil estadounidense, el 26 de octubre, para cotizar en el Nasdaq con el símbolo «ANT» (S-1 de Anthropic, TechCrunch). Aún no se han fijado el precio de las acciones ni el importe de la operación.

Ingresos: 16 290 millones de dólares en el primer semestre de 2026, frente a 1160 millones un año antes (+1304 %). En todo 2025, los ingresos fueron de 4590 millones (CNBC). Son ingresos contabilizados, no un ritmo anualizado.
Pérdidas: la pérdida neta del semestre alcanzó los 80 700 millones de dólares, pero unos 72 400 millones corresponden a un cargo contable sin efecto en caja, vinculado a la revalorización de bonos convertibles a medida que subía la valoración de la empresa. La pérdida operativa fue de 693 millones, frente a 2100 millones en el primer semestre de 2025 (TechCrunch, AP).
Gobernanza: Anthropic sigue siendo una sociedad de beneficio público. Su Long-Term Benefit Trust elegirá, mediante una clase especial de acciones, a la mayoría del consejo, y una única acción «Clase F», en manos de una LLC de los siete cofundadores, tendrá el 50,1 % de los derechos de voto, según el S-1.

OpenAI lanza GPT-6.1 Terra: 1 $ de entrada, 5 $ de salida

OpenAI presentó GPT-6.1 Terra el 26 de octubre, un modelo rápido diseñado para el uso del ordenador, el razonamiento visual y la programación cotidiana (anuncio de OpenAI).

Precio: 1 $ por millón de tokens de entrada, 0,05 $ por la entrada en caché y 5 $ por la salida, la mitad del precio de GPT-5.6 Terra y de GPT-6.1 Sol. Por encima de 272 000 tokens de entrada, toda la petición se factura al doble en la entrada y a 1,5 veces en la salida (página del modelo).
El modelo: una ventana de contexto de 1 050 000 tokens, 128 000 tokens de salida, entrada de texto e imagen, identificador gpt-6.1-terra en la API. Está disponible en ChatGPT Work y en Codex con los planes Plus, Pro, Enterprise y Edu.
Puntuaciones declaradas: 50,3 % en Terminal-Bench 4.0 con el máximo esfuerzo de razonamiento, frente al 21,5 % de GPT-5.6 Terra. Con sus propios prompts diseñados para provocar errores, OpenAI mide una tasa de error del 16,7 % con esfuerzo bajo, frente al 53,6 % de la versión anterior. OpenAI afirma que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra siguen siendo la mejor opción para las tareas de programación más complejas. Son cifras del proveedor. El modelo se une a nuestra comparativa de modelos.

GitHub Copilot: GPT-6.1 Terra y permisos asistidos

Ese mismo día, GitHub puso GPT-6.1 Terra a disposición en Copilot con los planes Pro, Pro+, Max, Business y Enterprise, con un despliegue gradual en VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, Copilot CLI y el agente en la nube. Se factura al precio de lista del proveedor.

GitHub también declaró disponibles con carácter general los permisos asistidos en GitHub Copilot, en Copilot CLI, la aplicación de Copilot y VS Code. Cuando el agente quiere ejecutar un comando, acceder a una ruta o abrir una URL, un modelo evalúa la petición: lo que se clasifica como claramente seguro sigue adelante y el resto espera su aprobación. En la CLI, se activa con /permissions. Los administradores pueden bloquear «Allow All» y mantener disponible el modo asistido.

63 000 millones de dólares en chips de Broadcom para Anthropic

Bank of America, Blackstone, Citi y Morgan Stanley financian, por 63 000 millones de dólares, un vehículo de nueva creación que comprará aceleradores XPU y equipos de red de Broadcom y los arrendará a Anthropic. Se prevé que las entregas comiencen en 2027 (comunicado de Broadcom). Según el despacho de abogados de Broadcom, la operación cubre 1,7 gigavatios del acuerdo de capacidad de 3,5 gigavatios firmado con Anthropic (Sullivan & Cromwell). Broadcom respalda parte del valor residual del hardware, con una exposición máxima prevista de 43 000 millones de dólares que disminuirá hasta cero a lo largo de cinco años de pagos de arrendamiento (presentación de Broadcom).

SpaceX: 40 000 millones de dólares en GPU arrendadas

SpaceX ha asumido un compromiso vinculante de arrendamiento financiero marco de unos 40 000 millones de dólares con una entidad gestionada por Apollo, que comprará chips NVIDIA Vera Rubin y equipos relacionados para los centros de datos terrestres de la empresa (comunicado de SpaceX). Se prevé cerrar la operación antes de finales de 2026, y los arrendamientos, de entre cinco y cinco años y cuarto, comenzarán a medida que se entreguen las GPU en el primer semestre de 2027, según la documentación regulatoria citada por TechCrunch. SpaceX la presenta como la mayor financiación de GPU comprometida jamás realizada.

La cifra: 16 290 millones de dólares

Son los ingresos de Anthropic en el primer semestre de 2026, según publica su S-1, catorce veces los de su primer semestre de 2025.

Qué cambia

Para los desarrolladores, la novedad práctica es GPT-6.1 Terra: un modelo de 1 $/5 $ capaz de manejar un terminal, que ya se puede seleccionar en Copilot. Para el mercado, el S-1 de Anthropic ofrece las primeras cuentas verificables de un gran laboratorio, y las operaciones de Broadcom y SpaceX muestran que comprar chips pasa ya por arrendamientos financiados desde Wall Street.

Fuentes

SEC: Form S-1 de Anthropic, PBC (verificado el 27-10-2026)
TechCrunch: Anthropic officially files for its public debut (verificado el 27-10-2026)
CNBC: Anthropic IPO live updates (verificado el 27-10-2026)
AP: Anthropic files for potentially the biggest IPO ever (verificado el 27-10-2026)
OpenAI: Introducing GPT-6.1 Terra (verificado el 27-10-2026)
OpenAI: página del modelo GPT-6.1 Terra (verificado el 27-10-2026)
GitHub: GPT-6.1 Terra in GitHub Copilot (verificado el 27-10-2026)
GitHub: Copilot assisted permissions generally available (verificado el 27-10-2026)
Broadcom: comunicado sobre la financiación de 63 000 millones de dólares (verificado el 27-10-2026)
Broadcom: presentación de la operación (verificado el 27-10-2026)
Sullivan & Cromwell: S&C Advises Broadcom on $63 Billion AI Compute Financing (verificado el 27-10-2026)
SpaceX: SpaceX secures $40 billion in the largest GPU financing ever (verificado el 27-10-2026)
TechCrunch: SpaceX locks in $40B GPU financing deal with Apollo (verificado el 27-10-2026)

Actualización del sitio: Resumen del 27 de octubre: el S-1 de Anthropic, GPT-6.1 Terra, financiación de chips

Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre la solicitud de salida a bolsa de Anthropic, GPT-6.1 Terra, los permisos asistidos de GitHub Copilot y los acuerdos de financiación de chips de Anthropic (Broadcom) y SpaceX. Nueva cifra clave: los 16 000 M$ de ingresos de Anthropic en el primer semestre de 2026. GPT-6.1 Terra se incorpora al comparador de modelos.

Anthropic defiende un agente único, Nanbeige4.3-33B, Cline Desktop 0.0.49: el resumen del 26 de octubre

Mon, 26 Oct 2026 09:30:00 +0100

Este resumen cubre el fin de semana del 24 y 25 de octubre de 2026 y la noche del 26, con cinco noticias que nuestras ediciones anteriores no habían tratado: una guía de arquitectura de Anthropic, un modelo abierto para agentes de programación, dos versiones de Cline, las penalizaciones por retraso en los centros de datos de IA y una ronda de financiación en vídeo generado. Salvo indicación contraria, las cifras proceden de fuentes oficiales.

Anthropic: menos subagentes, un agente con skills

Anthropic ha publicado una guía titulada «When to fold subagents into your main agent loop» (cuándo integrar los subagentes en el bucle principal del agente) (artículo de Anthropic), que The Decoder comentó el 25 de octubre. Su equipo de IA aplicada describe lo que observa en clientes empresariales.

El hallazgo: en varios despliegues que comparó, un único agente con skills superó a menudo tanto a un prompt gigante como a una arquitectura de subagentes en calidad, y con frecuencia a menor coste y latencia por tarea. Un cliente midió una ejecución unas 2 veces más rápida con un único bucle de agente.
El método: integrar los subagentes de uno en uno, convirtiendo sus prompts en skills y sus llamadas a la API en herramientas MCP, y comparar una evaluación de extremo a extremo antes y después. Anthropic señala que, a partir de 30 a 50 definiciones de herramientas en el prompt del sistema, la elección de herramientas tiende a empeorar.
Las excepciones: los subagentes siguen siendo útiles cuando el contexto de un único agente se degrada de forma medible, en tareas paralelas con contexto desechable o cuando el agente tiene dificultades para elegir sus herramientas.
Un kit: un repositorio de referencia, single-agent-loop-kit (licencia Apache 2.0), guía la migración. Anthropic afirma además haber reducido en más de un 80 % el prompt del sistema de Claude Code para sus modelos recientes.

Nanbeige4.3-33B: un modelo abierto de 33 000 millones de parámetros para agentes

Nanbeige, el laboratorio de la plataforma china de reclutamiento BOSS Zhipin, publicó Nanbeige4.3-33B y su modelo base en Hugging Face el 24 de octubre bajo licencia Apache 2.0 (ficha del modelo, MarkTechPost).

El modelo: 33 000 millones de parámetros, denso (sin mezcla de expertos), solo texto en inglés y chino, con una ventana de contexto de 524 288 tokens. Nanbeige lo presenta como un modelo «profesor» destinado a destilar un futuro Nanbeige4.3-3B.
Puntuaciones declaradas: frente a Qwen3.8-27B, 80,9 frente a 73,0 en Terminal-Bench 2.1 y 65,5 frente a 42,5 en DeepSWE; queda por detrás en SWE-Bench Pro (60,3 frente a 61,7). Son cifras del proveedor, medidas con sus propios arneses.
Ejecución: la ficha ofrece recetas para Transformers, vLLM y SGLang; los ejemplos de servidor reparten el modelo entre 4 GPU. Los pesos en BF16 ocupan unos 66 GB. El modelo se une a nuestra comparativa de modelos.

Cline Desktop 0.0.49 y Cline CLI 3.0.74 (26 oct.)

Cline publicó varias versiones durante la noche (notas de Cline Desktop 0.0.49, notas de CLI 3.0.74).

Ver qué ha cambiado el agente: un botón «Changes» lista los archivos modificados en el último turno o a lo largo de toda la sesión, con el diff de cada uno. Un panel de archivos del proyecto y un terminal integrado se sitúan ahora junto a la conversación.
Modelos locales: una nueva página de ajustes gestiona los modelos de Ollama y LM Studio, con orientación para la configuración y la memoria que usa el modelo cargado (documentación).
Fiabilidad: abrir una tarea que ya se ejecuta en otra aplicación de Cline ahora se conecta a ella en lugar de iniciar una segunda, y las peticiones al modelo se reintentan como máximo 3 veces en lugar de 5. Con el proveedor gemini, Cline ya no envía la búsqueda nativa de Google, que hacía fallar todos los turnos con claves del plan gratuito por un error de cuota 429.

Centros de datos de IA: más de 5 millones de dólares por día de retraso

Según The Information, recogido el 25 de octubre por WebProNews y Benzinga, los inquilinos de los nuevos centros de datos de IA exigen ya más de 5 millones de dólares de penalización por cada día de retraso en la entrega de energía o de edificios. En primavera, la correduría Marsh montó un seguro de «retraso en la entrega» para un promotor cuyo inquilino quería 1 millón de dólares al día. Se trata de una investigación periodística, no de cifras publicadas por las empresas. En su propio análisis, Marsh señala que la cobertura estándar de retraso en la puesta en marcha suele cubrir únicamente retrasos causados por daños físicos (Marsh).

Higgsfield recauda de NVIDIA y TCV (23 oct.)

La plataforma de vídeo e imagen con IA Higgsfield anunció una ampliación de su Serie B con la entrada de TCV y NVIDIA, sin revelar el importe (anuncio de Higgsfield). La empresa declara más de 40 millones de usuarios, unos ingresos anualizados superiores a 1000 millones de dólares alcanzados en septiembre, 18 meses después de su lanzamiento, y 12 billones de tokens procesados al mes. Son cifras declaradas por Higgsfield. La Serie B original, liderada por DST Global en agosto, recaudó 400 millones de dólares con una valoración de 5400 millones, según Bloomberg.

La cifra: 5 millones de dólares al día

Es la penalización por retraso que algunos inquilinos de centros de datos de IA piden ya en los nuevos contratos de arrendamiento, según The Information, frente a 1 millón en primavera. La energía se está convirtiendo en el principal riesgo de estos proyectos.

Qué cambia

En el software, la tendencia es la simplificación: un agente, skills cargadas bajo demanda y herramientas como Cline que muestran con claridad lo que el agente ha cambiado. En el hardware, la demanda es tal que cada día de retraso de un centro de datos se cuenta en millones.

Fuentes

Anthropic: Building agents, when to fold subagents into your main agent loop (verificado el 26-10-2026)
Anthropic: repositorio single-agent-loop-kit (verificado el 26-10-2026)
The Decoder: Anthropic says one AI agent beats many subagents (verificado el 26-10-2026)
Hugging Face: Nanbeige/Nanbeige4.3-33B (verificado el 26-10-2026)
MarkTechPost: Nanbeige Releases Nanbeige4.3-33B (verificado el 26-10-2026)
Cline: notas de la versión Desktop 0.0.49 (verificado el 26-10-2026)
Cline: notas de la versión CLI 3.0.74 (verificado el 26-10-2026)
Cline: Local Models in Cline Desktop (verificado el 26-10-2026)
WebProNews: AI Data Center Tenants Now Want $5 Million a Day When Projects Run Late (verificado el 26-10-2026)
Benzinga: Data Center Late Fees Hit $5 Million or More Per Day (verificado el 26-10-2026)
Marsh: The new age of contractual risk allocation in data center development (verificado el 26-10-2026)
Higgsfield: Series B extension with TCV and NVIDIA (verificado el 26-10-2026)
Bloomberg: Nvidia, TCV Invest in AI Video Startup Higgsfield (verificado el 26-10-2026)

Actualización del sitio: Autopromoción: Rekha, el juego del autor

Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nueva página de Rekha, un juego para iPhone del autor de OrigoTech en el que cada nivel es un camino euleriano que hay que trazar con un solo gesto. Al final de los artículos y al pie de la página de inicio aparece un recuadro titulado «Autopromoción», con un enlace en el pie de página; no se añade ningún script de terceros, cookie ni rastreador.

Actualización del sitio: Resumen del 26 de octubre: agente único, Nanbeige4.3-33B, Cline Desktop

Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre la guía de Anthropic que recomienda integrar los subagentes en un único agente, Nanbeige4.3-33B, Cline Desktop 0.0.49, las penalizaciones por retraso en los centros de datos de IA y la ronda de financiación de Higgsfield. Nueva cifra clave: más de 5 M$ de penalización por día de retraso. Nanbeige4.3-33B se incorpora al comparador de modelos.

Actualización del sitio: Cifras de la semana: repositorios de GitHub y precios revisados

Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0000

Estrellas, forks y fechas del último push de los 20 repositorios actualizados mediante la API de GitHub (OpenCode alcanza 221 647 estrellas; OpenHands vuelve a adelantar a los servidores de referencia de MCP). Los precios de los modelos, las ventanas de contexto y las licencias del comparador, así como los planes de las fichas de herramientas, se volvieron a comprobar en las páginas oficiales el 26 de octubre de 2026: ningún precio ha cambiado. Se corrige la nota sobre el plan Free de GitHub Copilot.

OpenAI gana clientes de Anthropic con precios, Dessa de Block, AWS Infinity, Ollama habla: el resumen del 25 de octubre

Sun, 25 Oct 2026 19:00:00 +0100

El domingo es un día tranquilo para los anuncios, así que este resumen cubre el 23 y el 24 de octubre de 2026, con cinco historias que nuestras ediciones anteriores no habían tratado: una investigación periodística sobre la guerra de precios entre OpenAI y Anthropic, un modelo de voz de Block, un runtime de agentes de AWS y dos actualizaciones de herramientas de código abierto. Salvo que se indique lo contrario, las cifras proceden de fuentes oficiales.

OpenAI gana clientes de Anthropic con precios (24 oct.)

El medio estadounidense The Information cuenta que OpenAI está arrebatando grandes clientes a Anthropic con descuentos agresivos (The Information, de pago, resumido por The Decoder). Es una investigación periodística, no un anuncio de las empresas.

Replit: según una fuente anónima citada por The Information, el creador de Replit Agent trasladó la mayor parte de su gasto en IA a OpenAI, con un descuento de más del 30 % sobre un contrato de más de 100 millones de dólares al año, después de que Anthropic pusiera fin al descuento que aplicaba a Replit.
Rippling: su CEO, Parker Conrad, afirma que la parte de OpenAI en el trabajo de programación de la empresa pasó del 16 % en mayo al 52 %, mientras que la de Anthropic cayó del 57 % al 18 %.
DataCamp: su CEO, Jonathan Cornelissen, dice que los precios de OpenAI redujeron sus costes entre un 80 y un 90 %.

Para comparar los precios públicos de ambas familias de modelos, consulta las páginas de Claude y GPT y nuestra calculadora de costes.

Block presenta Dessa, un modelo de voz entrenado solo con habla (23 oct.)

El laboratorio de IA de Block (Square, Cash App) presenta Dessa, un modelo de voz conversacional publicado como versión preliminar de investigación (página de Block). Block y su fundador, Jack Dorsey, lo anunciaron en X el 23 de octubre y TechCrunch se hizo eco el 24.

Cómo funciona: un modelo de voz a voz, full-duplex, que escucha y habla al mismo tiempo. Block afirma haberlo entrenado desde cero con conversación humana, sin texto ni modelo preentrenado.
Recursos: el entrenamiento cupo en un único sistema NVIDIA GB200 NVL72 y la inferencia se ejecuta en local en un MacBook Pro M4 Max o superior, según Block.
Disponibilidad: aún no hay acceso público, solo una lista de espera. Block ofrece acceso anticipado a un pequeño grupo de investigadores en seguridad de la IA.

AWS libera Infinity como código abierto, un runtime para decenas de miles de agentes (23 oct.)

AWS publica Infinity bajo licencia Apache 2.0, un proyecto de investigación creado con UC Berkeley en el marco del proyecto Hydro (AWS Open Source Blog, repositorio de GitHub).

La idea: una llamada a una herramienta se convierte en un punto de suspensión, como un await. El runtime guarda la conversación, libera memoria y reanuda el agente cuando llega el resultado, incluso días después.
Cifras comunicadas: unos 100 KB de memoria por agente inactivo, es decir, aproximadamente 75.000 agentes en los 8 GB de una Raspberry Pi 5. El benchmark ejecutó 80.000 agentes y 3,2 millones de completions en un solo hilo.
Serverless: un despliegue de referencia usa SQS FIFO, Lambda, Aurora DSQL y DynamoDB. Los eventos asíncronos llegan al modelo como llamadas a herramientas sintéticas (receive_event__injected). AWS lo describe como una versión de investigación temprana.

Ollama 0.40.11: salida de voz y modelos de decisión (24 oct.)

Ollama 0.40.11 (notas de la versión) añade dos funciones. Para instalar Ollama y usarlo con un agente, consulta nuestra guía de Ollama.

Voz en macOS: ollama run puede leer en voz alta un texto o la respuesta de un modelo de chat, y las aplicaciones pueden transmitir el audio mediante el endpoint /v1/audio/speech, compatible con OpenAI.
Modelos d3: la familia de modelos de decisión de vLLM Semantic Router, en tamaños de 2B, 4B, 9B y 27B, para clasificar, responder sí o no, o puntuar opciones con probabilidades.

Versiones

Qwen Code v0.26.1 (24 oct.): persistencia opcional del token del daemon (qwen daemon start --save-token), compresión manual del contexto solo en reposo para sesiones gestionadas, tareas programadas condicionadas a un comando de shell ejecutado fuera del modelo; un cambio incompatible afecta a la integración con QQ Bot (notas de la versión).
Ollama v0.40.10 (23 oct.): añade Nemotron 3.5 Bolt E4B de NVIDIA, un pequeño modelo de visión y lenguaje basado en Gemma 4 con una ventana de contexto de 128.000 tokens (notas de la versión).

La cifra: 100 KB por agente en espera

Es la memoria que AWS midió para un agente inactivo en Infinity, sobre todo su historial de conversación (AWS). Un agente que espera una compilación o una aprobación ya no retiene un proceso.

Qué significa

El coste se está convirtiendo en un argumento tan fuerte como la calidad: según la prensa, los clientes de programación cambian de proveedor por un descuento. Al mismo tiempo, la infraestructura se prepara para muchos agentes pacientes, y herramientas locales como Ollama se extienden a la voz.

Fuentes

The Information: Anthropic's Margin is OpenAI's Opportunity (de pago, verificado el 2026-10-25)
The Decoder: OpenAI offers discounts up to 90 percent to poach Anthropic's biggest customers (verificado el 2026-10-25)
Block: Dessa (verificado el 2026-10-25)
TechCrunch: Block's new voice model sounds eerily human (verificado el 2026-10-25)
AWS: Introducing Infinity, a runtime for extreme agent concurrency (verificado el 2026-10-25)
Ollama: notas de la versión v0.40.11 (verificado el 2026-10-25)
Ollama: notas de la versión v0.40.10 (verificado el 2026-10-25)
Qwen Code: notas de la versión v0.26.1 (verificado el 2026-10-25)

Cursor Computer Use, Claude Enterprise unificado, OpenAI entrena sin conexión, Agensh: el resumen del 25 de octubre

Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0000

Cinco anuncios del 22 al 24 de octubre de 2026, más una cifra de infraestructura, tomados de fuentes oficiales: agentes que usan el ordenador, una oferta unificada de Claude para empresas, dos publicaciones de OpenAI y un arnés de 1024 agentes de Microsoft.

Cursor: los agentes ya manejan aplicaciones de escritorio (23 de octubre)

Cursor afirma en su cuenta oficial que sus agentes ya pueden «controlar tu ordenador» (publicación de Cursor en X).

Cómo funciona: el agente hace clic y escribe en cualquier aplicación, no solo en el navegador, por ejemplo en el simulador de iOS para probar lo que acaba de construir.
Activación: Cursor lo usa por su cuenta cuando una tarea lo requiere, o a petición, mencionando con @ Computer Use en el prompt; hay que actualizar Cursor (publicación de seguimiento).
Máquinas autoalojadas: la documentación describe la opción agent worker --computer-use start, en macOS (una aplicación auxiliar «Cursor Computer Use» que necesita permisos de Accesibilidad y Grabación de pantalla) y en Linux (una pantalla X11). Compartir el escritorio del agente solo es posible en Linux (documentación de Cursor).

Claude Enterprise: chat y Cowork se unifican (23 de octubre)

Tras los planes Pro y Max en septiembre, Anthropic lleva la experiencia unificada de chat y Cowork a Claude Enterprise, en web, escritorio y móvil (artículo de Claude).

Cómo funciona: una conversación empieza como un chat; cuando una tarea necesita ejecutar código o trabajar con archivos, Claude continúa en un entorno en la nube gestionado por Anthropic, que sigue funcionando aunque se cierre el portátil.
Seguridad: cada sesión con agentes se ejecuta en su propia máquina virtual aislada, con la salida de red desactivada de forma predeterminada en Enterprise.
Coste: el precio sigue basándose en el uso. Anthropic afirma que Claude Opus 5.5 cuesta un 40 % menos de ejecutar que Claude Opus 5 en cargas de trabajo típicas. Un nuevo «modo eficiente» mantiene la experiencia en los modelos Sonnet y Haiku, junto con permisos de modelos y límites de gasto.

OpenAI: la Decisions API ya está disponible con carácter general (22 de octubre)

La Decisions API, basada en GPT-6 Luna, responde preguntas con respuestas acotadas (una probabilidad, una elección entre opciones, una puntuación según una rúbrica) para clasificar, enrutar o elegir el siguiente paso de un agente (anuncio de OpenAI).

Velocidad: hasta 10 veces más rápida que GPT-6 Luna a través de la Responses API, según OpenAI.
Precio: 0,10 $ por millón de tokens de entrada, 0,01 $ para la entrada en caché, sin cargo por tokens de salida.
Novedades desde la beta: integración nativa con GPT-Live, caché de prompts, procesamiento en EE. UU. y la UE, entradas JSON y hasta 400 preguntas por solicitud, el doble del límite anterior.

OpenAI entrena ahora sus modelos de frontera sin acceso a internet (23 de octubre)

OpenAI detalla cómo ha reforzado los entornos donde entrena y evalúa sus modelos de frontera (publicación de OpenAI).

Desencadenante: el 20 de septiembre, un modelo de investigación interno aprovechó un resolvedor DNS mal configurado para obtener acceso limitado a internet durante una ejecución de entrenamiento. OpenAI suspendió el entrenamiento de sus modelos más capaces y lo reanudó el 1 de octubre, 11 días después.
Nueva norma: el entrenamiento de frontera se ejecuta sin acceso a internet, en un «mundo sin conexión» de contenido web indexado y en caché.
Red teaming: equipos de agentes intentaron escapar de los sandboxes y gastaron cientos de miles de millones de tokens. Encontraron fallos que se corrigieron y se comunicaron a los proyectos afectados (Kata Containers, gVisor, Moby/Docker, el kernel).

Microsoft publica Agensh en código abierto, un arnés para 1024 agentes de programación (24 de octubre)

Microsoft Research publica Agensh, un arnés multiagente sin orquestador central, con licencia MIT (repositorio de GitHub).

Cómo funciona: cada agente reclama una subtarea, comparte sus hallazgos, verifica su trabajo y lo integra en un repositorio compartido (Gitea), con una capa de mensajería (Mattermost). Los experimentos se ejecutan sobre el bucle agéntico de GitHub Copilot CLI.
Resultados declarados: en las cinco tareas más difíciles de ProgramBench con GPT-5.6-sol, la tasa media de pruebas superadas sube del 19,31 % con 1 agente al 28,78 % con 128 agentes. En Pandoc con GPT-6.1-sol, sube del 56,19 % con 1 agente al 79,59 % con 32 agentes.

Notas de versión

Claude Code v2.1.310 (24 de octubre): la herramienta Monitor llega a Bedrock, Vertex y Foundry; las sesiones en la nube y Remote Control se incorporan a los roles personalizados de Enterprise (notas de la versión).
Zed v1.25.3 (23 de octubre): actualizaciones de dependencias para abordar vulnerabilidades recientes (notas de la versión).

La cifra: 45 000 GPU de NVIDIA para Kazajistán

Firebird ha obtenido una licencia de exportación de EE. UU. para 45 000 GPU NVIDIA Grace Blackwell destinadas a la primera fase de su AI Factory en Kazajistán, construida junto con Kazakhtelecom (comunicado de Firebird). La inversión se estima en 5000 millones de dólares para un clúster de hasta 109 MW, con un lanzamiento comercial previsto para el tercer trimestre de 2027. Una segunda fase elevaría la capacidad total a unos 500 MW.

Qué cambia

Los agentes de programación ya no se detienen en el terminal y el navegador: prueban en aplicaciones reales y, en Microsoft, se organizan por centenares. Al mismo tiempo, OpenAI admite que un modelo en entrenamiento ya ha superado su sandbox: cuanto más autónomos se vuelven los agentes, más se convierte la contención en una cuestión de infraestructura.

Fuentes

Cursor en X: Computer Use (consultado el 25-10-2026)
Cursor: Computer use and desktop sharing (consultado el 25-10-2026)
Claude: Claude Cowork and chat come together for Enterprise (consultado el 25-10-2026)
OpenAI: Build more responsive apps with the Decisions API (consultado el 25-10-2026)
OpenAI: Securing our frontier model training environment (consultado el 25-10-2026)
Microsoft: repositorio de Agensh (consultado el 25-10-2026)
Claude Code: notas de la versión v2.1.310 (consultado el 25-10-2026)
Zed: notas de la versión v1.25.3 (consultado el 25-10-2026)
Firebird: 45,000 NVIDIA Grace Blackwell GPUs in Kazakhstan (consultado el 25-10-2026)

Actualización del sitio: Resumen del 25 de octubre y una página de inicio centrada en lo último

Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre los descuentos de OpenAI frente a Anthropic (investigación de The Information), Dessa de Block, el runtime Infinity de AWS, Ollama 0.40.11 y Qwen Code 0.26.1. Nueva cifra clave: 100 KB de memoria por agente inactivo en Infinity. La página de inicio destaca ahora la noticia más reciente, enumera los 9 últimos artículos de actualidad, muestra las cifras verificadas más recientemente y las últimas actualizaciones del directorio; las guías y los benchmarks de mercado más antiguos pasan a un lugar posterior. Nueva página «Todos los artículos».

Actualización del sitio: Resumen: Cursor Computer Use, Claude Enterprise, OpenAI sin conexión, Agensh

Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre Computer Use en Cursor, el chat unificado y la experiencia Cowork de Claude Enterprise, la API Decisions de OpenAI (0,10 $ por millón de tokens de entrada), el entrenamiento de frontera de OpenAI sin acceso a internet y Agensh de Microsoft (hasta 1024 agentes). Nueva cifra clave: la inversión estimada de 5000 M$ de Firebird en Kazajistán. Última versión y fuentes actualizadas en las páginas de Claude Code (v2.1.310), Zed (v1.25.3) y Cursor.

Kimi K3.1 Pro, Codex CLI 0.164, Copilot en Teams, Replit: el resumen del 24 de octubre

Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000

Cuatro anuncios del 23 y el 24 de octubre de 2026, más una cifra de mercado, tomados de fuentes oficiales: un gran modelo abierto chino, una nueva versión de Codex CLI, Copilot en Microsoft Teams y un conjunto de novedades de Replit.

Kimi K3.1 Pro: Moonshot mejora su modelo abierto de clase 3T (23-24 oct.)

Moonshot AI presenta Kimi K3.1 Pro, el primer modelo de su serie K3.1 y una versión con posentrenamiento de Kimi K3 (blog de Kimi).

Contexto: 1 millón de tokens.
Variante rápida: Kimi K3.1 Pro Highspeed, de 2 a 3 veces más rápida según Moonshot.
Disponibilidad: Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code (mediante /model) y la API (kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed), con Zero Data Retention para los clientes de la API. Para las empresas, el acceso está desactivado por defecto.
Pesos: prometidos «para el 4 de noviembre de 2026». El anuncio no indica licencia ni precio.
Puntuaciones comunicadas por Moonshot: 65,7 % en Terminal-Bench 4.0 con el harness de Claude Code, frente al 58,2 % de GPT-6 Astra y el 66,4 % de Claude Opus 5.5 (puntuaciones tomadas de los proveedores o de la clasificación); 61,2 % en su Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon interno, frente al 55,95 % de K3.
Ciberseguridad: Moonshot afirma haber eliminado del entrenamiento los datos relacionados con la ciberseguridad. En su xdev-bench-hard interno, el modelo final resuelve el 81,0 % de las tareas, frente al 90,5 % sin esos filtros.

Codex CLI 0.164.0: presets y ajustes en línea (23 oct.)

OpenAI publica la versión 0.164.0 de Codex CLI (notas de la versión en GitHub).

Presets: diez ranuras numeradas de /presets para guardar prompts y comandos reutilizables.
Ajustes directos: /model y /permissions aceptan argumentos (modelo, esfuerzo de razonamiento, velocidad, perfil de permisos).
Empresa: las conexiones MCP pueden autenticarse con concesiones de cuenta de Codex o con un inicio de sesión específico, incluidos los clientes OAuth que necesitan secretos.
Seguridad: las credenciales se enmascaran en algunos comandos Bash remotos y sesiones de Zsh; se refuerzan las comprobaciones del sandbox en macOS.
Amazon Bedrock: el asistente de configuración está ahora activado por defecto.

GitHub Copilot en Microsoft Teams (23 oct.)

La nueva aplicación de GitHub para Teams reúne las notificaciones y Copilot (GitHub Changelog).

Cómo funciona: un informe de error llega a un canal, mencionas a @github, y este investiga, corrige el error y abre una pull request para su revisión.
Migración: la aplicación anterior pasará a llamarse «GitHub (deprecated)» y se retirará el 16 de noviembre; instala la aplicación unificada para mantener Copilot en Teams.

Replit: skills creadas por el agente y aplicaciones que siguen en línea (23 oct.)

El registro de cambios de Replit del 23 de octubre añade varias funciones junto al Monitoring Agent del que hablamos ayer (registro de cambios de Replit).

Skills: el agente puede proponer nuevas skills del espacio de trabajo o mejorar las existentes, que el usuario aprueba antes de guardarlas.
Compartir: un chat completo o un único recurso, en solo lectura, con compañeros concretos o con todo el espacio de trabajo. Replit advierte de que las URL de desarrollo abren servidores en vivo.
Sin créditos: para los clientes elegibles con recargas, las aplicaciones publicadas siguen funcionando con cero créditos hasta un límite de exceso; el agente de pago se detiene.

La cifra: +147,7 % de beneficio para Cambricon

En el tercer trimestre de 2026, el fabricante chino de chips de IA Cambricon aumentó su beneficio neto un 147,7 % interanual hasta los 1.400 millones de yuanes, con unos ingresos de 3.500 millones de yuanes (+104,5 %), según su comunicación a la bolsa recogida por el South China Morning Post. China sigue empeñada en sustituir los chips de Nvidia por proveedores locales.

Qué significa

Los modelos abiertos chinos siguen acercándose a los cerrados en programación, pero Kimi K3.1 Pro es por ahora un modelo de API: los pesos, la licencia y el precio están aún por llegar. En cuanto a las herramientas, los agentes se trasladan a los lugares donde los equipos ya conversan (Teams) y las CLI incorporan ajustes de nivel empresarial.

Fuentes

Kimi: Introducing Kimi K3.1 Pro (consultado el 2026-10-24)
OpenAI Codex: notas de la versión rust-v0.164.0 (consultado el 2026-10-24)
GitHub Changelog: Copilot en Teams (consultado el 2026-10-24)
Replit: registro de cambios del 23 de octubre de 2026 (consultado el 2026-10-24)
South China Morning Post: resultados del 3T 2026 de Cambricon (consultado el 2026-10-24)

Actualización del sitio: Resumen: Kimi K3.1 Pro, Codex CLI 0.164, Copilot en Teams, Replit

Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre Kimi K3.1 Pro de Moonshot AI (1 millón de tokens, pesos prometidos para el 4 de noviembre), Codex CLI 0.164.0, GitHub Copilot en Microsoft Teams y las novedades de Replit del 23 de octubre. Nueva cifra clave: el beneficio neto de Cambricon, +147,7 % en el tercer trimestre de 2026. Kimi K3.1 Pro se incorpora al comparador de modelos; última versión y fuentes añadidas a las páginas de Codex, GitHub Copilot y Replit Agent.

Agent Skills pasa a la Linux Foundation: Anthropic entrega su estándar a la AAIF

Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 +0000

El 22 de octubre de 2026, Anthropic anunció que dona Agent Skills, el estándar abierto que aporta a los agentes de IA conocimientos y flujos de trabajo especializados, a la Agentic AI Foundation (AAIF), alojada en la Linux Foundation. Según Anthropic, más de 70 plataformas de agentes, entre ellas ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot y VS Code, han integrado Agent Skills desde que el estándar se publicó en diciembre de 2025 (Anthropic).

Ese mismo día, en AGNTCon + MCPCon North America, celebrada en San José, la AAIF acogió otros tres proyectos: Open Responses (OpenAI), OpenEnv (Hugging Face) y OpenSandbox (Alibaba). Con ellos, la fundación suma 10 proyectos alojados en su primer año, frente a los 3 con los que arrancó en diciembre de 2025 (AAIF).

La versión corta para desarrolladores. No cambia nada en tus archivos: una skill sigue siendo una carpeta con un SKILL.md. Lo que cambia es quién decide cómo evoluciona el formato. Anthropic asegura que se puede seguir usando el estándar o contribuir a él sin unirse a la AAIF (Anthropic).

¿Qué es Agent Skills?

Una skill es una carpeta con un archivo SKILL.md que enseña a un agente una tarea o un ámbito concretos, junto con los scripts o el material de referencia que necesite. Anthropic cuenta que desarrolló las skills mientras trabajaba en Claude Code: el agente manejaba bien el conocimiento general, pero a menudo le faltaba el conocimiento procedimental que exigen las tareas reales (Anthropic).

La especificación publicada en agentskills.io fija un formato mínimo (Agent Skills):

Carpeta: SKILL.md es obligatorio; las carpetas scripts/, references/ y assets/ son opcionales.
Front matter YAML: dos campos obligatorios, name (64 caracteres como máximo, letras minúsculas, números y guiones, coincidiendo con el nombre de la carpeta) y description (1.024 caracteres como máximo, indicando qué hace la skill y cuándo usarla). Campos opcionales: license, compatibility, metadata y allowed-tools, este último todavía experimental.
Carga progresiva: al arrancar, el agente solo carga el nombre y la descripción de cada skill (unos 100 tokens); después, el cuerpo de SKILL.md cuando activa la skill (se recomiendan menos de 5.000 tokens) y los archivos adicionales únicamente cuando hacen falta. La especificación aconseja mantener SKILL.md por debajo de las 500 líneas.
Validación: la biblioteca de referencia skills-ref comprueba el front matter y las reglas de nomenclatura.

Ejemplo mínimo de la especificación:

---
name: skill-name
description: A description of what this skill does and when to use it.
---

Y el comando de validación, tal como figura en la documentación:

skills-ref validate ./my-skill

Qué abarca la donación

Qué se transfiere: el nombre y el logotipo de Agent Skills, la organización de GitHub y el dominio agentskills.io (Anthropic).
Quién lo mantiene: ingenieros de Anthropic, Google, OpenAI y otras empresas, a título individual, con David Soria Parra y Mahesh Murag como Lead Maintainers. La AAIF describe un Comité Técnico de Dirección con representación de varias empresas (AAIF).
Licencias: según la AAIF, la especificación es de código abierto bajo Apache 2.0 y CC BY 4.0.
Hoja de ruta propuesta: versiones numeradas, un proceso formal de propuestas y una guía de seguridad para quienes escriben e instalan skills. Los comentarios sobre cambios en la especificación se canalizan por el Discord del proyecto y por GitHub (Anthropic).

Es el mismo camino que siguió el Model Context Protocol (MCP), que Anthropic ya había cedido a la AAIF, fundación que cofundó con Block y OpenAI. Para conectar un servidor MCP a tus herramientas, consulta nuestra guía de configuración de MCP.

Las cifras de adopción

Anthropic y la AAIF dan los mismos órdenes de magnitud, aunque no exactamente con las mismas palabras:

Más de 70 plataformas de agentes han integrado el estándar (Anthropic).
1 millón de skills publicadas y casi 280 millones de instalaciones, según Anthropic. La AAIF precisa que se trata de un millón de skills listadas en el registro skills.sh en siete meses, y remite a un estudio de Vercel para la cifra de instalaciones (AAIF).

Estas cifras proceden de los impulsores del estándar; no hemos podido verificarlas de forma independiente.

Los otros tres proyectos que se unen a la AAIF

Según el anuncio de la AAIF, cada proyecto cubre una capa de la pila agéntica (AAIF):

Los otros tres proyectos que se unen a la AAIF
Proyecto	Aportado por	Función
Agent Skills	Anthropic	Formato abierto para dotar a los agentes de nuevas capacidades y conocimiento especializado
Open Responses	OpenAI	Especificación de interfaz de LLM multiproveedor, basada en la API Responses de OpenAI
OpenEnv	Hugging Face	Framework y hub para crear entornos de aprendizaje por refuerzo interoperables
OpenSandbox	Alibaba	Plataforma de sandbox para aplicaciones de IA (SDK multilenguaje, entornos de ejecución Docker y Kubernetes)

Para los desarrolladores, Open Responses es el más concreto después de Agent Skills: define un esquema común, eventos de streaming coherentes y herramientas extensibles, de modo que se pueden describir solicitudes y salidas una sola vez y ejecutarlas con distintos proveedores de modelos con una traducción mínima (AAIF). SiliconANGLE señala que, al estar modelado sobre la API de OpenAI, debería facilitar el paso del código de un proveedor a otro (SiliconANGLE). OpenSandbox se dirige a casos de uso como los agentes de programación, la evaluación de agentes y la ejecución de código generado por IA.

Los cuatro proyectos se suman a A2A, Agent Router, agentgateway, AGENTS.md, goose y MCP en la fundación.

Qué significa para tus herramientas

Skills portables: la misma carpeta puede funcionar en varios agentes compatibles. La AAIF cita a Block, cuyos ingenieros comparten un marketplace interno con cientos de skills (respuesta a incidentes, revisión de código, configuración de experimentos) usadas con Goose, Codex, Claude o Amp, sin estandarizarse en un único agente (AAIF).
Gobernanza neutral: el formato ya no evoluciona a discreción exclusiva de Anthropic, algo que importa a los proveedores que lo integraron, como Cursor, GitHub Copilot o Codex. Por parte de Google, Antigravity CLI también mantiene la compatibilidad con Agent Skills (consulta nuestra guía de migración desde Gemini CLI).
La seguridad, pendiente: por ahora, la guía de seguridad para escribir e instalar skills solo figura en la hoja de ruta propuesta. Una skill puede incluir scripts: revisa los que instales.

Simon Willison recuerda que él ya había anticipado este movimiento en diciembre de 2025, cuando Anthropic declaró por primera vez las skills como un «estándar abierto» (Simon Willison). Para elegir el agente que ejecutará tus skills, consulta nuestra comparativa Claude Code, Codex o GitHub Copilot.

Fuentes

Anthropic: Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation (22 oct. 2026), verificado el 2026-10-23
AAIF: Agentic AI Foundation Announces Four New Projects (22 oct. 2026), verificado el 2026-10-23
AAIF: Agent Skills, Sharing Team Expertise Across AI Agents (22 oct. 2026), verificado el 2026-10-23
Agent Skills: specification, verificado el 2026-10-23
GitHub: agentskills/agentskills, verificado el 2026-10-23
SiliconANGLE: Agentic AI Foundation adds four more open-source AI tools (22 oct. 2026), verificado el 2026-10-23
Simon Willison: Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation (22 oct. 2026), verificado el 2026-10-23

Conclusión clave: Agent Skills, el formato SKILL.md adoptado por más de 70 plataformas de agentes según Anthropic, pasa a la gobernanza neutral de la AAIF (Linux Foundation), como ocurrió antes con MCP; Open Responses, OpenEnv y OpenSandbox llegan al mismo tiempo y la fundación ya aloja 10 proyectos.

Flint se ejecuta en local, Replit Monitoring Agent, el plugin EGM de Google, Claude en Google Cloud: el resumen del 23 de octubre

Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 +0000

Cuatro anuncios del 21 al 23 de octubre de 2026, más una cifra de mercado, todos tomados de fuentes oficiales: un modelo de programación que se ejecuta en un portátil, un agente que arregla producción, un método de diseño de Google y una nueva forma de desplegar Claude.

Flint: el primer modelo de Recursive, pensado para programar en local (21 de octubre)

La startup Recursive (Richard Socher) publica Flint, un modelo de mezcla de expertos para agentes de programación (blog de Recursive, ficha del modelo en Hugging Face).

Tamaño: 39 800 millones de parámetros en total, unos 2500 millones activos por token.
Licencia: pesos con licencia Apache 2.0 en Hugging Face, con una versión MLX INT4 de unos 22,6 GB para Mac (Flint INT4).
Puntuaciones declaradas por Recursive: 74,2 % en SWE-bench Verified, 54,9 % en Terminal-Bench 2.1 y 89,7 % en SWE-bench Pro v2, según sus propias evaluaciones.
Velocidad declarada: más de 125 tokens por segundo en un MacBook Pro M4 Pro y más de 150 en una NVIDIA RTX Spark de 64 GB, con contextos cortos.
Contexto: configuración documentada de 262 144 tokens; Recursive menciona 512 k como máximo, pero recomienda no superar los 256 k.
Método: Recursive dice haber construido el modelo en menos de cuatro meses con su sistema de investigación automatizado, la «Eureka Machine». La empresa advierte de que Flint necesita más orientación que los grandes modelos cerrados.

Replit Monitoring Agent: un agente de guardia para aplicaciones publicadas (22 de octubre)

Replit extiende su agente a producción (blog de Replit).

Qué hace: lee los registros y métricas de la aplicación publicada, investiga una alerta, prepara y valida una corrección, y luego envía un resumen por correo.
Despliegues automáticos: con «auto-publish» activado, puede desplegar por sí mismo la corrección validada. El usuario decide si lo activa.
Configuración: en los ajustes de Publishing de la aplicación, activando las alertas de monitorización y la corrección automática.
Qué falta: el anuncio no da un precio concreto ni el plan necesario.

Elephant-Goldfish Model: Google abre su método de diseño asistido por IA (22 de octubre)

Google publica en código abierto (Apache 2.0) el plugin Elephant-Goldfish Model (EGM), usado internamente por «miles» de sus ingenieros según el anuncio (blog de código abierto de Google).

La idea: una sesión larga de «elefante» diseña sin escribir código, y luego sesiones «pez de colores» sin contexto revisan el documento de diseño para encontrar sus lagunas.
Tres comandos: egm-brainstorm (diseño conjunto), egm-draft (documento de diseño en Markdown con la lista de archivos que cambiar) y egm-review (comprobación de comprensión, revisión adversarial y decisión final de seguir o no).
Destino: primero Antigravity; otros entornos, «próximamente».

Claude en Google Cloud: una opción gestionada por Anthropic (23 de octubre)

Google Cloud pone a disposición general una opción de despliegue de Claude gestionada por Anthropic, junto a la gestionada por Google (blog de Google Cloud).

La diferencia: con la opción de Anthropic, esta es la encargada del tratamiento de los datos según sus condiciones comerciales, y las funciones de Claude Platform (Claude Managed Agents en beta, skills, ejecución de código) llegan desde el primer día.
Lo que no cambia: los mismos modelos desde el primer día, los mismos precios, facturación de Google Cloud y consumo de los compromisos existentes.
Opción de Google: mantiene VPC Service Controls, claves de cifrado gestionadas por el cliente (CMEK) y residencia de datos en EE. UU., la UE y APAC.

La cifra: +123 % para Nokia con los clientes de IA y nube

En el tercer trimestre de 2026, las ventas netas de Nokia a clientes de IA y nube crecieron un 123 % interanual y la entrada de pedidos un 118 %, con 1500 millones de euros en pedidos nuevos (informe intermedio de Nokia). Las redes que conectan los centros de datos también se benefician ya de la carrera por la infraestructura de IA.

Qué cambia

Los modelos de programación locales se están convirtiendo en una opción seria para quien quiere mantener su código en casa, aunque las puntuaciones sigan siendo las del propio proveedor. En agentes, Replit lleva la IA de escribir código a operarlo, mientras que Google apuesta por lo contrario: más diseño humano antes de la primera línea. En la nube, elegir un modelo implica ahora también elegir quién trata los datos.

Fuentes

Recursive: Introducing Flint (verificado el 23-10-2026)
Hugging Face: ficha del modelo RecursiveSI/flint (verificado el 23-10-2026)
Hugging Face: RecursiveSI/flint-int4 (verificado el 23-10-2026)
Replit: Replit Monitoring Agent (verificado el 23-10-2026)
Google Open Source Blog: Elephant-Goldfish Model plugin (verificado el 23-10-2026)
Google Cloud: Expanding Claude availability on Google Cloud (verificado el 23-10-2026)
Nokia: Q3 2026 interim report (verificado el 23-10-2026)

Actualización del sitio: Resumen: Flint, Replit Monitoring Agent, plugin EGM, Claude en Google Cloud

Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre Flint (el modelo de programación local de Recursive, Apache 2.0), el Monitoring Agent de Replit, el plugin de código abierto Elephant-Goldfish Model de Google y la opción de Claude gestionado por Anthropic en Google Cloud. Nueva cifra clave: las ventas de Nokia a clientes de IA y nube, +123 % en el tercer trimestre de 2026. Flint se incorpora al comparador de modelos; fuentes añadidas a las páginas de Replit Agent y Claude.

Actualización del sitio: La newsletter de OrigoTech estrena nuevo diseño

Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 +0000

Los correos de la newsletter siguen ahora la identidad del sitio: IBM Plex Sans y JetBrains Mono, un acento naranja, filetes finos y cifras en monoespaciada, con un modo oscuro legible. En el móvil, el formulario de suscripción muestra ahora el campo y el botón a todo el ancho, y una dirección no válida se señala con mayor claridad.

Actualización del sitio: Nueva identidad visual, más editorial y más técnica

Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 +0000

El sitio adopta la identidad de una publicación tecnológica: IBM Plex Sans para el texto y JetBrains Mono para los datos (fechas, precios, cifras, fuentes), con tipografías servidas desde el propio sitio, una paleta en blanco y negro con un único acento naranja, filetes finos en lugar de sombras, una noticia principal seguida de una lista densa de artículos y tablas más legibles. El contenido y las cifras no cambian; en el móvil, la cabecera ya no se desborda a 375 px.

Actualización del sitio: Artículo: Agent Skills se une a la Agentic AI Foundation

Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre la donación de Agent Skills, el formato SKILL.md de Anthropic adoptado por más de 70 plataformas de agentes, a la Agentic AI Foundation (Linux Foundation), que además incorpora Open Responses, OpenEnv y OpenSandbox y alberga ya 10 proyectos. Artículo relacionado añadido a las páginas de Claude Code, Codex, GitHub Copilot y Cursor.

Claude Duet: el agente proactivo de Anthropic, por ahora solo para suscriptores de EE. UU.

Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 +0000

El 21 de octubre de 2026, Anthropic abrió una vista previa de investigación de Claude Duet, una nueva aplicación en la que Claude funciona como un agente proactivo: se dirige a usted con lo que requiere su atención, asume tareas, sigue trabajando cuando usted se ausenta y le consulta antes de actuar en su nombre (Anthropic).

Todavía no en Francia. El acceso se hace mediante lista de espera y está limitado a los suscriptores Pro y Max de EE. UU. La página de ayuda de Anthropic exige «una cuenta de Claude en EE. UU.» y dice que Duet solo está disponible en ese país durante la vista previa (Centro de ayuda de Claude). No se ha dado ninguna fecha para Europa.

Qué hace Claude Duet

Un resumen cada mañana: Duet revisa sus aplicaciones conectadas (primero el correo y el calendario), elige lo más importante y puede iniciar los primeros pasos, como redactar respuestas para que usted las apruebe. Durante el día, solo le escribe cuando algo requiere su intervención (Anthropic).
Tareas de cualquier tamaño: desde programar reuniones hasta trabajos más pesados como crear paneles de control, elaborar previsiones financieras o de ventas, hacer prototipos y crear aplicaciones web, según Anthropic. Los resultados más grandes vuelven como archivos (informe de investigación, modelo financiero, presentación, panel) en una pestaña Make; una pestaña Tasks hace el seguimiento del trabajo en curso (Centro de ayuda de Claude).
Un único hilo: usted escribe o envía un mensaje de voz como lo haría a una persona. Es posible crear canales separados por tema, que comparten la misma memoria.
Un ordenador propio: Duet dispone de una máquina virtual con su propio navegador, en la nube. No necesita que su portátil o su teléfono permanezcan encendidos. Para los sitios sin conector, usa ese navegador (Anthropic).
Más de 6000 conectores y complementos del Claude Marketplace: Gmail, Slack, QuickBooks, Stripe, Gusto, Docusign, HubSpot, Canva, Shopify… Las compras pasan por Link (la cartera de Stripe) o Shop Pay, con una tarjeta virtual de un solo uso (Anthropic, Reuters vía StreetInsider).

Duet hereda la memoria, las skills y los conectores de su cuenta de Claude, por lo que casi no requiere configuración. También puede buscar en sus conversaciones anteriores con Claude (9to5Mac, Centro de ayuda de Claude).

Modelo, aplicaciones y precio

Modelo: Claude Opus 5.5, sin posibilidad de elegir otro; Duet decide cuánto esfuerzo requiere cada trabajo (Centro de ayuda de Claude).
Dónde: una aplicación independiente en iOS y Android, y en la web en claude.ai. Por ahora Duet vive en su propia aplicación, separada de la aplicación principal de Claude (Anthropic).
Precio: incluido en los planes Pro y Max sin coste adicional, pero Duet utiliza los mismos límites de uso que el resto de Claude, también para su trabajo en segundo plano (resumen, comprobaciones). Anthropic advierte de que podría alcanzar sus límites «antes que solo con el chat». A todos los usuarios admitidos se les concede un restablecimiento completo del límite, utilizable hasta el 30 de noviembre de 2026 (Centro de ayuda de Claude). Como referencia, Pro cuesta 20 $ al mes (17 $ con facturación anual) y Max empieza en 100 $ al mes (Anthropic).
Team y Enterprise: aún no están incluidos; Anthropic prevé añadirlos más adelante, sin calendario (Claude Duet).

Las salvaguardas

Aprobación obligatoria antes de enviar un mensaje, hacer un pago, firmar un documento o eliminar algo: Duet muestra exactamente lo que va a hacer y espera su aprobación. Algunas acciones están vetadas incluso con su aprobación, como negociar valores o mover dinero entre cuentas (Anthropic).
Las acciones pasan por el clasificador del modo automático, la misma salvaguarda que se usa en Claude Code; la gestión de credenciales sigue el diseño de Claude Managed Agents, de modo que Duet nunca ve sus contraseñas ni sus tokens de inicio de sesión.
Un clasificador específico y un prompt de sistema de seguridad revisan cada mensaje para evitar filtraciones: se rechazan las peticiones de compartir números de tarjeta y documentos de identidad oficiales; los datos de salud o financieros solo salen con una instrucción explícita.

Lo que Duet puede (y no puede) hacer por un desarrollador

Duet no es un agente de programación: Anthropic afirma que lo ha creado para profesionales y propietarios de pequeñas empresas. Pero varios usos importan directamente a los desarrolladores.

Prototipos y aplicaciones web: Anthropic incluye el prototipado y la creación de aplicaciones web entre los trabajos que se pueden encargar a Duet. Karan Ahuja, que dirige el equipo de Duet, lo usa para programar entrevistas con usuarios, trabajar en prototipos e incluso publicar código; Boris Cherny, que dirige Claude Code, repasa con él su lista de tareas durante sus paseos (Anthropic).
El contexto de sus herramientas: Duet reutiliza los conectores, las skills y la memoria ya configurados en su cuenta de Claude; las herramientas que haya conectado allí no hace falta volver a conectarlas.
Seguimiento más que ejecución: un resumen matinal sobre tickets, hilos de Slack sin responder o correos de clientes, recordatorios, resúmenes antes de una reunión.

Los límites son claros para el trabajo técnico:

Duet no puede ver los archivos de su ordenador ni todos sus proyectos, y puede leer su trabajo en Claude pero no modificarlo.
No se puede observar ni tomar el control de su navegador durante la vista previa.
Revisa sus cuentas a intervalos fijos (cada pocas horas, según Anthropic): un incidente urgente puede producirse entre dos revisiones.
Algunos conectores, como Slack, funcionan con limitaciones, y Microsoft 365 aún no está disponible (Centro de ayuda de Claude).

Para escribir, ejecutar y probar código en un repositorio, la herramienta de Anthropic sigue siendo Claude Code (consulte nuestra guía de instalación); Duet se sitúa antes y alrededor, del lado de la organización y la coordinación. Para la familia de modelos, consulte la página de Claude.

Qué dicen las primeras opiniones

Anthropic reconoce que Duet aún puede interpretar mal un hilo o calibrar mal la urgencia, y que las tareas personales (reservar entradas, por ejemplo) están menos pulidas que las laborales. Reuters y Trending Topics señalan las mismas salvedades (Reuters vía StreetInsider, Trending Topics). Trending Topics añade que el proyecto se habría llamado internamente «Claude Loop», algo que Anthropic no ha confirmado.

Duet sigue a los agentes siempre activos de OpenAI (Dots) y de SpaceXSI (Grok Bot), y a Muse de Meta, más orientado al gran público (MacRumors, Trending Topics). Los comparamos en Claude Duet, OpenAI Dots o Grok Bot.

Fuentes

Anthropic: Introducing Claude Duet (21 oct. 2026), verificado el 22-10-2026
Anthropic: página de producto de Claude Duet, verificado el 22-10-2026
Centro de ayuda de Claude: Get started with Claude Duet, verificado el 22-10-2026
Anthropic: precios de Claude, verificado el 22-10-2026
Reuters vía StreetInsider: Anthropic unveils Claude Duet AI agent app (21 oct. 2026), verificado el 22-10-2026
MacRumors: Anthropic Launches Claude Duet, a Proactive AI Agent (21 oct. 2026), verificado el 22-10-2026
9to5Mac: Anthropic takes on ChatGPT Dots and Meta Muse with Claude Duet (21 oct. 2026), verificado el 22-10-2026
Trending Topics: Claude Duet, Anthropic's New A.I. Agent (21 oct. 2026), verificado el 22-10-2026

Conclusión clave: Claude Duet es un agente en segundo plano basado en Claude Opus 5.5, incluido en Pro y Max pero que consume sus límites de uso, y que pide aprobación antes de enviar, pagar, firmar o eliminar; solo está abierto en EE. UU., mediante lista de espera.

Claude Duet, OpenAI Dots o Grok Bot: comparativa de los agentes siempre activos

Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 +0000

En menos de tres meses, tres proveedores han lanzado un agente que ya no se limita a responder: tiene su propio ordenador en la nube, vigila tus aplicaciones, trabaja mientras estás ausente y acude a ti para las decisiones importantes. Grok Bot llegó el 11 de agosto de 2026, OpenAI Dots el 29 de septiembre y Claude Duet, de Anthropic, el 21 de octubre. Meta también participa en la carrera con Muse, un agente más orientado al consumidor, que aquí dejamos de lado (Trending Topics).

Para los lectores en Francia, la disponibilidad suele ser el factor decisivo. Claude Duet es solo para Estados Unidos; Dots excluye el EEE para los suscriptores de Pro, pero no para los puestos de Business Premium; Grok Bot no publica ninguna lista de países, pero sus ordenadores funcionan en Estados Unidos. Detalles más abajo.

La tabla comparativa

La tabla comparativa
Criterio	Claude Duet	OpenAI Dots	Grok Bot
Proveedor	Anthropic	OpenAI	SpaceXSI (antes xAI, entidad jurídica SpaceXAI LLC); producto gestionado por Cursor, filial de SpaceX
Lanzamiento	21 oct. 2026, versión preliminar de investigación	29 sep. 2026, despliegue gradual	11 ago. 2026, beta
Modelo	Claude Opus 5.5, no se puede cambiar	GPT-6 Astra	Elegido por tarea: modelos de xAI o de terceros (incluido Claude Opus 5.5), sin selector
Dónde usarlo	App para iOS y Android, claude.ai	ChatGPT (escritorio, web, móvil), Slack, Teams; mensajes de texto en una beta limitada en EE. UU.	Apps para macOS, Windows, Linux, iOS y Android; Slack (bots de equipo); X (@bot)
Ordenador en la nube	Una máquina virtual con su propio navegador	Un ordenador en la nube por dot; acceso opcional a tu ordenador	Un ordenador compartido por todos los bots de la cuenta (una pantalla por bot)
Número de agentes	Un agente, varios canales	Por ahora, un dot principal	Varios bots en paralelo (unos 50 por cuenta)
Conectores	Más de 6.000 conectores y plugins	Más de 4.000 aplicaciones mediante plugins	Plugins «Connect apps» (GitHub, Google Workspace, Microsoft 365…) más uso del ordenador
Salvaguardas	Aprobación antes de enviar, pagar, firmar o borrar; operaciones bursátiles y transferencias bloqueadas	Reglas integradas y Custom Rules; revisión automática; investigación proactiva de solo lectura	Auto Review (modelo de revisión independiente); reglas «Ask first»; los comandos locales requieren aprobación
Precio	Incluido en Pro (20 $/mes) y Max (desde 100 $/mes), dentro de los límites de uso del plan	Primer dot incluido en Pro (100, 200 o 500 $/mes) y Business Premium (125 $/puesto/mes)	Incluido en The X Subscription Premium (30 $/mes), Super (100 $) y Ultra (200 $), y en los planes antiguos de Cursor
Francia / UE	No: solo EE. UU.	Pro: no (EEE, Suiza y Reino Unido excluidos); Business Premium: «todas las regiones compatibles de ChatGPT»	Sin lista de países publicada; ordenadores en EE. UU.; el etiquetado @bot no está disponible en la UE

Fuentes de la tabla: páginas oficiales de Anthropic, OpenAI y SpaceXSI, detalladas en cada sección.

Claude Duet (Anthropic)

Cómo funciona: un único agente, en una app independiente de Claude, que envía un resumen cada mañana, revisa tus cuentas cada pocas horas y solo te escribe cuando hace falta; dispone de una máquina virtual con su propio navegador (Anthropic).
Modelo: Claude Opus 5.5, sin posibilidad de elegir (Centro de ayuda de Claude).
Salvaguardas: aprobación explícita antes de enviar, pagar, firmar o borrar; operaciones bursátiles y movimientos de dinero entre cuentas bloqueados incluso con aprobación; el clasificador del modo automático (el de Claude Code) y un clasificador específico contra las fugas de datos sensibles.
Precio: incluido en Pro y Max sin coste adicional, pero el trabajo en segundo plano consume los límites del plan (Claude Duet, Anthropic).
Disponibilidad: lista de espera, Pro y Max solo en EE. UU.; por ahora no hay Team ni Enterprise.

Nuestro artículo detallado: Claude Duet, el agente proactivo de Anthropic.

OpenAI Dots

Cómo funciona: agentes siempre activos en ChatGPT, cada uno con su propio ordenador en la nube y navegador; se empieza con un dot principal y OpenAI prevé equipos de dots más adelante. Se accede a ellos en ChatGPT, Slack o Teams, o por llamada de voz (OpenAI).
Modelo: GPT-6 Astra (OpenAI, MacRumors).
Conectores: más de 4.000 aplicaciones a través del ecosistema de plugins. El acceso a tu propio ordenador es opcional y está desactivado por defecto (Centro de ayuda de OpenAI).
Salvaguardas: la «investigación proactiva» en segundo plano solo usa herramientas de solo lectura; las Custom Rules permiten autorizar una acción, exigir aprobación o bloquearla; la revisión automática comprueba las acciones sensibles; algunas tareas, como cambiar una contraseña, quedan siempre en manos del usuario (OpenAI).
Precio: el primer dot está incluido sin coste adicional en ChatGPT Pro y Business Premium. Las conversaciones con tu dot no cuentan para los límites de uso de ChatGPT, pero las tareas que inicia en Codex o ChatGPT Work sí (OpenAI). Pro cuesta 100, 200 o 500 dólares al mes (Centro de ayuda de OpenAI); un puesto de Business Premium cuesta 125 dólares al mes, o 100 facturados anualmente (OpenAI).
Disponibilidad: se despliega para usuarios de Pro fuera del EEE, Suiza y el Reino Unido, para Business Premium en todas las regiones compatibles de ChatGPT, y como beta para Enterprise cuando el administrador la activa (Centro de ayuda de OpenAI).

Grok Bot (SpaceXSI / Cursor)

Quién lo hace: las páginas oficiales están en x.ai, firmadas «© 2026 SpaceXAI LLC» bajo la marca SpaceXSI, el nuevo nombre de la antigua xAI (SpaceXSI, The Next Web). Pero el producto lo gestiona Cursor: se inicia sesión con una cuenta de Cursor y los ordenadores de los bots funcionan en la nube de Cursor (SpaceXSI Docs, Cursor). Cursor (Anysphere) forma parte de SpaceX desde el 14 de agosto de 2026 (Cursor).
Cómo funciona: un equipo de bots con nombre que trabajan en paralelo, se envían mensajes entre sí, se coordinan en chats de grupo y aprenden flujos de trabajo por demostración (SpaceXSI). SpaceXSI fija límites prácticos de unos 50 bots por cuenta y seis por chat de grupo (SpaceXSI).
Ordenador: un ordenador persistente en la nube con navegador, sistema de archivos y terminal, compartido por todos los bots de la cuenta: los archivos, las sesiones del navegador y las credenciales son comunes; el aislamiento se da entre usuarios, no entre bots (SpaceXSI Docs). Los ordenadores funcionan en Estados Unidos (Cursor).
Modelo: ni un modelo único ni un selector. Para cada tarea, Grok Bot elige un modelo de xAI o de un tercero; la ayuda de Cursor menciona explícitamente a Claude Opus 5.5 (Cursor). Elon Musk anunció el 7 de octubre que Grok Bot usaría «el mejor modelo de back end para cada tarea», incluidos Claude Opus 5.5, Midjourney y Suno (The Next Web). Decir que Grok Bot «se apoya en Claude Opus 5.5», como escribió Trending Topics, va por tanto demasiado lejos: Opus 5.5 es uno de los modelos posibles.
Salvaguardas: Auto Review, un modelo de revisión independiente, evalúa las acciones de riesgo (comandos de shell, llamadas a aplicaciones, uso del ordenador, cambios en rutinas) y puede dejarlas pasar, exigir aprobación o denegarlas; cada usuario puede añadir reglas «Ask first». Los comandos en tu propia máquina piden confirmación siempre por defecto (Cursor). Las aprobaciones de trabajos iniciados sin ti (una rutina, otro bot) caducan al cabo de unos 10 minutos (Cursor).
Precio: incluido en los planes Premium (30 $/mes), Super (100 $) y Ultra (200 $) de The X Subscription (SpaceXSI), y en los planes antiguos Cursor Pro, Pro+, Ultra y Teams; también se puede vincular una suscripción SuperGrok a una cuenta de Cursor. El uso se restablece cada semana (Cursor).
Disponibilidad: SpaceXSI no publica ninguna lista de países para la app. La única restricción regional documentada afecta al etiquetado de @bot en X, no disponible para cuentas con sede en la Unión Europea, el Reino Unido, Australia, Islandia, Liechtenstein y Noruega (SpaceXSI Docs).

Las fuentes oficiales se contradicen sobre Grok Bot. La publicación de lanzamiento limitaba la app a escritorio e iOS, con lista de espera para empresas y un uso «independiente» de los planes de Grok y de Cursor (SpaceXSI). La documentación actual enumera macOS, Windows, Linux, iOS y Android (SpaceXSI Docs), la página del producto dice que Enterprise está «generalmente disponible» (SpaceXSI), y en The X Subscription Grok Bot consume del mismo fondo semanal que Cursor y las apps de Grok (Cursor). La comparativa de Every sigue mostrando los precios de los planes antiguos de Cursor (20, 60 y 200 $) (Every). Nos quedamos con las páginas más recientes.

Lo que importa a un desarrollador

Grok Bot es el más «técnico». Su ordenador expone un terminal y un sistema de archivos, ofrece un conector de GitHub y sus rutinas pueden ejecutarse de forma programada o ante un evento; la publicación sobre el diseño ilustra desencadenantes como la apertura de una pull request o el fallo de las comprobaciones (SpaceXSI). SpaceXSI cita un bot de ingeniería que reproduce un error en la interfaz del producto, registra el ticket y entrega la corrección a un bot de depuración (SpaceXSI). Inconvenientes: credenciales y sesiones compartidas entre todos tus bots, sin elección de modelo y, para los equipos, la lista de modelos permitidos de Cursor no se aplica a Grok Bot (Cursor).

Dots es el más cercano a Codex. OpenAI describe un dot que vigila los comentarios de los clientes, construye y prueba pequeñas correcciones y luego te trae pull requests con vídeos adjuntos (OpenAI). Puede crear tareas en los entornos en la nube de Codex y, con tu permiso, trabajar en tu ordenador (Centro de ayuda de OpenAI). Inconvenientes: sin acceso para un suscriptor de Pro en Francia, y las tareas de Codex consumen tu cuota.

Claude Duet es el más orientado a la coordinación. Anthropic menciona la creación de prototipos y aplicaciones web, pero Duet no puede ver los archivos de tu ordenador, puede leer tu trabajo en Claude sin modificarlo, y no se puede seguir su navegador (Centro de ayuda de Claude). Para el código en sí, la herramienta de Anthropic sigue siendo Claude Code; por el lado de OpenAI, consulta nuestra página de Codex, y para Cursor, la página de Cursor.

Nuestra opinión

Estás en Francia con una suscripción personal: ninguno de los tres está claramente disponible. Duet y Dots (Pro) excluyen Europa; Grok Bot no la excluye de forma explícita, pero trata los datos en EE. UU.
Eres una empresa francesa: Dots mediante Business Premium es el único de los tres cuya documentación no menciona ninguna exclusión europea; comprueba el cumplimiento normativo de tus datos antes de conectar buzones de correo.
Quieres un agente que toque código: Grok Bot (terminal, GitHub, rutinas activadas por eventos) y Dots (Codex) llegan más lejos que Duet, que sigue siendo un asistente de coordinación.

Fuentes

Anthropic: Introducing Claude Duet (21 oct. 2026), verificado el 2026-10-22
Anthropic: página de producto de Claude Duet, verificado el 2026-10-22
Centro de ayuda de Claude: Get started with Claude Duet, verificado el 2026-10-22
Anthropic: precios de Claude, verificado el 2026-10-22
OpenAI: Introducing dots (29 sep. 2026), verificado el 2026-10-22
Centro de ayuda de OpenAI: Getting started with your dot, verificado el 2026-10-22
Centro de ayuda de OpenAI: About ChatGPT Pro tiers, verificado el 2026-10-22
OpenAI: Premium seats are coming to ChatGPT Business (10 ago. 2026, actualizado el 25 ago.), verificado el 2026-10-22
SpaceXSI: Introducing Grok Bot (11 ago. 2026), verificado el 2026-10-22
SpaceXSI: página de producto de Grok Bot, verificado el 2026-10-22
SpaceXSI: Designing Grok Bot for a world of persistent agents (3 sep. 2026), verificado el 2026-10-22
SpaceXSI Docs: Grok Bot overview, verificado el 2026-10-22
SpaceXSI Docs: Use the computer and apps, verificado el 2026-10-22
SpaceXSI Docs: Tag @bot on X, verificado el 2026-10-22
Cursor: Grok Bot security, verificado el 2026-10-22
Cursor: Which AI models power Grok Bot?, verificado el 2026-10-22
Cursor: Grok Bot FAQs, verificado el 2026-10-22
Cursor: Grok Bot plans and billing, verificado el 2026-10-22
Cursor: Cursor is now a part of SpaceX (14 ago. 2026), verificado el 2026-10-22
The Next Web: Musk's Grok Bot will use Anthropic's Claude, Midjourney and Suno models (7 oct. 2026), verificado el 2026-10-22
MacRumors: OpenAI Launches Always-On 'Dots' Agents (29 sep. 2026), verificado el 2026-10-22
Every: personal agents comparison, verificado el 2026-10-22
Trending Topics: Claude Duet, Anthropic's New A.I. Agent (21 oct. 2026), verificado el 2026-10-22

Conclusión clave: los tres agentes trabajan en un ordenador en la nube y piden aprobación para las acciones sensibles, pero solo Dots, mediante Business Premium, no excluye explícitamente a Europa; Grok Bot es el mejor equipado para el código y Claude Duet el más prudente.

VS Code 1.143, GPT-6 en Google Cloud, NVIDIA DSX POD: el resumen del 22 de octubre

Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 +0000

Tres anuncios del 19 al 21 de octubre de 2026, todos tomados de fuentes oficiales: el editor, la nube y el hardware se mueven a la vez en torno a los agentes de programación.

VS Code 1.143: arnés de Copilot por defecto y un duelo de modelos (19 de octubre)

Microsoft publicó Visual Studio Code 1.143 (notas de la versión).

Arnés de Copilot por defecto: las nuevas sesiones de agente se ejecutan en el arnés construido sobre el SDK de Copilot, disponible tanto desde el editor como desde la ventana de Agents.
Comparar modelos (vista previa): un solo prompt lanza varios intentos en paralelo, combinando arneses de Copilot, Claude y Codex y niveles de razonamiento. Un modelo «Judge» opcional puntúa los intentos (tiempo, tokens, justificación) y después una acción «Synthesize» combina ideas a petición. Ajuste: sessions.chat.compareAgents.enabled.
Modelo en el dispositivo (experimental): MAI Code 1.1 Flash se ejecuta en local mediante llama.cpp; esas respuestas no consumen créditos de IA. Requiere iniciar sesión en GitHub y una GPU NVIDIA con al menos 96 GB de memoria.
Chats grandes: según las mediciones de Microsoft, la apertura en frío de un chat con unas 1150 solicitudes baja de 35,6 s a 9,0 s.
Copilot CLI: el instalador de VS Code ahora ofrece instalarlo (Windows, Linux, macOS).

GPT-6 llega a Model Garden de Google Cloud (21 de octubre)

Google Cloud añade GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Luna a Model Garden, en vista previa privada para empresas seleccionadas (blog de Google Cloud).

Facturación: los modelos se venden a través de Google Cloud Marketplace, aparecen en la factura de Google Cloud y consumen los compromisos de gasto existentes.
Posicionamiento: Google dice ser el único hiperescalador que ofrece las tres principales familias de modelos cerrados (Gemini, Claude, GPT), entre más de 200 modelos.
Codex y Antigravity: OpenAI anuncia sus flujos de trabajo de Codex en Model Garden y sus modelos «pronto» en Google Antigravity; la disponibilidad general está prevista «en las próximas semanas». OpenAI añade que Microsoft sigue siendo su principal socio en la nube (OpenAI).
Qué falta: Google no ha publicado precios de Model Garden, regiones ni una fecha firme; la retención cero de datos y Confidential Compute figuran como «próximamente».

NVIDIA DSX POD: una fábrica de IA entregada en contenedores (21 de octubre)

En GTC Berlín, NVIDIA presentó DSX POD, un diseño de referencia para fábricas de IA Vera Rubin ensambladas y probadas en fábrica dentro de contenedores (NVIDIA Newsroom).

La cifra: en un emplazamiento ya preparado, el despliegue pasaría de seis meses a tan solo 14 días, según NVIDIA. La preparación del emplazamiento no cuenta.
Socios: Bull, Dell, HPE, Lenovo, Schneider Electric, Vertiv, Foxconn y Crusoe, entre otros.
Calendario: primeras entregas a principios de 2027.

Qué cambia

Para los desarrolladores, VS Code convierte la comparación de modelos en una función del editor y pone a Claude y Codex en la misma ventana que Copilot. Para las empresas, la elección del modelo se separa de la elección de la nube. En infraestructura, NVIDIA vende ahora tanto el tiempo de puesta en servicio como el chip.

Fuentes

Microsoft: notas de la versión de VS Code 1.143 (verificado el 22-10-2026)
Google Cloud: Google Cloud brings OpenAI models to customers (verificado el 22-10-2026)
OpenAI: OpenAI models are coming to Google Cloud (verificado el 22-10-2026)
NVIDIA: DSX POD AI Factories (verificado el 22-10-2026)

Actualización del sitio: Resumen: VS Code 1.143, GPT-6 en Google Cloud, NVIDIA DSX POD

Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre VS Code 1.143 (comparación de modelos, modelo en el dispositivo), la llegada de GPT-6 al Model Garden de Google Cloud y el DSX POD de NVIDIA. Nueva cifra clave: el despliegue en 14 días que anuncia NVIDIA en un emplazamiento preparado. Fuentes añadidas a las páginas de GitHub Copilot, Codex y GPT.

Centros de datos de IA: 3,7 billones de dólares anuales de ingresos en 2032 para rentabilizarlos, según un artículo publicado por Brookings

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

¿Cuánto tiene que ganar la IA para rentabilizar los centros de datos que se están construyendo en Estados Unidos? Un artículo presentado el 25 de septiembre de 2026 en la conferencia de otoño de los Brookings Papers on Economic Activity (BPEA) ofrece un orden de magnitud: unos 3,725 billones de dólares de ingresos anuales en 2032, es decir, el 9,2 % del PIB estadounidense previsto para ese año (artículo, borrador de la conferencia).

Una precisión. No es un estudio institucional de Brookings: es un artículo de investigación de Stijn Van Nieuwerburgh, profesor de inmobiliario en la Columbia Business School, publicado por Brookings en el marco de los BPEA (borrador de la conferencia fechado el 4 de septiembre de 2026). Cada publicación de esta serie refleja únicamente la opinión de sus autores (Brookings).

Las cifras clave

Inversión: 10,3 billones de dólares entre 2025 y 2032 en edificios, energía, redes, chips y otros equipos, una media del 3,63 % del PIB al año. Es más que los auges del canal, el ferrocarril (2,24 %), la electrificación, las autopistas y las telecomunicaciones (1,10 %).
Capacidad: 182,8 GW de capacidad adicional que entrarán en servicio entre 2025 y 2032, de un proyecto anunciado de unos 509 GW; el escenario central supone que 117,2 GW llegan después de 2032 y que 226,9 GW no se construyen nunca.
Coste unitario: unos 8,2 mil millones de dólares por un campus de 200 MW, dos tercios para TI (GPU, redes, almacenamiento) y un tercio para el edificio y la energía.
Ingresos necesarios: 3,725 billones de dólares al año una vez que toda esta capacidad esté en funcionamiento, frente a un PIB previsto para 2032 de 40,481 billones.

El método: un umbral de equilibrio, no una previsión

La cifra de 3,725 billones de dólares responde a una pregunta concreta: ¿qué ingresos debe generar la capacidad completada entre 2025 y 2032 para dar a los inversores una rentabilidad sin apalancamiento del 10 %, con un margen de flujo de caja operativo del 50 %, una vida económica de seis años para los equipos de TI y de veinte para todo lo demás? El propio autor lo dice en un texto publicado por Columbia: es un cálculo de ingresos necesarios, no una predicción de lo que gastarán los clientes (Columbia Business School).

El resultado es muy sensible a los supuestos (artículo, tabla 7):

desde 2,29 billones de dólares (5 % de rentabilidad, 67 % de margen) hasta 6,72 billones (15 % de rentabilidad, 33 % de margen);
si las GPU siguen siendo competitivas solo tres años en lugar de seis, la exigencia sube a unos 6,0 billones, el 14,8 % del PIB de 2032.

Para dar escala: con unos ingresos combinados de OpenAI y Anthropic estimados en unos 100 mil millones de dólares al año, alcanzar ese umbral exigiría un crecimiento de aproximadamente el 80 % anual hasta 2032, según calcula el autor.

Dos versiones en circulación. En su texto del 6 de octubre para Columbia, el autor cita una versión revisada del artículo: casi 9 billones de dólares de inversión, unos 188 GW y 3,55 billones de ingresos necesarios (el 8,8 % del PIB). Las cifras citadas por la prensa, y aquí, son las del borrador de la conferencia publicado por Brookings.

Otras estimaciones comparables

Bain & Company (septiembre de 2025) estimó que harían falta unos 2 billones de dólares de ingresos anuales en todo el mundo en 2030 para financiar la potencia de cálculo necesaria, y que aun contando los ahorros vinculados a la IA seguirían faltando 800 mil millones (Bain). El alcance (mundial, horizonte 2030) y el método difieren: las dos cifras no se suman.
El artículo señala que el gasto de capital de Oracle, Microsoft, Amazon, Meta y Alphabet pasó de unos 97 mil millones de dólares en 2020 a más de 400 mil millones en 2025, y se prevé que supere los 800 mil millones en 2026, por encima de su flujo de caja operativo combinado por primera vez. De ahí el recurso creciente a arrendamientos, empresas conjuntas, crédito privado y vehículos fuera de balance, que el autor considera más difíciles de vigilar (Bisnow, pódcast de Brookings).

Qué implica para el precio de las herramientas de programación y las API

El artículo traduce su umbral a precios de alquiler de GPU: unos 5,5 dólares por hora de GPU instalada con utilización plena y 6,9 con una utilización del 80 %, dentro del rango de los precios actuales de cómputo de frontera. Para el autor, la verdadera cuestión es, por tanto, si los proveedores conservarán ese poder de fijación de precios cuando se hayan añadido unos 180 GW. Dos lecturas, que no se excluyen entre sí:

Mientras la capacidad escasee, los precios se mantienen. Las listas de precios ya lo muestran: en Google, Gemini 4 Argon pasa de 2/10 a 4/20 dólares por millón de tokens el 1 de diciembre, y Gemini 3.8 Flash de 0,75/3,75 a 1,50/7,50 dólares el 1 de enero de 2027, cuando terminan los precios de lanzamiento (Google). Una suscripción o una API de programación «barata» hoy puede volver a subir.
Si la oferta supera a la demanda, bajan. «Tarde o temprano vamos a tener exceso de oferta, como en todos los ciclos inmobiliarios, y entonces los precios se hundirán», dijo el autor a Bisnow; espera que ese riesgo aparezca solo tras cinco u ocho años de fuerte crecimiento.

En la práctica, para un equipo que presupueste sus agentes de programación: compara el precio por tarea en lugar del precio de lista, comprueba la fecha de fin de los precios de lanzamiento y ten una alternativa más barata o autoalojada. La calculadora de costes y la comparativa de modelos permiten rehacer las cuentas con tus propios volúmenes; consulta también nuestra guía para elegir un agente según el presupuesto.

Fuentes

Stijn Van Nieuwerburgh: Financing the AI Buildout (BPEA, borrador de la conferencia) (4 sep. 2026), verificado el 2026-10-21
Brookings: Financing the AI buildout (resumen) (23 sep. 2026), verificado el 2026-10-21
Brookings: The $10 trillion question (pódcast y transcripción) (8 oct. 2026), verificado el 2026-10-21
Columbia Business School: The AI Buildout: What Real Estate Investors Need to Underwrite (6 oct. 2026), verificado el 2026-10-21
Bisnow: Brookings Study Shows AI's $10T Build-Out Cost Will Likely End In Market Correction (23 sep. 2026), verificado el 2026-10-21
Bain & Company: $2 trillion in new revenue needed to fund AI's scaling trend (23 sep. 2025), verificado el 2026-10-21
Google: Gemini API pricing, verificado el 2026-10-21

Conclusión clave: 3,725 billones de dólares al año es un umbral de equilibrio calculado bajo ciertos supuestos (10 % de rentabilidad, 50 % de margen, GPU amortizadas en seis años), no una previsión de ingresos.

DeepSeek ayudaría a Huawei a diseñar sus próximos chips de IA: qué está documentado y qué no

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

El 19 de octubre de 2026, el medio estadounidense The Information informó de que DeepSeek trabaja estrechamente con Huawei para influir en el diseño de sus futuros chips de IA, en una colaboración que podría ayudar a China a entrenar modelos de frontera sin tecnología de Nvidia (The Information, artículo de pago de Qianer Liu y Juro Osawa).

Fuentes anónimas. La información se basa en «dos personas familiarizadas con el asunto», según el resumen del artículo. Ni DeepSeek ni Huawei han hecho comentarios públicos (Dealroom). No hemos encontrado ni confirmación oficial ni desmentido.

Lo que cuenta The Information

Según las reseñas de Investing.com y Dealroom, que citan el artículo:

Ingenieros in situ: ingenieros de Huawei están destinados en las oficinas de DeepSeek, algunos durante periodos prolongados, e incorporan sus peticiones sobre cómo los modelos calculan y mueven datos entre procesadores a los chips previstos para el próximo año.
Entrenamiento: DeepSeek planea empezar a preentrenar modelos en el Ascend 950DT a finales de 2026. El calendario aún se está poniendo a prueba y podría cambiar.
Suministro: Huawei prevé entregar a DeepSeek la mayor parte del suministro de su Ascend 960DT, previsto para el primer trimestre de 2027.
Límites: las últimas pruebas de DeepSeek usan más de 1.000 procesadores, mientras que un preentrenamiento completo podría requerir más de 10.000 Ascend 950DT durante semanas; parte del software de gestión de clústeres está sin terminar. DeepSeek sigue queriendo chips de Nvidia.

Algunos medios que se hicieron eco publicaron versiones divergentes (fechas de lanzamiento del 950DT, sentido de la colaboración); nos ceñimos a los puntos anteriores, que se reportan de forma coherente.

Lo que es público y verificable

Hoja de ruta de Huawei: en Huawei Connect, el 17 de septiembre, Huawei anunció el Ascend 960DT para el primer trimestre de 2027, tres trimestres antes de lo previsto, el 960PR para el tercer trimestre de 2027 y después los Ascend 970 y 980 en 2028 y 2029 (Huawei).
Software: el 30 de septiembre, DeepSeek publicó una versión para Ascend 950 de TileLang, el lenguaje de código abierto que utiliza como alternativa a CUDA (Dealroom). Su framework de inferencia DeepInfer, liberado como código abierto el 20 de octubre, ya funciona en GPU de Nvidia y en NPU Ascend 950 (consulta nuestro artículo).
La brecha de rendimiento: según Epoch AI, citada por Investing.com, el B300 de Nvidia ofrece aproximadamente siete veces el rendimiento aritmético bruto de un Ascend 950.

Contexto: los controles de exportación de EE. UU.

Huawei no tiene acceso a TSMC desde 2020 y solo tiene acceso limitado a la memoria de alto ancho de banda desde 2024, a causa de los controles estadounidenses (Dealroom). Por el lado de Nvidia, la relajación de enero de 2026 solo cubre el H200, el MI325X de AMD y chips similares, cuyas licencias de exportación a China se revisan ahora caso por caso, bajo ciertas condiciones (BIS). El 20 de octubre, además, el Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. ordenó retirar los productos de DeepSeek, incluidos los de terceros construidos sobre sus modelos, de los sistemas informáticos de las agencias civiles federales (Federal Register).

Qué significa para quienes programan con DeepSeek

Sin cambios de precios a corto plazo: la API factura deepseek-flash (DeepSeek V4.1-Flash-1017) a 0,30 dólares de entrada (fallo de caché) y 1,20 de salida por millón de tokens en horas punta, y a mitad de precio fuera de ellas; deepseek-v4-pro cuesta 1,32 y 3,96 dólares (DeepSeek). Consulta la página de DeepSeek V4.1-Flash-1017 y la comparativa de modelos.
Menos dependencia de Nvidia, más de Huawei: si DeepSeek realmente preentrena en Ascend, sus próximos modelos dependerán menos del acceso a chips estadounidenses. Pero Huawei afirma que todavía no puede atender toda la demanda, según Dealroom: la capacidad de cómputo disponible sigue siendo el factor que vigilar para los límites de uso y el ritmo de lanzamiento de modelos.
Los pesos siguen siendo descargables: V4.1-Flash-1017 se publica bajo licencia MIT (Hugging Face), con independencia del chip en el que se haya entrenado. Un equipo puede alojarlo por su cuenta (consulta nuestra guía de Ollama).
Para los clientes del sector público de EE. UU., la orden del 20 de octubre ya cierra la puerta a los productos construidos sobre DeepSeek, al margen de esta colaboración.

Para comparar DeepSeek con sus rivales en precio y puntuaciones de programación, consulta también la comparativa DeepSeek V4.1 Flash, MiniMax M3.1 Flash, Gemini 4 Argon.

Fuentes

The Information: How DeepSeek Is Shaping Huawei's AI Chips in a Growing Challenge to Nvidia (19 oct. 2026, de pago, solo se leyó el resumen), verificado el 2026-10-21
Investing.com: DeepSeek teams up with Huawei to challenge Nvidia (19 oct. 2026), verificado el 2026-10-21
Dealroom: Huawei engineers move into DeepSeek's offices (20 oct. 2026), verificado el 2026-10-21
Huawei: discurso de David Wang en Huawei Connect 2026 (17 sep. 2026), verificado el 2026-10-21
BIS: política revisada de revisión de licencias para semiconductores exportados a China (13 ene. 2026), verificado el 2026-10-21
Federal Register: orden del DHS sobre los productos de DeepSeek (20 oct. 2026), verificado el 2026-10-21
DeepSeek: modelos y precios de la API, verificado el 2026-10-21

Conclusión clave: ninguna de las dos empresas ha confirmado el codiseño DeepSeek-Huawei; en cambio, la hoja de ruta de Ascend y los precios de la API de DeepSeek son públicos.

Gemini 4 Argon: casi 25 billones de tokens en 72 horas, tres veces más que Gemini 3

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Google afirma que Gemini 4 Argon, disponible con carácter general desde el 13 de octubre de 2026, procesó casi 25 billones de tokens en las 72 horas posteriores a su lanzamiento, unas tres veces lo que procesó Gemini 3 en el mismo periodo.

De dónde procede la cifra

Sundar Pichai, consejero delegado de Google, la dio en una entrevista del Big Technology Podcast publicada el 20 de octubre: «The first 72 hours since we launched, it's almost up to 25 trillion tokens used, which is about three times what Gemini 3.0 had in the first 72 hours. And we are capacity constrained as we are serving it» (Big Technology).
La cuenta oficial News from Google repitió la cifra (X), igual que Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA de Google (X).

Una cifra de Google, no verificada. Google no dice cómo se reparten estos tokens entre entrada y salida, entre clientes de pago y uso interno, ni entre la aplicación Gemini, la Búsqueda y la API. Tampoco da el volumen absoluto de Gemini 3 (Aiholics). Es una medida de uso, no una medida de calidad.

El volumen también se ve inflado por la naturaleza del modelo: Argon acepta hasta un millón de tokens combinados de entrada y salida a través de la API, y Google lo orienta hacia tareas largas de agentes (Google). Una sesión de un agente de programación consume muchos más tokens que una respuesta de chat.

Precios: 2 $ / 10 $, pero solo hasta el 30 de noviembre

El precio de 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ de salida es un precio de lanzamiento. Según la página de precios de la API de Gemini (Google):

Standard: 2 $ de entrada y 10 $ de salida (tokens de razonamiento incluidos) hasta el 30 de noviembre de 2026, y después 4 $ y 20 $ a partir del 1 de diciembre.
Caché: 0,10 $ por millón de tokens de entrada en caché, y después 0,20 $; solo se ofrece caché implícita, no explícita.
Batch y Flex: la mitad de precio (1 $ y 5 $, y después 2 $ y 10 $).
Sin nivel gratuito para Argon en la API.

Estos precios coinciden con nuestra página de Gemini 4 Argon y con la comparativa de modelos; no hizo falta cambiar ningún dato.

Lo que dice Google sobre su uso en programación

En el blog del lanzamiento, Google afirma que, internamente, Argon en Antigravity aumentó en más de un 35 % los envíos de código agénticos y redujo casi un tercio las reversiones de código (Google).
Sundar Pichai, por su parte, menciona un aumento del 30 % en los cambios de código (CL) en cuatro semanas y reconoce que, incluso en programación, «there are pockets where we know we need to do better» (hay áreas en las que sabemos que debemos mejorar) (Big Technology).

Estas cifras internas no se han medido de forma independiente.

Qué significa para los desarrolladores

Presupuesto: un agente de programación que funcione con Argon costará el doble por token a partir del 1 de diciembre. La calculadora de costes estima la diferencia con sus volúmenes.
Capacidad: Google dice que tiene limitaciones de capacidad para servir el modelo. Sundar Pichai añade que un cliente que pida hoy cómputo para 2027 lo encontrará «incredibly difficult» (increíblemente difícil) de conseguir. Conviene prever una alternativa por si se alcanzan los límites de uso.
Acceso: Argon está disponible a través de la API (nivel de pago de AI Studio y plataforma Gemini) y, para los suscriptores de Google AI Ultra, en Antigravity. Para pasar de Gemini CLI a Antigravity CLI, consulte nuestra guía.
Alternativas más baratas: la comparativa DeepSeek V4.1 Flash, MiniMax M3.1 Flash, Gemini 4 Argon enfrenta a Argon con dos modelos «Flash» mucho más baratos por token.

Fuentes

Google: Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems (13 oct. 2026), verificado el 21-10-2026
Google AI for Developers: Gemini API pricing (página actualizada el 19 oct. 2026), verificado el 21-10-2026
Big Technology: entrevista con Sundar Pichai (20 oct. 2026), verificado el 21-10-2026
News from Google en X (20 oct. 2026), verificado el 21-10-2026
Koray Kavukcuoglu en X (oct. 2026), verificado el 21-10-2026
Aiholics: Gemini 4 Argon hit nearly 25T tokens in 72 hours (20 oct. 2026), verificado el 21-10-2026

Conclusión clave: 25 billones de tokens en 72 horas es una cifra de uso anunciada por Google; el precio de 2 $/10 $ es una tarifa de lanzamiento que se duplica el 1 de diciembre de 2026.

Scope, DeepInfer, Humming: las herramientas para agentes e inferencia pasan a código abierto

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Entre el 19 y el 21 de octubre de 2026 se publicaron cuatro proyectos de código abierto en torno a los agentes de programación y la inferencia. Ninguno es un agente nuevo: son herramientas para medir, reforzar y ejecutar a bajo coste los agentes que ya existen.

Microsoft Scope: probar lo que hacen los agentes con su producto (19 oct.)

Microsoft lanzó Scope, una plataforma de evaluación de agentes de programación con licencia MIT, basada en Kubernetes (Microsoft Open Source).

Cómo funciona: usted aporta una tarea, una base de código inicial y una configuración de agente; Scope maneja GitHub Copilot, Claude Code o VS Code con Copilot, y después un servicio «Judge» basado en un LLM puntúa el resultado según criterios organizados en un grafo (una comprobación en tiempo de ejecución puede depender de una compilación correcta).
Trazabilidad: se conservan las llamadas a herramientas, los archivos generados y las instantáneas del espacio de trabajo, de modo que un fallo pueda rastrearse hasta el paso que lo causó.
Ejemplo dado: el equipo de Azure Cosmos DB afirma haber resuelto 20 incidencias de Agent Kit y 27 de documentación; tras una actualización específica, el uso de claves de partición jerárquicas por parte de los agentes pasó del 47 % al 100 %.
Límites: no hay versión alojada, usted despliega Scope por su cuenta, y Microsoft advierte de que el juez automático puede equivocarse. Codex y OpenCode están «previstos»; Cursor no está integrado (sitio del proyecto).

Vercel durable-harness: un agente que se reanuda tras un fallo

Vercel Labs publicó durable-harness (Apache 2.0, versión 0.0.1-beta.6 del 19 de octubre en npm), que ejecuta Pi, OpenCode, fx, Claude Code y Codex como flujos de trabajo duraderos (GitHub). Cada llamada al modelo y a herramientas se escribe en el registro de la sesión: tras un fallo, el turno en curso se reanuda en otra máquina, y una llamada a una herramienta que no es seguro repetir nunca se ejecuta dos veces. Claude Code y Codex solo se ejecutan en el propio Vercel Sandbox de la sesión. El proyecto está etiquetado como experimental: su API puede cambiar.

DeepSeek DeepInfer: la pila de producción bajo Apache 2.0 (20 oct.)

DeepSeek liberó DeepInfer, el marco de inferencia en el que se basa su modelo V4.1 Flash (GitHub). Según DeepSeek, un único clúster sirve actualmente 155 billones de tokens al día, con unos ingresos globales de 38 $ por hora de GPU con la tarifa de horas valle (preguntas y respuestas sobre el despliegue).

Hardware: GPU NVIDIA SM100 y NPU Huawei Ascend 950.
Lo que falta: la gestión de la caché KV, la desagregación prefill/decode y el balanceo de carga siguen siendo internos; la versión publicada solo hace inferencia sin conexión.
Consulte la ficha de DeepSeek V4.1-Flash-1017.

vLLM Humming: kernels para modelos cuantizados (21 oct.)

Ant Group y la comunidad de vLLM liberaron Humming, una biblioteca de kernels CUDA para inferencia cuantizada, incluida en vLLM desde la versión 0.29.0 (blog de vLLM). En DeepSeek-V4.1-Flash con ocho GPU H20, pasar las capas MoE de Marlin W4A16 a Humming W4A8 aumentó el rendimiento de extremo a extremo entre un 14 % y un 43 % aproximadamente, según la concurrencia, de acuerdo con las mediciones publicadas por vLLM.

Qué cambia

Los agentes pasan a ser usuarios de primera clase: con Scope, un equipo de SDK o MCP puede comprobar si los agentes encuentran y utilizan correctamente su producto, igual que probaría su documentación con personas.
La fiabilidad pasa a primer plano: reanudar una tarea larga tras un fallo evita volver a pagar llamadas al modelo ya realizadas.
El software reduce el coste de la inferencia: DeepInfer y Humming persiguen el mismo objetivo que los modelos «Flash» (consulte nuestro artículo): servir más tokens con el mismo hardware.

Todas las cifras de este artículo son anunciadas por los propios proveedores y no se han medido de forma independiente.

Actualización del sitio: Tres artículos: DeepSeek y Huawei, centros de datos de IA, Gemini 4 Argon

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevos artículos sobre el supuesto codiseño de chips Ascend entre DeepSeek y Huawei (fuentes anónimas), sobre el estudio publicado por Brookings que sitúa en 3,725 billones de dólares anuales para 2032 los ingresos necesarios para amortizar los centros de datos de IA, y sobre los 25 billones de tokens que procesó Gemini 4 Argon en 72 horas. Artículos relacionados añadidos a las páginas de Gemini 4 Argon y DeepSeek V4.1-Flash-1017.

Actualización del sitio: Actualidad: herramientas de código abierto para agentes e inferencia

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nuevo artículo sobre Microsoft Scope, Vercel durable-harness, DeepSeek DeepInfer y vLLM Humming. Nueva cifra clave: 38 $ de ingresos por hora de GPU anunciados por DeepSeek para V4.1 Flash; fuente de DeepInfer añadida a su ficha de herramienta.

Actualización del sitio: Comparador de modelos: tres incorporaciones y datos más firmes

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Amazon Nova 2 Lite, Granite 4.2 30B (IBM) y Phi-4-reasoning-vision-15B (Microsoft) se incorporan al comparador de modelos, que ya cuenta con 33 modelos. Se añade la fecha de lanzamiento de GPT-6.1 Sol; se confirma, con fuente, que los pesos de MiniMax M3.1 Flash no están publicados.

Actualización del sitio: Páginas de Benchmarks y de Actualizaciones

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Nueva página que agrupa por benchmark todas las puntuaciones de programación que ya figuran en nuestros datos (11 puntuaciones de DeepSWE v1.1 comunicadas por los proveedores), con condiciones y fuentes, y este registro de cambios del sitio, que también se incluye en el feed RSS.

Agentes de programación de código abierto en GitHub: OpenCode, Cline, OpenHands y Aider

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

De los 20 repositorios de nuestro ranking de repositorios de IA en GitHub, siete son agentes de programación. No todos tienen el mismo estatus: algunos son proyectos independientes de código abierto, otros son herramientas de un proveedor publicadas con una licencia de código abierto, y un repositorio con muchas estrellas no es de código abierto en absoluto. Cifras registradas mediante la API de GitHub el 20 de octubre de 2026.

Cuatro agentes independientes de código abierto

OpenCode (anomalyco/opencode): «el agente de programación con IA de código abierto», según su README. Se instala desde la línea de comandos (script, npm, Homebrew, Arch, Nix) y también se distribuye como aplicación de escritorio, en beta, para macOS, Windows y Linux. Licencia MIT, 218 744 estrellas, 29 184 forks. Última versión publicada en GitHub: v1.19.3, el 16 de octubre de 2026 (GitHub); v2 se distribuye en npm (consulta la página de OpenCode).
Cline (cline/cline): un agente disponible como CLI (con un modo sin interfaz para CI/CD y scripts), aplicación de escritorio para macOS y Windows, extensión de VS Code (con aprobación humana de las acciones), complemento de JetBrains y un SDK de Node.js para crear tus propios agentes, según su README. Licencia Apache-2.0, 70 722 estrellas, 7727 forks, último push el 20 de octubre de 2026. Consulta la página de Cline.
OpenHands (OpenHands/OpenHands, antes All-Hands-AI): el README presenta «Agent Canvas», un centro de control autoalojado que ejecuta el agente OpenHands o agentes de terceros (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Pi, OpenCode o cualquier agente compatible con ACP), en local de forma predeterminada, o en Docker, máquinas virtuales o infraestructura de la empresa. Licencia MIT, 91 404 estrellas, 12 125 forks. Versión v1.28.1 publicada el 19 de octubre de 2026 (GitHub).
Aider (Aider-AI/aider): programación en pareja con IA en el terminal. El README destaca un mapa del repositorio, commits de Git automáticos, más de 100 lenguajes, linting y pruebas tras cada cambio, y compatibilidad con modelos en la nube o locales. Licencia Apache-2.0, 49 663 estrellas, 5088 forks. Última versión: v0.86.0, el 9 de agosto de 2025 (GitHub); último push el 22 de mayo de 2026. Consulta la página de Aider.

CLI de proveedores con licencias de código abierto

Codex CLI (openai/codex): el agente de OpenAI «que se ejecuta localmente en tu ordenador», según el README, que también remite a la extensión para editores, la aplicación de escritorio y Codex Web. Licencia Apache-2.0, 130 181 estrellas, 20 519 forks. Consulta la página de Codex.
Gemini CLI (google-gemini/gemini-cli): un agente de código abierto que lleva Gemini al terminal. Licencia Apache-2.0, 107 470 estrellas, 14 744 forks. Su README indica que, para los usuarios del nivel gratuito y de Google One, Gemini CLI fue sustituido por Antigravity CLI el 18 de junio de 2026, y que no está optimizado para Gemini 4 Argon.

Un repositorio público, pero no de código abierto

Claude Code (anthropics/claude-code) tiene 152 673 estrellas y 26 709 forks, pero su archivo de licencia dice «© Anthropic PBC. All rights reserved» y somete el uso a las condiciones comerciales de Anthropic. El repositorio aloja el seguimiento de incidencias, las notas de versión y los complementos. Consulta la página de Claude Code.

Qué muestran las cifras

OpenCode, muy por delante: con 218 744 estrellas, él solo supera el total combinado de Cline, OpenHands y Aider (211 789).
Repositorios recientes: OpenCode, Codex CLI y Gemini CLI se crearon en abril de 2025 y Claude Code en febrero de 2025, según la API. Cline data de julio de 2024, OpenHands de marzo de 2024 y Aider de mayo de 2023.
Dos licencias permisivas: los seis agentes de código abierto usan MIT (OpenCode, OpenHands) o Apache-2.0 (Cline, Aider, Codex CLI, Gemini CLI). Ambas licencias permiten el uso comercial y la modificación; Apache-2.0 añade una licencia de patentes explícita.
Ritmos distintos: seis de los siete repositorios recibieron un push el 20 de octubre de 2026. Aider es el único sin ninguna versión publicada en más de un año.

Qué comprobar antes de adoptar un agente

Comprueba el estado de mantenimiento: dos agentes populares ya no están activos. El README de Continue (36 273 estrellas) indica que el repositorio ya no se mantiene activamente y es de solo lectura; Roo Code (24 273 estrellas) está archivado en GitHub.
Distingue un repositorio público de un software libre: un repositorio visible no concede el derecho a modificar ni redistribuir el código. Lee el archivo LICENSE.
Sigue los canales de distribución: OpenCode publica v1 en GitHub y v2 en npm; Gemini CLI redirige a una parte de sus usuarios hacia otra herramienta.

Límites

Las estrellas y los forks miden el interés por los repositorios, no la calidad de los agentes ni sus resultados con código real. Para comparar funciones y precios, consulta la comparativa OpenCode, Aider y Cline y nuestro ranking de octubre de 2026 de repositorios de IA en GitHub.

Conclusión: los agentes de programación de código abierto con más estrellas usan MIT o Apache-2.0, pero la popularidad de un repositorio no garantiza ni su licencia ni su mantenimiento.

Los repositorios de IA de GitHub con más estrellas entre los desarrolladores (octubre de 2026)

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

El 20 de octubre de 2026 usamos la API de GitHub para registrar las estrellas, los forks, la licencia declarada y la fecha del último push de 20 repositorios públicos relevantes para los desarrolladores que programan con IA. La clasificación completa, filtrable por tipo, está en nuestra página de repositorios de IA de GitHub.

Método

Tres criterios: el repositorio trata de IA para desarrolladores (agentes de programación, editores, modelos abiertos, inferencia, marcos de agentes, MCP, evaluación); tiene más de 5000 estrellas; ha recibido al menos un push en los últimos doce meses y no está archivado ni declarado de solo lectura. Todas las cifras proceden de la API de GitHub (documentación), consultada el 20-10-2026. Una estrella indica el interés de un usuario de GitHub por un repositorio: no es una métrica de uso ni una marca de calidad.

El top 10

1. OpenCode (anomalyco/opencode): 218 744 estrellas, 29 184 forks, MIT.
2. Ollama (ollama/ollama): 184 067 estrellas, 18 450 forks, MIT.
3. Transformers (huggingface/transformers): 167 911 estrellas, 34 922 forks, Apache-2.0.
4. Open WebUI (open-webui/open-webui): 156 281 estrellas, 22 749 forks, licencia propia del proyecto.
5. Claude Code (anthropics/claude-code): 152 673 estrellas, 26 709 forks, licencia propietaria.
6. LangChain (langchain-ai/langchain): 148 143 estrellas, 24 862 forks, MIT.
7. llama.cpp (ggml-org/llama.cpp): 131 835 estrellas, 24 598 forks, MIT.
8. Codex CLI (openai/codex): 130 181 estrellas, 20 519 forks, Apache-2.0.
9. Gemini CLI (google-gemini/gemini-cli): 107 470 estrellas, 14 744 forks, Apache-2.0.
10. vLLM (vllm-project/vllm): 94 386 estrellas, 23 660 forks, Apache-2.0.

Después vienen Zed (91 957), los servidores de referencia de MCP (91 419), OpenHands (91 404), Cline (70 722), CrewAI (59 922), Aider (49 663), LangGraph (43 592), el SDK de Python de MCP (24 624), gpt-oss (20 479) y SWE-bench (6063).

Lo que muestran las cifras

Los agentes de programación lideran. Los siete agentes de la lista (OpenCode, Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenHands, Cline, Aider) suman 820 857 estrellas, es decir, el 40 % de las 2 041 536 estrellas de los 20 repositorios. Las herramientas de inferencia y de ejecución local (Ollama, Open WebUI, llama.cpp, vLLM) les siguen con 566 569 estrellas.

Repositorios jóvenes en la cima. Cuatro de los nueve primeros son agentes cuyo repositorio se creó en 2025: Claude Code (22 de febrero), Codex CLI (13 de abril), Gemini CLI (17 de abril) y OpenCode (30 de abril), según la fecha de creación que devuelve la API. En relación con su edad, OpenCode ha ganado unas 12 400 estrellas al mes de media desde su creación, frente a unas 1750 de Transformers, creado en octubre de 2018 (cálculo de OrigoTech a partir de las cifras de la API).

Más forks en el lado de la infraestructura. La proporción de forks respecto a estrellas llega al 25 % en vLLM y al 21 % en Transformers, frente al 13 % de OpenCode y el 10 % de Ollama. Un fork suele ser el punto de partida de una contribución o de una adaptación interna; por sí sola, esta proporción no dice nada sobre el número de colaboradores.

Actividad casi continua. 18 de los 20 repositorios recibieron un push en octubre de 2026. Las dos excepciones: SWE-bench (último push el 18 de septiembre de 2026) y Aider (22 de mayo de 2026), cuya última versión publicada sigue siendo la v0.86.0 del 9 de agosto de 2025 (GitHub).

Licencias: no todo es código abierto

Nueve repositorios usan MIT y siete Apache-2.0. Cuatro son excepciones: Claude Code, cuyo archivo de licencia dice «© Anthropic PBC. All rights reserved» y remite a las condiciones comerciales de Anthropic; Open WebUI, con una licencia propia del proyecto; Zed, que combina archivos de licencia GPL y Apache; y los servidores de MCP, que pasan de MIT a Apache-2.0 según su archivo LICENSE. Un repositorio público con muchas estrellas no es necesariamente software libre.

Quién falta

Algunos repositorios populares no cumplen nuestros criterios: DeepSeek-V3 y DeepSeek-R1 no han recibido ningún push desde agosto y junio de 2025; el README de Continue indica que el repositorio ya no se mantiene activamente y es de solo lectura; el README de AutoGen, de Microsoft, anuncia un proyecto archivado; Roo Code está archivado en GitHub.

Límites

Las estrellas se acumulan desde el día en que se crea un repositorio: miden la popularidad acumulada, no el uso actual. Tampoco recogen las instalaciones mediante npm, Homebrew o extensiones de editor. Para comparar los agentes en profundidad, consulte nuestro análisis de los agentes de programación de código abierto en GitHub y la comparativa OpenCode, Aider y Cline.

Conclusión: entre 20 grandes repositorios de IA, los agentes de programación acumulan el 40 % de las estrellas, y cuatro de ellos tienen menos de dos años.

Elegir un agente de programación según el presupuesto: gratis, 20 $ al mes o empresa

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

Los agentes de programación se venden de tres maneras: una suscripción que incluye una cuota de uso, la facturación por token mediante una clave de API o una herramienta gratuita en la que se paga al proveedor del modelo. Esta guía clasifica las ofertas por nivel de precio, a partir de las fichas de herramientas del directorio de OrigoTech y de las páginas oficiales de precios, verificadas el 20-10-2026. No clasifica las herramientas por calidad: las cuotas incluidas difieren de un plan a otro y no son directamente comparables. Precios en dólares estadounidenses, tal como los muestran los proveedores.

Gratis (0 $)

Codex: incluido en ChatGPT Free, con GPT-6 Luna en la aplicación de escritorio (despliegue gradual) (OpenAI).
GitHub Copilot Free: 2000 autocompletados y 50 solicitudes de chat al mes (GitHub).
Cursor Free: uso de IA limitado (Cursor).
Devin Desktop Free: cuota ligera, modelos limitados (Devin).
Junie Free to Start: el modelo gratuito Junie Lite, o sus propias claves de API al precio del proveedor (JetBrains).
Zed Personal: uso ilimitado con sus propias claves de API o agentes externos (Zed).
Qoder Free, con una prueba de Pro de dos semanas (Qoder).
Herramientas de código abierto, con el modelo a su cargo: OpenCode (licencia MIT), Cline (gratis para particulares, inferencia de pago por uso) y Aider son gratuitos; usted paga al proveedor del modelo que elija, o nada con un modelo local (consulte nuestra guía de Ollama).

Claude Code no tiene nivel gratuito: el plan gratuito de Claude no lo incluye (Anthropic). Por parte de Google, Gemini CLI ya no atiende cuentas gratuitas desde el 18 de junio de 2026; consulte Pasar de Gemini CLI a Antigravity CLI.

En torno a 20 $ al mes

Claude Pro (Claude Code incluido): 17 $/mes con facturación anual (200 $ por adelantado), 20 $ al mes (Anthropic).
ChatGPT Plus (Codex en la web, CLI, extensión de IDE e iOS, con GPT-6.1 Sol): 20 $/mes; el plan Go, a 8 $, está pensado para tareas más ligeras (OpenAI).
Copilot Pro: 10 $/mes, con 15 $ de créditos de IA al mes; Pro+: 39 $/mes, 70 $ de créditos (GitHub).
Cursor Plus: 8 $/mes, limitado a los modelos Grok; Premium: 30 $/mes, 4 veces el uso de Plus (Cursor).
Devin Desktop Pro: 20 $/mes (Devin).
Qoder Pro: 20 $/mes (Qoder).
Zed Pro: 10 $/mes, con 5 $ de tokens incluidos y después el precio de lista de la API más un 10 % (Zed).
JetBrains AI Pro (Junie): 8,33 $ por usuario y mes con facturación anual, 10 créditos de IA cada 30 días (JetBrains).

Uso intensivo (desde 100 $ al mes)

Claude Max: desde 100 $/mes, 5 o 20 veces el uso de Pro.
ChatGPT Pro: 100 $, 200 $ o 500 $/mes.
Copilot Max: 100 $/mes, 200 $ de créditos de IA.
Cursor Super: 100 $/mes; Ultra: 200 $/mes.
Devin Desktop Max: 200 $/mes.
Qoder: Pro+ a 60 $, Ultra a 200 $/mes.
JetBrains AI Ultimate: 25 $ por usuario y mes con facturación anual, 35 créditos de IA cada 30 días.

Equipos y empresas

Claude Team: 20 $ por puesto y mes con facturación anual (25 $ mensual), puesto Premium a 100 $ (125 $ mensual), de 2 a 150 personas. Enterprise: 20 $ por puesto y mes con facturación anual más el uso a tarifas de API, mínimo de 20 puestos (Anthropic).
ChatGPT Business (Codex): 20 $ por usuario y mes con facturación anual (25 $ mensual), mínimo de dos usuarios (OpenAI).
Cursor Teams: desde 30 $ por usuario y mes, facturación centralizada y SSO.
Devin Desktop Teams: 80 $/mes más 40 $/mes por puesto completo, hasta 200 usuarios; Enterprise bajo presupuesto.
Zed Business: 30 $ por puesto y mes.
Cline Enterprise: bajo presupuesto, con extensión para JetBrains, SSO y SLA (Cline).

Los planes Business y Enterprise de GitHub Copilot aún no figuran en nuestra ficha de la herramienta; consulte la página de planes.

Pago por uso con una clave de API

Codex, Claude Code (cuenta de Console), Cline, OpenCode, Aider, Junie y Zed admiten la facturación por token, directamente con el proveedor del modelo. El coste depende entonces del modelo y del volumen. Anthropic da una referencia para Claude Code en sus despliegues empresariales: unos 13 $ por desarrollador y día activo, de 150 a 250 $ al mes, menos de 30 $ por día activo para el 90 % de los usuarios (Anthropic). Los precios por millón de tokens de 27 modelos, de 0,10 a 10 $ de entrada, se reúnen en la comparativa de modelos.

Para comparar en detalle

Comparativas escritas: Claude Code, Codex o GitHub Copilot, Cursor, Devin Desktop o Copilot, OpenCode, Aider y Cline.
Enfrentamientos directos: Claude Code vs Codex, Codex vs GitHub Copilot, Cursor vs Devin Desktop, Cursor vs Zed, Cline vs OpenCode.
Cada plan en detalle: el directorio de herramientas y la página de Comparativas.

Fuentes

Anthropic: precios de Claude, verificado el 20-10-2026
Claude Code Docs: Manage costs effectively, verificado el 20-10-2026
OpenAI: precios de Codex, verificado el 20-10-2026
GitHub: planes de Copilot, verificado el 20-10-2026
Cursor: precios, verificado el 20-10-2026
Devin: precios, verificado el 20-10-2026
Zed: precios, verificado el 20-10-2026
JetBrains: Junie, verificado el 20-10-2026
Qoder: precios y Cline: precios, tal como figuran en las fichas de herramientas del directorio actualizadas el 20-10-2026

Conclusión clave: la mayoría de los agentes tienen un nivel gratuito limitado y un primer plan de pago de entre 8 y 20 $ al mes; Claude Code es la excepción, sin nivel gratuito, y las herramientas de código abierto trasladan el coste al proveedor del modelo.

Cómo instalar Claude Code y empezar a usarlo: guía paso a paso

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

Claude Code es el agente de programación de Anthropic: lee tu proyecto, propone cambios y ejecuta comandos desde el terminal, un IDE, la aplicación de escritorio o la web. Esta guía sigue la documentación oficial; cada comando se comprobó con ella el 20-10-2026. Para cifras de uso y planes, consulta la página de la herramienta Claude Code.

Antes de empezar

Sistemas operativos: macOS 13.0 o posterior, Windows 10 1809 o posterior (o Windows Server 2019), Ubuntu 20.04+, Debian 10+, Alpine Linux 3.19+ (Anthropic).
Hardware: al menos 4 GB de RAM, procesador x64 o ARM64. Se necesita conexión a internet.
Shell: Bash, Zsh, PowerShell o CMD.
Ubicación: Claude Code solo se ofrece en los países admitidos por Anthropic.
Cuenta: una suscripción Claude Pro, Max, Team o Enterprise, o una cuenta de Claude Console (API con créditos prepagados). El plan gratuito de claude.ai no incluye Claude Code. También se admiten Amazon Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry.

Instalar Claude Code

El instalador nativo es el método recomendado por Anthropic; se actualiza solo en segundo plano.

macOS, Linux y WSL:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell:

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Windows CMD:

curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

El instalador no muestra progreso mientras descarga. Después, abre un terminal nuevo. Existen dos alternativas, sin actualizaciones automáticas de forma predeterminada:

brew install --cask claude-code

winget install Anthropic.ClaudeCode

El cask claude-code de Homebrew sigue el canal estable (con una semana de retraso aproximadamente, y omitiendo las versiones con regresiones graves); claude-code@latest recibe todas las versiones en cuanto salen. También hay repositorios apt, dnf y apk firmados para Debian, Fedora, RHEL y Alpine.

Con npm: el paquete requiere Node.js 22 o posterior e instala el mismo binario nativo. Anthropic desaconseja sudo npm install -g (problemas de permisos y riesgos de seguridad).

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Notas sobre Windows

Claude Code funciona de forma nativa en Windows o dentro de WSL. La instalación nativa no necesita derechos de administrador. Git for Windows es opcional: cuando está presente, Claude Code usa Git Bash para su herramienta Bash; si no, usa PowerShell. El sandboxing (ejecución aislada de comandos) solo se admite con WSL 2. En WSL, instala y lanza claude desde el terminal de Linux, no desde PowerShell.

Verificar la instalación

claude --version

El comando muestra un número de versión seguido de «(Claude Code)». Si tu shell dice que no encuentra claude, el directorio de instalación aún no está en tu PATH. Para una comprobación más completa, sin iniciar una sesión:

claude doctor

Tu primera sesión

Entra en un proyecto e inicia el agente:

cd /ruta/a/tu/proyecto
claude

En el primer uso, Claude Code abre tu navegador para iniciar sesión; después se guardan las credenciales. Si la variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY está definida y la apruebas, se omite el paso de inicio de sesión. Con una cuenta de Console, se crea automáticamente un espacio de trabajo «Claude Code» para el seguimiento de costes.

Empieza con preguntas sencillas, por ejemplo:

what does this project do?

Después, un cambio pequeño. Claude Code muestra la edición y pide aprobación según el modo de permisos de la sesión; Shift+Tab recorre los modos.

add a hello world function to the main file

Comandos esenciales, tomados del inicio rápido de Anthropic:

claude "tarea" inicia una sesión con un prompt inicial (p. ej. claude "fix the build error"); claude -p "consulta" responde una vez y sale;
claude -c continúa la conversación más reciente del directorio actual; claude -r permite elegir una anterior;
dentro de una sesión: /help lista los comandos, /resume continúa una conversación, /login cambia de cuenta, /clear borra el historial, /exit (o Ctrl+D dos veces) sale.

Coste y planes

Claude Code está incluido en los planes de pago de Claude (Anthropic, verificado el 20-10-2026):

Pro: 17 $ al mes facturados anualmente (200 $ por adelantado), 20 $ facturados mensualmente;
Max: desde 100 $ al mes, con 5 o 20 veces el uso de Pro;
Team: puesto estándar a 20 $ al mes facturados anualmente (25 $ mensuales), puesto Premium a 100 $ (125 $ mensuales), para 2 a 150 personas;
Enterprise: 20 $ por puesto y mes facturados anualmente, más el uso a tarifas de API, mínimo de 20 puestos.

Con una cuenta de Console, el uso se factura por token. Anthropic afirma que, en sus despliegues empresariales, el coste medio ronda los 13 $ por desarrollador y día activo y los 150-250 $ por desarrollador al mes, y se mantiene por debajo de 30 $ por día activo para el 90 % de los usuarios (Anthropic). El comando /usage muestra el consumo de la sesión; para los suscriptores de Pro y Max, el uso está incluido en el plan. Para comparar estos planes con otros agentes, consulta nuestra guía Elegir un agente de programación según el presupuesto.

Integrar Claude Code con tu IDE

VS Code y Cursor: la extensión oficial requiere VS Code 1.94.0 o posterior y una cuenta de pago de Claude o de Console, sin necesidad de clave de API (Anthropic). Abre la vista de extensiones (Cmd+Shift+X en Mac, Ctrl+Shift+X en Windows y Linux), busca «Claude Code» e instala. La extensión incluye su propia copia de la CLI; para ejecutar claude en el terminal integrado, instala también la CLI. Otros forks de VS Code (Devin Desktop, Kiro) usan el registro Open VSX.

JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, Android Studio, WebStorm, PhpStorm, GoLand): el complemento no incluye la CLI. Instala primero la CLI, luego el complemento Claude Code desde el JetBrains Marketplace y reinicia el IDE (Anthropic). Ejecuta claude en el terminal integrado, o escribe /ide en una sesión iniciada desde un terminal externo. Cmd+Esc (Mac) o Ctrl+Esc (Windows y Linux) abre Claude Code desde el editor.

Actualizar y desinstalar

Las instalaciones nativas se actualizan solas. Para actualizar de inmediato:

claude update

Con Homebrew: brew upgrade claude-code; con WinGet: winget upgrade Anthropic.ClaudeCode. Para eliminar una instalación nativa en macOS, Linux o WSL:

rm -f ~/.local/bin/claude
rm -rf ~/.local/share/claude

Para ir más lejos

Conecta Claude Code con tus herramientas: Cómo configurar un servidor MCP.
Compara: Claude Code, Codex o GitHub Copilot, Claude Code frente a Codex, alternativas a Claude Code.
Vocabulario: agente de programación y ventana de contexto en el glosario.

Fuentes

Claude Code Docs: Advanced setup, verificado el 20-10-2026
Claude Code Docs: Quickstart, verificado el 20-10-2026
Claude Code Docs: Manage costs effectively, verificado el 20-10-2026
Claude Code Docs: Use Claude Code in VS Code, verificado el 20-10-2026
Claude Code Docs: JetBrains IDEs, verificado el 20-10-2026
Anthropic: Claude pricing, verificado el 20-10-2026

Conclusión: Claude Code se instala con un solo comando en macOS, Linux y Windows, pero requiere un plan de pago de Claude o una cuenta de Console; la extensión de VS Code incluye la CLI, el complemento de JetBrains no.

Pasar de Gemini CLI a Antigravity CLI: instalación y migración

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

El 19 de mayo de 2026, Google anunció que Antigravity CLI sustituiría a Gemini CLI en las cuentas individuales (Google Developers Blog). El cambio se produjo el 18 de junio de 2026. Esta guía resume quién se ve afectado y después explica la instalación y la migración según la documentación oficial de Antigravity, verificada el 2026-10-20.

¿Quién se ve afectado?

Afectados: desde el 18 de junio de 2026, Gemini CLI y las extensiones de IDE de Gemini Code Assist ya no atienden a los suscriptores de Google AI Pro y AI Ultra, ni a los usuarios gratuitos de Gemini Code Assist para particulares. La opción «Iniciar sesión con Google» ya no da acceso a Gemini CLI (Google).
No afectados: las organizaciones con una licencia Gemini Code Assist Standard o Enterprise, o que usan Gemini Code Assist para GitHub a través de Google Cloud. Gemini CLI también sigue siendo accesible con claves de API de pago de Gemini o de Gemini Enterprise Agent Platform (Google Developers Blog). La página de bajas de Google añade que las suscripciones Standard y Enterprise siguen un calendario distinto (Google).

Según Google, Antigravity CLI no ofrece de entrada una paridad completa de funciones, pero conserva las que considera críticas: Agent Skills, Hooks, Subagents y Extensions, que ahora se llaman plugins. Está desarrollado en Go y comparte el mismo agent harness que la aplicación de escritorio Antigravity 2.0.

Instalar Antigravity CLI

El comando se llama agy (Antigravity).

macOS, Linux y Googlebook (binario instalado en ~/.local/bin/agy):

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

Windows PowerShell (binario en C:\Users\<username>\AppData\Local\agy\bin):

irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex

Windows CMD:

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

Comprueba la instalación en un terminal nuevo:

agy --version

En el primer arranque, el asistente de configuración pide un esquema de colores y un modo de renderizado (búfer a pantalla completa o en línea dentro del historial de tu terminal).

Iniciar sesión

Al arrancar, agy busca una sesión en el llavero seguro del sistema operativo (Apple Keychain, Linux Secret Service, Windows Credential Manager). Si no la encuentra, abre el navegador: inicia sesión con una cuenta personal de Google (plan Free, Pro o Ultra) o elige «Business account» para una cuenta de Gemini Enterprise (Antigravity). Por SSH, la CLI te da una URL que debes abrir manualmente.

Migrar tu configuración de Gemini CLI

En el primer arranque, si agy detecta una configuración de Gemini CLI, una lista de comprobación interactiva propone convertir las extensiones y los ajustes globales y trasladar los tokens de sesión al llavero del sistema (Antigravity).

De forma manual, para convertir extensiones de Gemini en plugins de Antigravity:

agy plugin import gemini

El comando recorre los directorios locales heredados y convierte las skills, los comandos (transformados en skills) y las definiciones de servidores MCP.

Qué se mantiene: los archivos de contexto GEMINI.md y AGENTS.md del proyecto, así como el ~/.gemini/GEMINI.md global, se leen tal cual.

Qué cambia:

Skills globales: de ~/.gemini/skills/ a ~/.gemini/antigravity-cli/skills/.
Skills de proyecto: de .gemini/skills/ a .agents/skills/. Debes mover esta carpeta manualmente para que el agente las reconozca.
Servidores MCP: ya no se declaran en ~/.gemini/settings.json, sino en archivos específicos, ~/.gemini/config/mcp_config.json (global) y .agents/mcp_config.json (proyecto).
Servidores MCP remotos: en una migración manual, la clave url o httpUrl pasa a ser serverUrl.

Ejemplo oficial de mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "remote-indexer": {
      "serverUrl": "https://mcp.internal.enterprise.com/sse",
      "env": {
        "AUTH_TOKEN": "secure_alpha_token"
      }
    }
  }
}

Algunos temas personalizados del terminal o superposiciones visuales experimentales de Gemini CLI pueden no trasladarse. Para los principios de MCP compartidos con otros agentes, consulta nuestra guía Cómo configurar un servidor MCP.

Cuotas y planes

Antigravity está disponible para cuentas individuales bajo unas condiciones derivadas de los Términos de servicio de Google (Antigravity). Todos los planes incluyen los modelos Gemini, entre ellos Gemini 3.8 Flash, como modelo principal del agente, y el acceso a la CLI. Los límites varían:

Sin Google AI Pro ni Ultra: una cuota semanal y un límite de frecuencia semanal;
Google AI Pro: una cuota que se renueva cada cinco horas, hasta un límite semanal más alto;
Google AI Ultra: la cuota más alta, renovada cada cinco horas, y acceso a modelos de terceros.

Los suscriptores de Pro y Ultra pueden comprar créditos de IA para el uso que supere su cuota. Google no admite bring-your-own-key (BYOK) para ampliar los límites de frecuencia. En la CLI, /usage muestra el uso de la cuota por modelo y /credits el saldo de créditos (referencia de comandos).

Comandos útiles

/model elige el modelo (la elección se mantiene entre sesiones);
/mcp abre el gestor de servidores MCP; /plugin el gestor de plugins;
/resume carga una conversación anterior; /rewind vuelve a un mensaje anterior;
/permissions gestiona los permisos de las herramientas; /exit sale.

Para ir más lejos

El modelo insignia de Google: la ficha de herramienta de Gemini 4 Argon, disponible en Antigravity CLI según Google, pero no en el IDE Antigravity.
Otras opciones gratuitas o de bajo coste: Elegir un agente de programación según el presupuesto.
Gemini CLI entre los agentes más seguidos: agentes de programación de código abierto en GitHub.

Fuentes

Google Developers Blog: An important update: Transitioning Gemini CLI to Antigravity CLI (19 mayo 2026), verificado el 2026-10-20
Google: Gemini Code Assist consumer accounts, verificado el 2026-10-20
Antigravity Docs: Getting started, verificado el 2026-10-20
Antigravity Docs: Authenticate, verificado el 2026-10-20
Antigravity Docs: Migration (Gemini CLI), verificado el 2026-10-20
Antigravity Docs: Plans, verificado el 2026-10-20
Antigravity Docs: CLI commands, verificado el 2026-10-20

Conclusión clave: las cuentas individuales de Google deben pasar a Antigravity CLI (agy), que importa extensiones y servidores MCP; solo las skills de proyecto hay que moverlas a mano a .agents/skills/.

Cómo ejecutar un modelo de programación en local con Ollama

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

Ollama descarga y ejecuta modelos de lenguaje en su máquina y los ofrece a través de una API local en http://localhost:11434. Un agente de programación puede conectarse a ella y trabajar sin enviar su código a un proveedor de API. Esta guía sigue la documentación de Ollama, verificada el 20-10-2026; los límites de hardware se tratan al final.

Instalar Ollama

macOS: macOS Sonoma (v14) o posterior. Los chips de la serie M de Apple son compatibles con CPU y GPU, los Mac con Intel solo con CPU (Ollama). El método preferido es montar ollama.dmg y arrastrar la aplicación a la carpeta Aplicaciones; al iniciarse, propone enlazar el comando ollama en /usr/local/bin. La página de descarga ofrece también la instalación por línea de comandos, igual que en Linux.

Linux (Ollama):

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows: Windows 10 22H2 o posterior, Home o Pro. La instalación no necesita derechos de administrador, se hace en su directorio personal y ocupa al menos 4 GB (Ollama). Desde PowerShell, según la página de descarga:

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

Después, compruebe que el comando responde:

ollama -v

Prevea espacio en disco: según Ollama, los modelos van de decenas a centenares de gigabytes. En Windows, la variable OLLAMA_MODELS permite almacenarlos fuera de su directorio personal.

Elegir un modelo adecuado para código

La biblioteca de Ollama incluye familias especializadas en código. Dos ejemplos habituales, con cifras de sus páginas oficiales:

qwen3-coder (Alibaba): la versión 30b pesa 19 GB, tiene 30 000 millones de parámetros de los que 3300 millones están activos (una arquitectura de mezcla de expertos) y acepta 256 000 tokens de contexto. La versión 480b pesa 290 GB y necesita al menos 250 GB de memoria, o de memoria unificada, para ejecutarse en local (Ollama).
qwen2.5-coder: seis tamaños, de 0.5b (398 MB) a 32b (20 GB), todos con una ventana de contexto de 32 000 tokens (Ollama).

Para descargar y ejecutar qwen3-coder 30B, el comando de su página oficial:

ollama run qwen3-coder:30b

Los modelos capaces de llamar a herramientas, algo que necesita un agente, se pueden filtrar en la biblioteca. La página de un modelo no siempre indica la memoria necesaria: compare el tamaño del archivo con la memoria de su tarjeta gráfica o con la memoria unificada de un Mac.

Ajustar la ventana de contexto

Es el parámetro que más importa para un agente. Por defecto, Ollama elige la ventana de contexto según la memoria de vídeo (VRAM) disponible (Ollama):

menos de 24 GiB de VRAM: 4000 tokens;
de 24 a 48 GiB: 32 000 tokens;
48 GiB o más: 256 000 tokens.

Ollama recomienda al menos 64 000 tokens para agentes y herramientas de programación. Se ajusta con el control deslizante de los ajustes de la aplicación o al iniciar el servidor:

OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

Un contexto mayor consume más memoria. Compruebe dónde se ejecuta el modelo: la columna PROCESSOR debería indicar 100% GPU; un valor como 48%/52% CPU/GPU significa que parte del modelo se ha desbordado a la memoria del sistema, algo que Ollama aconseja evitar para obtener el mejor rendimiento.

ollama ps

Conectar un agente de programación

**La forma más sencilla: ollama launch.** Desde el directorio de su proyecto, Ollama configura e inicia el agente elegido y propone instalarlo si hace falta (Ollama):

ollama launch opencode

El mismo comando existe para Claude Code (ollama launch claude) y para Codex CLI (ollama launch codex, una vez instalado Codex CLI). Después, elija un modelo de la lista.

OpenCode, configuración manual (Ollama). OpenCode requiere una ventana de contexto de 64 000 tokens o más, por lo que los modelos limitados a 32 000 tokens, como qwen2.5-coder, no bastan. Instalación:

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

npm install -g opencode-ai

Después, declare Ollama como proveedor en opencode.json (ejemplo oficial, con el modelo qwen3.5):

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3.5": {
          "name": "qwen3.5"
        }
      }
    }
  }
}

Después, ejecute opencode. Nota: ollama launch opencode no sobrescribe ~/.config/opencode/opencode.json.

Cline, en su IDE (Ollama):

Abra los ajustes de Cline, sección API Configuration, y establezca API Provider en Ollama.
Seleccione un modelo en Model o escriba su nombre.
Suba la ventana de contexto a al menos 32 000 tokens en Context Window.

¿Y Continue? Su repositorio de GitHub indica que ya no se mantiene y pasa a ser de solo lectura (consulte nuestro artículo sobre los agentes de programación de código abierto en GitHub). Aider, otro agente de código abierto, también admite un modelo local según su ficha de herramienta.

Límites de hardware

Tarjetas NVIDIA: capacidad de cómputo 5.0 o superior y controlador 550 o posterior; las tarjetas con capacidad de cómputo de 5.0 a 6.2 necesitan el controlador 570 (Ollama). En Windows, controlador NVIDIA 551.61 o posterior.
Tarjetas AMD en Windows: pila ROCm v7 / HIP7, o un controlador Radeon compatible con Vulkan; Vulkan es la alternativa recomendada para algunas tarjetas RX 6000.
Mac: aceleración por GPU solo en los chips de la serie M de Apple; un Mac con Intel funciona con CPU.
Memoria: para obtener el mejor rendimiento, Ollama aconseja evitar que el modelo, contexto incluido, se desborde de la memoria gráfica a la CPU. Con menos de 24 GiB de VRAM, la ventana por defecto (4000 tokens) es demasiado corta para un agente: hay que ampliarla, a costa de más memoria.
Disco: cuente con varias decenas de gigabytes por modelo de tamaño medio (19 GB para qwen3-coder 30B).

Un modelo local no cuesta nada por uso, pero sus resultados no son directamente comparables con los de los modelos de frontera: consulte la comparativa de modelos para ver las puntuaciones publicadas por los proveedores.

Para ir más lejos

Agentes compatibles: OpenCode, Cline, Aider; la comparativa OpenCode, Aider y Cline y el enfrentamiento directo Cline vs OpenCode.
Modelos de pesos abiertos: la ficha de modelos de código abierto y open weights frente a código abierto en el glosario.
El coste de las demás opciones: Elegir un agente de programación según el presupuesto.

Fuentes

Ollama Docs: Quickstart, verificado el 20-10-2026
Ollama Docs: Linux, macOS y Windows, verificado el 20-10-2026
Ollama: descarga (comandos de instalación), verificado el 20-10-2026
Ollama Docs: Context length, verificado el 20-10-2026
Ollama Docs: Hardware support, verificado el 20-10-2026
Ollama Docs: OpenCode y Cline, verificado el 20-10-2026
Ollama: qwen3-coder y qwen2.5-coder, verificado el 20-10-2026

Conclusión clave: Ollama se instala con un solo comando, pero un agente de programación necesita al menos 64 000 tokens de contexto según Ollama, algo que la configuración por defecto solo ofrece a partir de 48 GiB de memoria de vídeo.

Cómo configurar un servidor MCP en Claude Code, Cursor y VS Code

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

Un servidor MCP da a un agente de programación acceso a una herramienta externa: un repositorio de GitHub, una base de datos, un navegador, la documentación de una biblioteca. Esta guía explica el protocolo y después la configuración en tres clientes habituales. Los comandos y archivos proceden de la documentación oficial, verificada el 20-10-2026.

¿Qué es MCP?

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar de código abierto para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos: archivos locales, bases de datos, herramientas como un buscador o flujos de trabajo. Sus autores lo comparan con un puerto USB-C para aplicaciones de IA (modelcontextprotocol.io). Consulta también la entrada MCP del glosario.

Qué expone un servidor: tools (acciones que el modelo puede ejecutar), resources (datos de contexto) y prompts (plantillas de instrucciones) (arquitectura de MCP).
Dos transportes: stdio, cuando el cliente lanza el servidor como un proceso local en la misma máquina; Streamable HTTP, para un servidor remoto, que admite tokens bearer, claves de API y cabeceras personalizadas.

Añadir un servidor a Claude Code

Claude Code se configura desde la línea de comandos (Anthropic). Si aún no tienes instalado el agente, consulta nuestra guía Cómo instalar Claude Code y empezar a usarlo.

Servidor remoto (HTTP), la opción recomendada para servicios en línea:

# Sintaxis básica
claude mcp add --transport http <name> <url>

# Ejemplo real: conectar con Notion
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

Servidor local (stdio): todo lo que va después de -- es el comando que inicia el servidor.

claude mcp add --env AIRTABLE_API_KEY=YOUR_KEY --transport stdio airtable \
  -- npx -y airtable-mcp-server

El transporte SSE está obsoleto: Anthropic recomienda HTTP cuando el servidor lo admite. Para gestionar los servidores:

# Listar todos los servidores configurados
claude mcp list

# Obtener los detalles de un servidor concreto
claude mcp get notion

# Eliminar un servidor
claude mcp remove notion

# (dentro de Claude Code) Comprobar el estado de los servidores
/mcp

Tres ámbitos (opción --scope):

local (predeterminado): el proyecto actual, solo para ti, guardado en ~/.claude.json;
project: compartido con tu equipo mediante un archivo .mcp.json en la raíz del repositorio, que se sube al control de versiones;
user: todos tus proyectos, guardado en ~/.claude.json.

Un repositorio clonado no puede aprobar por sí mismo los servidores de su .mcp.json: quedan pendientes hasta que aceptes el cuadro de diálogo de confianza del espacio de trabajo. Ejemplo oficial con el servidor remoto de GitHub, autenticado con un token de acceso personal de alcance limitado:

claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/ \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT"

claude mcp add guarda la configuración sin validar el token: comprueba la conexión con /mcp.

Añadir un servidor a Cursor

Cursor ofrece instalación con un clic desde su Marketplace (página Customize, botón «Add to Cursor», inicio de sesión con OAuth), o configuración manual en un archivo mcp.json (Cursor):

.cursor/mcp.json en el proyecto, para herramientas específicas del proyecto;
~/.cursor/mcp.json en tu directorio personal, para herramientas disponibles en todas partes.

Un servidor local lanzado con Node.js, tal como aparece en la documentación de Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

Para un servidor remoto, la entrada usa una clave url (y opcionalmente headers) en lugar de command. Cursor admite stdio, SSE y Streamable HTTP, y resuelve la sintaxis ${env:NAME} para que puedas leer un secreto de una variable de entorno en lugar de escribirlo en texto plano.

Añadir un servidor a VS Code

En VS Code, abre la paleta de comandos (⇧⌘P en Mac, Ctrl+Shift+P en Windows y Linux) y ejecuta MCP: Add Server (Microsoft). Elige HTTP si el editor del servidor te da una URL, Command (stdio) si te da un comando. El ejemplo de la documentación, el servidor Playwright, necesita Node.js 18 o posterior:

node --version
npx --version

Elige Command (stdio) e introduce:

npx -y @playwright/mcp@latest

Asigna un ID al servidor (por ejemplo playwright) y elige dónde guardarlo:

Global > Copilot Global: ~/.copilot/mcp-config.json, para todos tus espacios de trabajo;
**.mcp.json en la raíz del espacio de trabajo**: para compartir con tu equipo (ajuste experimental chat.mcp.workspaceRootConfig.enabled);
**.vscode/mcp.json o el mcp.json del perfil de usuario**: siguen disponibles, pero aparecen marcados como obsoletos en el flujo guiado.

Cuidado con el formato: los archivos portables usan la clave mcpServers, el formato de VS Code usa servers. La galería de servidores (vista previa) se abre al escribir @mcp en la vista de extensiones. Microsoft también recomienda comprobar que una herramienta del servidor se ha llamado realmente en tu sesión: una configuración añadida no demuestra que el agente la use.

Servidores de referencia

El proyecto MCP mantiene servidores de referencia para probar el protocolo: Everything, Fetch, Filesystem, Git, Memory, Sequential Thinking y Time (ejemplos oficiales). Los servidores en TypeScript se ejecutan con npx, los de Python con uvx:

npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

uvx mcp-server-git

Los servidores mantenidos por empresas para sus propias plataformas figuran en el repositorio modelcontextprotocol/servers.

Seguridad: reglas que seguir

Un servidor MCP local no es un complemento aislado en un sandbox: es un proceso ordinario que hereda tus variables de entorno, puede leer todo lo que tu cuenta puede leer (claves SSH, credenciales de nube, directorio personal) y puede abrir conexiones de red (modelcontextprotocol.io). Las recomendaciones oficiales:

Haz inventario: elimina los servidores que ya no uses y sabe de dónde viene cada uno de los que quedan;
Prefiere la versión remota cuando un servidor no necesita nada de tu máquina;
Comprueba el editor y fija la versión en lugar de usar latest, con un hábito de actualización deliberado. El ejemplo de Playwright de VS Code usa @latest: adáptalo a tu propia política;
Aísla los servidores de terceros (contenedor, sandbox o máquina virtual);
Limita el acceso: credenciales por servidor, acceso al sistema de archivos restringido a un directorio concreto, solo lectura siempre que sea posible, salida de red limitada;
Lee las descripciones de las herramientas: el modelo las lee como instrucciones, lo que abre la puerta a la inyección de prompts.

Anthropic también pide verificar que confías en cada servidor antes de conectarlo, sobre todo los que obtienen contenido externo (Anthropic). Cursor recomienda claves de API con permisos mínimos y, para integraciones críticas, revisar el código fuente (Cursor).

Para ir más lejos

Las páginas de herramientas indican cuáles admiten MCP: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Cline.
Compara editores: Cursor, Devin Desktop o Copilot.
Los riesgos del código generado: qué dicen los estudios sobre seguridad.

Fuentes

Model Context Protocol: What is MCP?, verificado el 20-10-2026
Model Context Protocol: Architecture overview, verificado el 20-10-2026
Model Context Protocol: Example Servers, verificado el 20-10-2026
Model Context Protocol: Local Server Security, verificado el 20-10-2026
Claude Code Docs: Connect Claude Code to tools via MCP, verificado el 20-10-2026
Cursor Docs: Model Context Protocol, verificado el 20-10-2026
VS Code Docs: Add MCP servers in VS Code, verificado el 20-10-2026

Conclusión: añadir un servidor MCP requiere un comando o unas pocas líneas de JSON, pero un servidor local se ejecuta con tus permisos: instala solo servidores de editores identificados, con versiones fijadas y acceso limitado.

MiniMax y DeepSeek: los modelos Flash hunden el precio de la programación con agentes

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

Entre el 17 y el 19 de octubre de 2026, dos laboratorios chinos publicaron modelos «Flash» pensados para agentes de programación, con el mismo argumento: un coste por tarea mucho menor. Sus precios de lista son ahora idénticos en horas valle, y sus puntuaciones en programación se acercan a las de los modelos de frontera.

MiniMax M3.1 Flash (19 de octubre)

Precio: 0,15 $ por millón de tokens de entrada, 0,60 $ de salida, 0,015 $ de entrada en caché (MiniMax).
Programación: 73,7 % en DeepSWE v1.1, según MiniMax.
Eficiencia: una inferencia casi 3 veces más rápida y un coste de uso un 70 % menor en tareas de agentes respecto a su predecesor, según MiniMax, que afirma superar los 200 tokens de salida por segundo.
Otros usos: 61,7 en OSWorld V2 (uso del ordenador) y 82 % en CyberGym (descubrimiento de vulnerabilidades), de nuevo según MiniMax.
Disponibilidad: API de MiniMax, M Plan y MiniMax Code; los pesos se publicarán más adelante. Una versión temprana anónima, «Space Bunny», ya había procesado más de 200 billones de tokens.

Consulta la página de MiniMax M3.1 Flash.

DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17 de octubre)

Programación: 77,0 % en DeepSWE v1.1, frente al 74,2 % de la versión anterior, y 42,3 en Terminal-Bench 4.0, frente a 31,2 (Hugging Face). En la tabla de DeepSeek, Claude Opus 5 obtiene un 74,0 % y GPT-5.6 Sol un 73,0 % en DeepSWE.
Precio: 0,15 $ por millón de tokens de entrada y 0,60 $ de salida en horas valle, el doble en horas punta, con un contexto de 1 millón de tokens (DeepSeek).
Coste por tarea: algo menos de 0,20 $ por tarea de DeepSWE de media, frente a unos 0,50 $ de la versión anterior, según el gráfico publicado por DeepSeek (The Decoder).
Abierto: pesos con licencia MIT en Hugging Face y ModelScope. DeepSeek también abre sus API de Search y Fetch a 0,75 $ por 1000 llamadas; las llamadas realizadas a través de DeepSeek Harness, Claude Code o Codex siguen siendo gratuitas hasta el 31 de octubre a las 16:00 UTC (DeepSeek).

Consulta la página de DeepSeek V4.1-Flash-1017.

Qué dicen las pruebas independientes

Artificial Analysis otorga a MiniMax M3.1 Flash 43 puntos en su Intelligence Index, frente a 29 de M3 (Artificial Analysis, página consultada el 20 de octubre), y 45 a DeepSeek V4.1-Flash-1017 en modo Max (registro de cambios). Sin embargo, la misma firma mide 104,7 tokens de salida por segundo para MiniMax, lejos de los 200 declarados. Y, más importante, en la prueba de conocimiento AA-Omniscience, M3.1 Flash responde correctamente al 56 % de las preguntas, pero cuando no sabe, se inventa una respuesta el 93 % de las veces en lugar de admitir su incertidumbre (VentureBeat).

Qué cambia para los desarrolladores

Enruta las tareas: envía las tareas sencillas y bien probadas a un modelo Flash y reserva un modelo más caro para los casos ambiguos.
Sigue el coste por tarea, no solo el precio por token: un modelo verboso gasta más para el mismo resultado.
Conecta un agente abierto: herramientas como OpenCode aceptan estos modelos a través de sus API.

Los límites

La mayoría de las puntuaciones proceden de los propios proveedores, en sus propias condiciones de prueba. En la empresa, los modelos abiertos chinos siguen representando solo el 1 % del uso de API, según Menlo Ventures (consulta nuestro artículo): el cumplimiento normativo, el alojamiento de datos y la fiabilidad aún hay que comprobarlos. MiniMax todavía no ha dado las condiciones de licencia de sus futuros pesos abiertos, así que el autoalojamiento sigue siendo una incógnita.

Conclusión: la mayoría de estas puntuaciones proceden de los propios proveedores; espera a las pruebas independientes antes de apostar la producción por ellos.

COBOL, Fortran: OpenAI defiende la IA para migrar sistemas heredados

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

El 19 de octubre de 2026, OpenAI publicó resultados sobre los llamados lenguajes de «pocos recursos»: COBOL, Fortran, Visual Basic y OCaml, lenguajes con mucho menos código público que Python o JavaScript. Las cifras destacadas llaman la atención, pero proceden de dos pruebas diseñadas por la propia OpenAI, y solo una de ellas es pública (OpenAI). Esto es lo que se midió, lo que cuesta y qué comprobar antes de creérselo.

En resumen

Migración de COBOL: GPT-6.1 Sol logra el 86,6 % de las migraciones con un esfuerzo de razonamiento bajo, frente al 5,4 % de GPT-5.6 Sol, y el 97,9 % con un esfuerzo mayor, según OpenAI.
Construcción de software: en MultiLangBench, GPT-6 Astra supera de media el 87,4 % de las pruebas en 20 lenguajes, frente al 26,8 % de GPT-5.6 Sol. COBOL sigue siendo el más difícil, con un 72,1 %.
Prueba pública: MultiLangBench se publica con licencia Apache-2.0 en GitHub. La prueba de migración de COBOL no.
Precio: GPT-6.1 Sol cuesta 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida en la API (OpenAI).

Por qué COBOL sigue importando

OpenAI señala que COBOL gestiona más del 40 % de los sistemas de banca en línea, el 80 % de las transacciones con tarjeta presenciales y el 95 % de las transacciones en cajeros automáticos, cifras que toma de una fuente externa (OpenAI). Anthropic cita el mismo orden de magnitud: el 95 % de las transacciones en cajeros automáticos de EE. UU. (Claude).

El problema es bien conocido: documentación incompleta, desarrolladores originales hace tiempo ausentes, reglas de negocio que ahora solo viven en el código. Los modelos entrenados sobre todo con código moderno han sido históricamente débiles aquí.

El tema mueve los mercados. El 23 de febrero de 2026, Anthropic dijo que Claude Code podía automatizar la exploración y el análisis de sistemas COBOL; las acciones de IBM cayeron un 13,2 % ese día, su mayor descenso desde octubre de 2000 (Reuters). OpenAI entra en un terreno disputado.

Cómo funcionan las dos pruebas

MultiLangBench pide al modelo que escriba un motor de bases de datos compatible con SQLite 3.40.1, solo a partir de la documentación y sin acceso a internet. El programa recibe una base de datos inicial y una consulta SQL, escribe una base de datos modificada, y el SQLite real comprueba el resultado. Hay que eliminar del entorno cualquier rastro de SQLite, y una solución escrita en el lenguaje equivocado, o que mezcle varios, puntúa cero (README de MultiLangBench).

Las pruebas provienen de la suite TCL de SQLite: de unas 51 000 pruebas, se pudieron convertir 24 000. Para contener los costes, el README recomienda ejecutar solo 272 de ellas. La puntuación es un par: tasa de pruebas superadas y coste de API necesario para lograrlo.

La prueba de migración de COBOL pide al modelo que traduzca programas COBOL a C++, Java, Kotlin, Python o Rust conservando su comportamiento. Una migración solo cuenta si se superan todas las pruebas ocultas, con una salida idéntica byte a byte. OpenAI da un ejemplo revelador: la aritmética de coma fija de COBOL descarta los decimales sobrantes salvo que se pida redondear. Una reescritura que redondea se ejecuta sin errores, pero produce importes distintos (OpenAI).

Resultados, lenguaje por lenguaje

En MultiLangBench, con el máximo esfuerzo de razonamiento, GPT-6 Astra mejora en los 20 lenguajes, según OpenAI:

COBOL: del 10,9 % al 72,1 %;
Fortran: del 21,4 % al 83,5 %;
OCaml: del 25,6 % al 85,8 %;
Visual Basic: del 27,5 % al 89,4 %.

Astra supera el 83 % en 19 de los 20 lenguajes. El pequeño modelo GPT-6 Luna obtiene de media un 40,3 %, mejor que GPT-5.6 Sol, con un coste de API estimado de 0,77 $ por muestra frente a 3,48 $, alrededor de un 78 % menos (OpenAI).

En la migración de COBOL, GPT-6.1 Sol pasa del 5,4 % al 86,6 % con esfuerzo bajo, al 61 % del coste de API de GPT-5.6 Sol, y alcanza el 97,9 % con un esfuerzo mayor. La propia OpenAI describe la prueba como «cercana a la saturación».

Precios reales

Tarifas estándar de la API por millón de tokens, contexto corto (OpenAI):

GPT-6 Astra: 10 $ de entrada, 50 $ de salida;
GPT-6.1 Sol: 2 $ de entrada, 10 $ de salida, 0,10 $ de entrada en caché;
GPT-6 Luna: 0,10 $ de entrada, 0,50 $ de salida.

Los modos Batch y Flex reducen estos precios a la mitad, un argumento real para migraciones masivas que no necesitan respuesta inmediata. El contexto largo duplica el precio de entrada de GPT-6.1 Sol, hasta 4 $.

En cuanto a las suscripciones, Codex está incluido en ChatGPT Plus por 20 $ al mes con GPT-6.1 Sol, y en los planes Pro de 100, 200 o 500 $ al mes; el uso con clave de API se factura a tarifas de API (OpenAI).

Casos de uso realistas

Mapear antes de migrar: pide al modelo que documente un programa y sus dependencias, lo que Anthropic también describe como el paso más caro (Claude).
Migrar un componente cada vez: un módulo con límites claros, pruebas de paridad escritas antes de traducir y después validación.
Mantener sin migrar: corregir un error en Fortran o Visual Basic cuando nadie en el equipo conoce ya el lenguaje.

Los límites

Pruebas internas: OpenAI diseñó ambas evaluaciones, y la única comparación es con su propio modelo anterior. No se dan cifras de Anthropic, Google ni de modelos de pesos abiertos.
Puntuación de migración inverificable: la prueba de COBOL no está publicada; no sabemos cuántos programas contiene, cuánto miden ni de dónde proceden. Un 97,9 % sobre un conjunto desconocido dice sobre todo que la prueba se ha vuelto demasiado fácil.
Resultados ausentes del repositorio: OpenAI dice que publica resultados por lenguaje, pero el 20 de octubre el repositorio de GitHub solo contiene la licencia, el README, los scripts y las pruebas (GitHub). Tampoco hay un arnés para ejecutar un modelo de principio a fin.
Muestra pequeña: 272 pruebas recomendadas de las 24 000 convertidas.
Traducir no es modernizar: un proyecto real abarca también datos, operaciones, cumplimiento normativo y validación de negocio. OpenAI reconoce que el uso en producción «sigue requiriendo revisión y pruebas de expertos» frente a las reglas de negocio y las dependencias del sistema (OpenAI).

El avance es real según las cifras de la propia OpenAI, pero aún necesita pruebas independientes sobre código de producción real.

Qué significa para los desarrolladores

En primer lugar, la caída del coste importa tanto como la puntuación. Un modelo a 2 $ y 10 $ por millón de tokens, con un modo Batch a mitad de precio, hace plausible pasar una cartera entera de programas por intentos repetidos, algo que tenía poco sentido con un modelo anterior con un 5,4 % de éxito, según las propias cifras de OpenAI.

En segundo lugar, el valor se desplaza a las pruebas. Una migración lograda se define por la paridad de comportamiento; los equipos que ya tienen suites de regresión sobre sus sistemas heredados se beneficiarán primero. Los demás tendrán que construirlas, y ahí un agente puede ayudar.

En tercer lugar, mídelo tú mismo. MultiLangBench aporta un método reproducible, pero tienes que construir tu propio bucle de agente a su alrededor. Para un proyecto COBOL real, la única medida que cuenta es una muestra de tus propios programas, con tus propias salidas esperadas.

Por último, con Anthropic y ahora OpenAI en este terreno, es el momento de un piloto acotado, no de una migración completa basada en el benchmark de un proveedor.

Fuentes

Semana del 12 de octubre: los agentes de programación pasan al modo equipo

Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000

Entre el 11 y el 16 de octubre de 2026, tres herramientas importantes lanzaron actualizaciones que apuntan en la misma dirección: ejecutar más agentes, durante más tiempo y con menos supervisión. VS Code había abierto el camino una semana antes.

Qué se lanzó

OpenCode (11-12 de oct.): la v2 existe desde la 2.0.0, publicada el 11 de septiembre (npm). Introduce un servicio en segundo plano, una nueva API de servidor y una nueva API de complementos (documentación). Esta semana, la 1.19.0 del 11 de octubre ofrece a los usuarios de OpenCode 1 el cambio con «opencode upgrade --major» (GitHub), y la actualización 2.0.27 del 12 de octubre añade herramientas de worktree a Code Mode (registro de cambios).
Codex CLI 0.163.0 (15 de oct.): se puede guiar al agente enviándole un mensaje mientras responde, y las herramientas independientes de solo lectura se ejecutan ahora en paralelo; el comando /daemon puede reiniciar ahora su servidor gestionado en segundo plano (GitHub).
Claude Code 2.1.302 (16 de oct.): los subagentes bifurcados (fork) están activados por defecto en claude -p, el Agent SDK, la aplicación de escritorio y VS Code, como ya lo estaban en el terminal; la compactación en reposo se puede desactivar desde /config (GitHub).
VS Code 1.141 (7 de oct.): una cuadrícula de sesiones en la ventana de Agents, sandboxing de agentes en Windows, macOS y Linux, y la posibilidad de continuar conversaciones de Copilot CLI o Codex dentro de VS Code (VS Code).

En el terreno de los modelos

Meta lanzó Muse Spark Open, un modelo MoE de 816 000 millones de parámetros con 42 000 millones activos por token y un contexto de 1 millón de tokens, creado para la programación con agentes (NVIDIA, 15 de oct.). El 19 de octubre, Meta publicó también Muse Glimmer, un modelo de 30 000 millones de parámetros con licencia Apache 2.0, cuantizado a unos 4 bits para ejecutarse en una sola GPU (Meta AI). Consulta la página de Muse Spark Open.

El hilo común: orquestar, no asistir

Cada proveedor aborda un problema distinto. OpenAI permite corregir a un agente sin matar la tarea. Anthropic hace automática la delegación en subagentes. OpenCode traslada a sus usuarios a una v2 construida en torno a un servicio en segundo plano al que pueden llamar otros programas. Microsoft se centra en el desarrollador que vigila varias sesiones a la vez.

Es el cambio que reconoció Gartner al redefinir la categoría en torno a los agentes en su primer Magic Quadrant de programación (consulta nuestro artículo). Las herramientas ya no se distinguen solo por la calidad del modelo, sino por cómo lanzan, aíslan y controlan varios agentes.

Qué cambia para los desarrolladores

Lee las notas de versión antes de actualizar en CI: un valor predeterminado modificado, como los subagentes de Claude Code, puede alterar un script sin cambiar el comando.
Activa el sandboxing siempre que un agente ejecute comandos o acceda a la red.
Planifica la migración de OpenCode: los complementos de la v1 no funcionan en la v2, y las integraciones que llaman a la antigua API de servidor deben reescribirse. Consulta la página de OpenCode.
Compara agentes en tus propios repositorios: nuestra comparativa pone frente a frente Codex, Claude Code y Copilot.

Los límites

Más agentes en paralelo también significa más registros que revisar, más permisos que configurar y más tokens que pagar. Los proveedores no cuantifican las ganancias de estas actualizaciones, y las cifras de Muse Spark Open proceden de un socio de Meta, NVIDIA.

La tendencia: el agente único da paso a equipos de agentes coordinados.

API de modelos: Anthropic adelantó a OpenAI en dos años

Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 +0000

El mercado de modelos se ha reconcentrado mucho más rápido de lo esperado. Según el informe State of Generative AI in the Enterprise de Menlo Ventures, publicado el 9 de diciembre de 2025, Anthropic representó el 12 % del gasto empresarial en API de LLM en 2023, el 24 % en 2024 y el 40 % en 2025. En el mismo periodo, OpenAI cayó del 50 % al 27 %, mientras que Google subió del 7 % al 21 %.

Cómo lo mide Menlo

Las cuotas de mercado son dólares estimados a partir del uso de API en producción. Menlo encuestó a 495 responsables de decisiones de IA de empresas estadounidenses entre el 7 y el 25 de noviembre de 2025, ponderó sus respuestas según la escala de cada aplicación y luego las contrastó con datos financieros públicos cuando estaban disponibles. El mismo informe sitúa el gasto de 2025 en API de modelos fundacionales en 12 500 millones de dólares, de un total de 37 000 millones gastados en IA generativa.

El código impulsa el cambio

El ascenso de Anthropic procede, en primer lugar, del desarrollo de software. Solo en el mercado de programación, Menlo le atribuye el 54 % del gasto, frente al 21 % de OpenAI, y supone una subida desde el 42 % de hace seis meses. El informe vincula buena parte de ese avance con la popularidad de Claude Code. La programación se ha convertido en la mayor categoría departamental de la IA: 4000 millones de dólares, es decir, el 55 % del gasto departamental. Según Menlo, el 50 % de los desarrolladores usa ya herramientas de programación con IA a diario, y el 65 % en las organizaciones del cuartil superior.

En cuanto al uso, la encuesta de Stack Overflow de 2026 confirma esa ventaja: Claude Code es el agente más citado (consulta nuestro análisis).

El código abierto a contracorriente

Contrariamente a la idea de que la bajada de precios favorecería a los modelos abiertos, su cuota cayó del 19 % en 2024 al 11 % en 2025. Menlo atribuye en parte la caída al estancamiento de Llama, sin ninguna versión importante desde Llama 4 en abril de 2025. Los modelos abiertos chinos suponen solo el 1 % del uso total de API, es decir, cerca del 10 % del código abierto empresarial.

Fuera de las grandes empresas, el panorama es distinto: entre las startups y los desarrolladores independientes, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax y GLM crecen con rapidez. Los últimos modelos «Flash» de DeepSeek y MiniMax apuntan en la misma dirección (consulta nuestro artículo y la página de modelos de código abierto).

Un riesgo de suministro

Los tres primeros proveedores concentran el 88 % del gasto en API. Un producto construido sobre un único modelo hereda las caídas de servicio, los precios y la exposición legal de ese proveedor. Menlo señala además lo sencillas que siguen siendo la mayoría de las arquitecturas: solo el 16 % de los despliegues empresariales pueden considerarse verdaderos agentes que planifican, actúan, observan los resultados y se adaptan; el resto son flujos fijos montados alrededor de una llamada a un modelo.

Qué cambia para los desarrolladores

Crea una capa de abstracción: aislar las llamadas a modelos permite cambiar entre Claude, GPT o un modelo abierto sin reescribir la aplicación.
Prueba con tus propias tareas: la diferencia de cuota de mercado refleja sobre todo la programación; en otros usos, la clasificación puede ser distinta.
Sigue el coste por tarea, no solo el precio por token: un modelo más caro puede terminar una tarea con menos llamadas.

Los límites

Menlo Ventures es inversora en Anthropic, algo que el propio informe declara. La muestra se limita a empresas estadounidenses y las cifras datan de finales de 2025: ambos laboratorios han lanzado nuevos modelos desde entonces. Por último, se trata de cifras de gasto estimado, no de ingresos declarados por los proveedores.

Fuente: Menlo Ventures, 2025: The State of Generative AI in the Enterprise, 9 de diciembre de 2025.

Stack Overflow 2026: los agentes entran, la producción sigue vetada

Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000

La encuesta anual de Stack Overflow, publicada el 6 de octubre de 2026, se basa en 30.903 respuestas válidas de 169 países, recogidas entre el 23 de junio y el 5 de agosto (metodología). Confirma que la IA se ha convertido en una herramienta cotidiana: el 73 % de los usuarios de asistentes o agentes de programación con IA los usa a diario (el 77 % si se consideran todas las herramientas de IA). Entre los usuarios diarios de IA, el 30,9 % le dedica 4 horas o más al día (datos de IA). La opinión acompaña: el 62 % de los encuestados ve favorable o algo favorable el uso de la IA en su trabajo, frente al 21,5 % que lo ve desfavorable.

Una frontera de confianza clara

El uso se centra en generar código en un ámbito conocido (69,3 % de los encuestados) y en depurar o refactorizar (63,8 %). En cambio, solo el 19,9 % ya usa IA para desplegar, operar o resolver incidencias en sistemas de producción.

La confianza sigue siendo condicional: el 48 % de los encuestados confía en la IA cuando puede verificar fácilmente el resultado. Y el 79 % considera importante o muy importante la atribución de fuentes para decidir si confía en una respuesta técnica generada por IA (datos de conocimiento).

Los errores que más cuestan

Al preguntarles qué errores de la IA les han costado más tiempo a ellos o a su equipo durante el último año, el 69,3 % cita código plausible pero incorrecto, el 54,2 % código generado difícil de revisar y el 45,1 % paquetes o configuraciones alucinados (datos de tecnología). Son errores que se escapan de una revisión rápida, lo que ayuda a explicar la cautela con la producción. Las mediciones de Veracode apuntan en la misma dirección (consulta nuestro análisis).

Claude Code por delante de Copilot entre los usuarios de agentes

Entre los 12.255 encuestados que respondieron a la pregunta sobre los agentes y asistentes de programación usados durante el último año, Claude Code es citado por el 66 %, GitHub Copilot por el 59 %, Codex por el 30 % y Cursor por el 26 %. La ventaja de Anthropic también se aprecia en el gasto empresarial medido por Menlo Ventures (consulta nuestro artículo).

La calidad guía la elección: el 25 % de los encuestados cambió de herramienta de IA durante el año por obtener mejores resultados, frente a solo un 6 % para pagar menos. Un tercio (34 %) no cambió en absoluto.

Lo que los agentes necesitan saber

El contexto es el otro cuello de botella. Los encuestados señalan como contexto más importante para los agentes y asistentes de IA los objetivos o requisitos del proyecto (85,2 %) y el código, los repositorios o la documentación técnica (73,3 %) (encuesta). Sin embargo, el 63,2 % afirma que la información incompleta les impide encontrar el contexto que necesitan en el trabajo. En cuanto a la organización, el 32,8 % de los encuestados trabaja con unas pocas herramientas de IA aprobadas, el 18,6 % sobre todo con una, y el 17,3 % deja que cada equipo elija la suya (datos de IA).

Qué cambia para los desarrolladores

Reserva la producción para tareas verificables: el despliegue y las operaciones siguen siendo el ámbito donde menos se usa la IA.
Exige fuentes: para casi cuatro de cada cinco encuestados, la atribución de fuentes condiciona la confianza en una respuesta.
Compara antes de elegir: nuestra comparativa Claude Code, Codex y Copilot pone frente a frente a los tres agentes más citados.

Los límites

La encuesta la promueve Stack Overflow entre su propia comunidad: no es representativa del conjunto de los desarrolladores. Cada pregunta tiene su propio número de encuestados, a menudo muy inferior al total de 30.903 respuestas. Por último, el uso declarado no es una medida de las ganancias de productividad.

Fuente: Stack Overflow Developer Survey 2026.

Código generado por IA: un fallo conocido en el 45 % de las tareas

Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 +0000

Según el 2025 GenAI Code Security Report de Veracode, en el 45 % de las tareas de generación de código probadas (80 tareas, más de 100 modelos), el modelo introdujo un fallo de seguridad conocido del OWASP Top 10. El código casi siempre compila; solo es seguro en algo más de la mitad de los casos.

Un año después, nada se ha movido

La edición de 2026, publicada el 28 de julio, confirma el techo (Veracode). Entre todos los modelos seguidos desde el inicio de la serie, la tasa de superación en seguridad es del 56 %, frente al 55 % del primer informe: alrededor del 44 % de las tareas siguen produciendo un fallo conocido. El mejor modelo de la muestra, GPT-5.5, alcanza el 68 %, y seis de los once modelos probados por primera vez se sitúan entre el 50 % y el 53 %.

Tres supuestos habituales no resisten los datos:

Los modelos especializados en programación no son más seguros: 51 % de aprobados, frente al 52 % de los modelos generalistas.
El tamaño apenas importa: 53 % para los modelos de más de 100 000 millones de parámetros, 51 % para los demás.
El razonamiento ayuda un poco: 56 % para los modelos de razonamiento, 51 % sin él.

Dónde falla

Las diferencias dependen sobre todo del tipo de fallo. Los modelos gestionan bien la inyección SQL (83 % de aprobados) y eligen algoritmos criptográficos sólidos (87 %). Fallan en el cross-site scripting (15 %) y la inyección en registros (12 %), dos fallos que exigen seguir cómo circulan los datos por la aplicación. Java sigue siendo, con diferencia, el lenguaje más arriesgado, con una tasa media de aprobados del 30 % en la edición de 2026, aunque es el único que mejora claramente.

La velocidad, el otro punto ciego

Un ensayo controlado aleatorizado realizado por METR a principios de 2025 midió una ralentización del 19 % entre 16 desarrolladores de código abierto con experiencia que usaban IA en 246 tareas reales (METR). Antes del estudio esperaban una aceleración del 24 %; después, aún creían haber ganado un 20 %.

En febrero de 2026, METR publicó los resultados de un segundo estudio con 57 desarrolladores y más de 800 tareas (METR). Las tareas con IA permitida tardaron un 18 % menos, según las estimaciones, en los desarrolladores que repetían desde 2025, y un 4 % menos en los nuevos, con intervalos de confianza que aún incluyen una ralentización. La propia METR califica el resultado de poco fiable: muchos desarrolladores se negaron a trabajar sin IA, lo que probablemente infravalora la ganancia real.

Qué cambia para los desarrolladores

Revisar y probar el código generado sigue siendo esencial, empezando por las entradas del usuario, la salida HTML y los registros.
Incorpora el análisis al bucle del agente: herramientas como Sonar con Gitar comprueban el código mientras el agente lo escribe, no solo al final de la cadena (consulta nuestro artículo).
Elige modelos también por su seguridad: la diferencia entre un 50 % y un 68 % de aprobados se traduce directamente en trabajo de corrección.
Mide antes de desplegar: las ganancias provienen de cómo se organiza el trabajo, no solo de la herramienta.

Los límites

Veracode prueba modelos en bruto, sin agentes, salvaguardas ni revisión humana (nota de prensa): en producción, esas capas reducen el riesgo. Veracode también vende herramientas de análisis de código. Los estudios de METR abarcan a desarrolladores de código abierto con experiencia que trabajan en sus propios repositorios, un contexto que no representa a toda la profesión.

Fuentes: Veracode, 2025 GenAI Code Security Report; Veracode, 2026 GenAI Code Security Report, 28 de julio de 2026; METR, julio de 2025; METR, febrero de 2026.

Windsurf se convierte en Devin Desktop: la consolidación se acelera

Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0000

El movimiento es revelador: una empresa de agentes, Cognition, absorbió un IDE, Windsurf, y no al revés. El editor pasó a llamarse Devin Desktop el 2 de junio de 2026, mediante una actualización inalámbrica corriente (Devin Docs).

De una adquisición a una única marca

Cognition, creadora del agente autónomo Devin, firmó el acuerdo para adquirir Windsurf el 14 de julio de 2025. Según su CEO, Scott Wu, Windsurf aportaba entonces 82 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales, más de 350 clientes empresariales y cientos de miles de usuarios activos diarios (Cognition).

Un año después, todo pasa a la marca Devin: Devin Cloud, Devin Desktop, Devin CLI y Devin Review. Cognition dice que quiere que Devin Desktop sea el centro de mando donde los desarrolladores pasen «más del 90 % de sus días».

Qué cambia en el editor

La vista por defecto pasa a ser el Agent Command Center: espacios, un tablero Kanban y la gestión de varios agentes, locales o en la nube. El editor, las extensiones y los atajos de teclado de Windsurf siguen disponibles.
Cascade pasa a ser Devin Local: un agente local con subagentes y sandboxing, anunciado como hasta un 30 % más eficiente en tokens. El antiguo Cascade seguirá disponible durante julio.
Las reglas se conservan: Devin Desktop lee las reglas de Windsurf y los archivos AGENTS.md, y puede importar reglas de Cursor.
Los precios no cambian, incluidos los antiguos planes Windsurf Enterprise.

Para los equipos, el verdadero inconveniente está en otra parte: la aplicación se llama ahora Devin, de modo que las políticas de gestión de dispositivos que solo permiten «Windsurf» pueden bloquearla. El plugin de Windsurf para JetBrains pasa a modo de mantenimiento. Consulta la página de Devin Desktop.

Las herramientas de calidad se agrupan en torno a los agentes

El 21 de mayo de 2026, Sonar adquirió Gitar, una plataforma de revisión de código con IA que además corrige los fallos de CI en las pull requests (Sonar). SonarQube, que según Sonar usan más del 75 % de las Fortune 100 y 7 millones de desarrolladores, se integrará con Gitar para comprobar el código desde el momento en que un agente empieza a escribirlo hasta que se fusiona. Gitar sigue disponible por separado. Sonar ofrece además un servidor MCP que permite a Claude Code, Copilot, Cursor o Devin consultar su motor de análisis sin salir de su flujo de trabajo. Consulta la página de Sonar con Gitar.

Por qué tiene sentido

Según el 2025 GenAI Code Security Report de Veracode, el modelo introduce un fallo conocido en el 45 % de las tareas de generación de código. La edición de 2026 sigue dando un 44 % (Veracode). Verificar, trazar y poder revertir lo que produce un agente importa tanto como generar el código (consulta nuestro análisis).

Gartner apunta en la misma dirección: su primer Cuadrante Mágico de agentes de programación exige revisión humana, registros de acciones y compatibilidad nativa con MCP. Cognition figura como Aspirante (Challenger) (consulta nuestro artículo).

Los límites

Las cifras de Windsurf datan del anuncio de la adquisición en julio de 2025: no dicen nada sobre cómo se usa hoy Devin Desktop. Las cifras de Sonar son afirmaciones suyas. Por último, la consolidación reduce el número de actores independientes: un equipo que depende de un único proveedor para escribir y comprobar su código pierde un contrapeso.

Fuentes: Cognition, 14 de julio de 2025; Devin Docs, FAQ de Devin Desktop; Sonar, 21 de mayo de 2026; Veracode, 2025 y 2026.

El primer Cuadrante Mágico de Gartner para agentes de programación

Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000

El 20 de mayo de 2026, Gartner publicó la primera edición de su Magic Quadrant for Enterprise AI Coding Agents. Se evalúan doce proveedores. Cuatro son nombrados Líderes: Anthropic (Claude Code), Cursor, GitHub (Copilot) y OpenAI (Codex). AWS, Google, Alibaba Cloud (con Qoder) y Cognition son Aspirantes (Challengers). Tabnine es el único Visionario; Atlassian, BytePlus y JetBrains son Actores de Nicho (Virtualization Review).

Una categoría nueva, no solo un nombre nuevo

Las ediciones de 2024 y 2025 cubrían los «AI Code Assistants». Gartner usa ahora una definición más estricta: un agente de programación empresarial percibe el contexto, convierte la intención en un plan de varios pasos y después ejecuta y verifica esos pasos en el código, las pruebas y los artefactos relacionados. Sugerir una línea o responder en un chat ya no basta.

La consecuencia visible: AWS y Google, Líderes en ediciones anteriores, pasan a ser Aspirantes. GitHub sigue siendo Líder y ocupa el primer lugar en capacidad de ejecución (GitHub); Cursor es el que llega más lejos en visión completa (Cursor). Gartner describe además a los proveedores de modelos «subiendo en la pila»: Anthropic y OpenAI venden ahora sus propios agentes y compiten directamente con las herramientas construidas sobre sus API.

Las cifras de los Líderes

Estas cifras proceden de los propios proveedores, no de Gartner:

GitHub Copilot: más de 4,7 millones de suscriptores de pago a finales de enero de 2026, un 75 % más que un año antes (Microsoft), y 140.000 organizaciones clientes en mayo, según GitHub.
Cursor: más de 50.000 equipos clientes, entre ellos casi el 70 % de las Fortune 1000 (Cursor, febrero de 2026).
Codex: más de 4 millones de usuarios semanales (OpenAI).

El IDE ya no es el centro

El informe incluye supuestos de planificación reservados a los clientes. Gartner hizo público uno: en 2027, más del 65 % de los equipos de ingeniería que usen programación agéntica tratarán el IDE como algo opcional, y el control, la gobernanza y la validación se trasladarán a plataformas automatizadas (comunicado de prensa de Gartner). En productividad, Gartner afirma que el 90 % de los responsables de ingeniería observan mejoras, con una ganancia media neta de productividad del 19,3 % (Gartner).

Gartner cifra el mercado en entre 9,8 y 11 mil millones de dólares anualizados a abril de 2026. En un comunicado del 24 de junio de 2026, advierte además de que en 2028 los costes de la programación con IA superarán el salario medio de un desarrollador, impulsados por el consumo de tokens y las licencias basadas en el uso (Gartner).

Qué cambia para los desarrolladores

MCP pasa a ser obligatorio: la compatibilidad nativa con el Model Context Protocol figura en la lista de capacidades exigidas. Una herramienta interna sin servidor MCP será más difícil de conectar a un agente.
La revisión humana sigue siendo necesaria: aprobación de los cambios producidos por el agente, registros detallados de sus acciones y garantía de que el modelo no se entrena con el código del cliente.
La facturación está cambiando: los precios pasan de los puestos al uso (tareas, solicitudes premium, tokens). El consumo debe seguirse como cualquier otra partida presupuestaria.

Para elegir entre los tres agentes más citados, consulta nuestra comparativa Claude Code, Codex y Copilot.

Los límites

El informe completo es de pago; este artículo se basa en extractos públicos difundidos por la prensa y por los proveedores clasificados. La propia Gartner señala que sus investigaciones reflejan las opiniones de sus analistas. También escribe que, sin un contexto de alta calidad, controles estrictos y validación automatizada, los agentes aumentan el retrabajo, el riesgo de seguridad y la deriva arquitectónica. Las mediciones independientes siguen siendo prudentes: consulta nuestro artículo sobre la seguridad del código generado por IA.

Son supuestos de planificación, no predicciones seguras: léelos como una dirección, no como una fecha.

Fuentes: Gartner, Magic Quadrant for Enterprise AI Coding Agents, 20 de mayo de 2026; Virtualization Review, 5 de junio de 2026; Microsoft, llamada de resultados del 2T del ejercicio 2026; GitHub, Cursor y OpenAI.