OpenClaw 2.0 reúne 16.000 pull requests en un lanzamiento
OpenClaw lanza la versión 2.0 tras siete semanas de silencio, reuniendo más de 16.000 pull requests de 933 colaboradores y rediseñando instalación, navegador y colaboración en la nube.
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OpenClaw lanza la versión 2.0 tras siete semanas de silencio, reuniendo más de 16.000 pull requests de 933 colaboradores y rediseñando instalación, navegador y colaboración en la nube.
Tencent lanzó y abrió el código del modelo Hunyuan Hy4 preview, de 770.000 millones de parámetros, que obtuvo 2,99 puntos en una prueba a ciegas interna, por delante por muy poco de GLM-5.3 y Kimi K3.
Según The Information, Nvidia ha acordado comprar Hugging Face por 12.900 millones de dólares; el acuerdo aún no está firmado y podría no cerrarse.
LMSYS prueba SGLang Diffusion en 8 tarjetas H200: la ruta sin pérdidas es 1,95 veces más rápida que Diffusers, y el nivel de 6,24 veces exige sacrificar calidad de imagen.
OpenWorker, el agente de IA de código abierto de Andrew Ng, lanza una versión que pone la revisión de seguridad en primer lugar, escanea código y dependencias, y prohíbe que el agente apruebe su propia corrección.
El equipo de Visión de WeChat, de Tencent, presentó WeMM-Embedding: la versión de 2B supera al Qwen3-VL-Embedding-8B, cuatro veces más grande, en el ranking MMEB-v2.
Zhipu lanza GLM-5.3-Flash en código abierto bajo licencia MIT: parámetros activos reducidos a 18.000 millones, pero con 57 puntos en el índice AA y un precio 40 veces menor que Claude Opus 4.8.
Tras seis días liderando de forma anónima el ranking de uso de OpenRouter, Zhipu finalmente reconoció a Ox Alpha, cuya vista previa gratuita ya duplica el volumen de DeepSeek.
ModelScope de Alibaba abrirá el código de Qwen3.8-Flash-Next esta noche a las 23:00 (UTC+8), un modelo MoE multimodal de 125 000 millones de parámetros basado en la arquitectura aún no publicada de Qwen4, con menos del 5% activado por token.
Meta detalla MetaRoCE, un protocolo RDMA propio que sustituye a RoCE estándar, traslada el control de congestión a la tarjeta de red y elimina la necesidad de PFC.
Hugging Face ha encargado a bancos sondear el interés de posibles compradores, con una valoración del acuerdo de hasta 13.000 millones de dólares, casi el triple que hace tres años.
SemiAnalysis traza la curva de alcance: de más de un año a 4,8 meses, la brecha entre modelos abiertos y cerrados se reduce a la mitad en cada generación.
SGLang y Ant Group reducen la latencia por token de Ling-3.0-flash con concurrencia 1 hasta un 77% en cuatro GPU Blackwell.
Ant, Alibaba y el equipo de SGLang mantienen los pesos cuantizados en la memoria de la GPU y reducen el reinicio de un modelo de un billón de parámetros de 8,8 minutos a 32 segundos.
Anthropic está integrando Claude Mythos 5 en productos de seguridad de sus socios, lo pone a ejecutar los análisis de Claude Security y destina 35 millones de dólares en créditos a la seguridad del código abierto.
OpenBMB publica en código abierto MathForm, un modelo de 8B que traduce matemáticas a Lean 4 y supera a modelos de formalización de 32B en la prueba más difícil, FATE-X.
SenseTime lanzó SenseNova-U1.5-8B-MoT bajo licencia Apache 2.0, con generación nativa en 4K y edición de imagen junto con control preciso integrados en un solo modelo.
OpenAI abre el código del "harness" de Codex en tres niveles de integración; Cisco, GitHub, JetBrains y una firma de servicios fiscales ya lo usan, un piloto procesó 7.000 declaraciones.
Liquid AI lanza modelos borrador LFM2.5-DSpark que aceleran la inferencia local hasta 3,18 veces con decodificación especulativa, un método originado en DeepSeek y la Universidad de Pekín.
Prime Intellect hizo que 18 modelos de IA realizaran 153 experimentos autónomos con nanoGPT: el mejor cierra el 82% de la brecha con el récord humano, pero ninguno propuso un método nuevo.
Liquid AI publica nuevos checkpoints de la serie LFM2.5 en formato GGUF Q4_0, entrenados con el método QAD, recuperando hasta el 97% de la precisión original en BF16.
GLM-5.3 obtiene 60 puntos en el Intelligence Index de Artificial Analysis, 8º de 182 modelos, con precio de API de 1,4/4,4 dólares, aunque el alto consumo de tokens por tarea reduce su ventaja de precio.
Modular publicó en GitHub el compilador y la cadena de herramientas de Mojo bajo licencia Apache 2.0 con excepción de LLVM, un mes después de que Qualcomm cerrara la adquisición de la empresa.
La API de DeepSeek V4 Pro ya figura como versión 0813, con contexto de 1M tokens, salida máxima de 384K y aviso de subida de precios.
Qwen3.8-2.4T-A95B ya figura en ModelScope como repositorio open-weight, convirtiendo una promesa de apertura en un artefacto verificable.
InclusionAI abrió Ling-3.0-tiny, un modelo MoE de 7,9B parámetros que activa 1,3B por token y busca cargas de agentes locales.
Muse Glimmer de Meta es un modelo agent open-weight de 30B para flujos locales, con licencia Apache 2.0, objetivo de 24GB/32GB, entrada de imagen, uso de herramientas y speculative decoding DFlash.
BigBang-V1 convierte los datos sinteticos en un ciclo de agentes que crean, resuelven, verifican y filtran tareas.
WeatherNext Cyclones, de Google DeepMind, promete alrededor de un día adicional para anticipar trayectoria, intensidad y estructura de viento en ciclones tropicales.
ForgeStencil usa dos agentes para optimizar stencil y desplegar aceleraciones verificadas en software científico e industrial real.
Thinking Machines publicó Inkling-Small con pesos abiertos, 276B parámetros totales, 12B activos, entrada multimodal y resultados cercanos al Inkling de 975B.
MiniMax H3 combina video 2K de 15 segundos, estéreo nativo, precio de 0,8 yuanes por segundo y promesa de pesos abiertos.
Moonshot AI habría cerrado más de US$3.500 millones en una ronda F con valoración post-money de US$35.000 millones tras abrir los pesos de Kimi K3.
Tencent Hunyuan publicó AngelSpec, un marco abierto para entrenar drafters de speculative decoding y reducir costes de inferencia.
La serie N0 de NeoteAI y Fudan convierte los datos táctiles en una base para el aprendizaje robótico.
La evaluación conjunta de UK AISI y US CAISI muestra que Kimi K3 luce fuerte en benchmarks generales, pero queda lejos en cadenas de explotación.
Laguna S 2.1 apunta a empresas que prefieren alojar su agente de código en infraestructura propia, aunque no iguale todavía a los modelos cerrados líderes.
OpenBMB publicó MiniCPM-Robot con un modelo de manipulación 1.5B, uno de seguimiento 0.9B y una ruta de inferencia local.
Hugging Face afirma que un dataset malicioso abrió una intrusión dirigida por agentes autónomos, mientras su equipo reconstruyó más de 17.000 eventos con análisis LLM local.
Moonshot AI lanzó Kimi K3 con 2,8 billones de parámetros, contexto de 1 millón de tokens y precios de API publicados; la prueba open-weight aún depende de pesos y model card.
SingGuard abre guardrails para acciones de agentes y revisión multimodal de políticas. El artículo resume los hechos verificados y la señal que va más allá de un anuncio aislado.
La reescritura de Bun con Claude provoca respuesta de Zig. Una localización breve de los hechos verificados y la señal industrial de fondo.
Zhipu apuesta por agentes de largo horizonte tras cotizar. Una localización breve de los hechos verificados y la señal industrial de fondo.
El modelo LingBot predice antes de actuar. Una localización breve de los hechos verificados y la señal industrial de fondo.
Ollama levanta US$65 millones para modelos locales se reescribe para lectores tecnologicos en espanol, conservando cifras clave, limites del producto y preguntas abiertas.
LingBot abre un modelo base de visión robótica se adapta para lectores tecnológicos en español, conservando cifras clave y puntos de verificación.
Cuatro modelos chinos superan a Opus con mucho menos coste se adapta para lectores tecnológicos en español, conservando cifras clave y puntos de verificación.
Model choice, Azure hosting and coding-model price pressure.
Sovereign AI, open weights and sensitive government workloads.
Aramco Ventures lideró la Serie C y valoró al proveedor de infraestructura de modelos abiertos respaldado por Nvidia en 8.300 millones de dólares.
DeepSeek y la Universidad de Pekín liberaron DSpark, un marco de inferencia que eleva la velocidad de generación entre 60% y 85% y puede multiplicar por 6,6 el rendimiento de una GPU.
Meituan revela LongCat-2.0 tras el misterio Owl Alpha。
GPT-5.5-Cyber de OpenAI halla un fallo de OpenBSD de 23 años
Patch the Planet combina Codex Security, Trail of Bits y HackerOne para que los mantenedores reciban vulnerabilidades verificadas, severidad, parches y pruebas.
El joven laboratorio de IA open source alquilará capacidad Nvidia GB300 en el centro Colossus 2 de SpaceX hasta 2029, señalando al cómputo como activo escaso.
El GLM-5.2 open-weight de Z.ai logró 74,4 en FrontierSWE, cerca de Claude Opus y por encima de GPT-5.5 en algunas pruebas, con tokens más baratos.
Moonshot AI lanzó Kimi K2.7-Code con modo HighSpeed. Sus pruebas internas son llamativas, pero la ventaja principal está en un coste de salida mucho menor.
SemiAnalysis calcula que un ChatGPT Pro de US$200 usado al máximo puede equivaler a unos US$14.000 en valor de API.
Mirage guarda rasgos latentes en lugar de nubes de puntos renderizadas, acelerando y aligerando los modelos de mundo en vídeo.
GLM-5.2 de Zhipu combina un MoE de 744B parámetros, una ventana de un millón de tokens y pesos abiertos al estilo MIT para agentes de programación.
El MoE abierto de Moonshot ofrece tokens mucho más baratos y mejora benchmarks de programación con agentes frente a K2.6.
El modelo abierto 26B MoE de Google genera texto en paralelo y cambia calidad máxima por velocidad local superior a 1.000 tokens por segundo en H100.
Moonshot libera Kimi K2.7-Code para programación con IA.
El movimiento muestra que la competencia en IA ya no depende solo de modelos o herramientas, sino de capital, adopción por clientes y respuesta regulatoria.
El MoE de 30B parámetros de Cohere activa unos 3B, admite contexto de 256K y se publica bajo Apache 2.0.
Datos de Ramp y OpenRouter muestran que DeepSeek acelera cuando agentes de código y datos convierten el precio del token en coste central.
Moonshot AI negocia una nueva ronda para elevar su valoración a 30.000 millones de dólares, aun antes de recibir todo el capital de la ronda previa.
Reve 2 e Ideogram 4 llevan el diseño al centro de la carrera. La nota resume el anuncio, el contexto estratégico y los riesgos prácticos para usuarios o empresas afectadas.
Ideogram abre su modelo de imagen de 9.300 millones de parámetros. La nota resume el anuncio, el contexto estratégico y los riesgos prácticos para usuarios o empresas afectadas.
Nvidia ha publicado Cosmos 3, un modelo de IA de código abierto diseñado para ayudar a robots y vehículos autónomos a comprender y predecir interacciones en el mundo físico.
MiniMax lanzó el modelo de pesos abiertos M3 con contexto de 1 millón de tokens, capacidad de codificación de vanguardia y multimodalidad nativa, afirmando ser el primero en combinar los tres.
Nvidia presentó el modelo de código abierto Nemotron 3 Ultra, con 550 mil millones de parámetros, que obtuvo 48 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, por debajo de los 54 puntos del Kimi K2.6 de China.
NVIDIA presenta Nemotron-Labs-Diffusion, un modelo con tres modos de decodificación que multiplica hasta por 6 el rendimiento frente a Qwen3-8B sin sacrificar precisión.
Cohere lanzó su modelo insignia Command A+ bajo licencia Apache 2.0 el 20 de mayo. La arquitectura MoE de 218 mil millones de parámetros puede ejecutarse en solo dos GPU H100, apuntando a IA soberana e implementaciones empresariales.
Hermes Agent alcanzó 224.000 millones de tokens en un día en OpenRouter y desplazó a OpenClaw del primer puesto.
Moonshot AI recaudó 2.000 millones de dólares y supera una valoración de 20.000 millones, consolidando a Kimi en la carrera china por modelos grandes de código abierto y una posible salida en Hong Kong.
La Serie B de DeepInfra muestra que la infraestructura independiente de inferencia para modelos abiertos y agentes empieza a consolidarse como una capa propia.
Mistral abrió la vista previa pública de Workflows, una capa basada en Temporal para procesos de IA empresarial con aprobaciones humanas, trazabilidad y datos bajo control del cliente.
CVE-2026-25874 permite ejecutar código contra Hugging Face LeRobot PolicyServer mediante deserialización insegura de pickle.
Xiaomi libera MiMo V2.5 Pro de 1,02 billones de parámetros. La nota resume el anuncio, el contexto estratégico y los riesgos prácticos para usuarios o empresas afectadas.
DeepSeek lanzó el modelo V4 con 1,6 billones de parámetros, pero el mercado no se sorprendió como el año pasado. Precios más bajos que la competencia, rendimiento mejorado, pero el impacto geopolítico de la compatibilidad con el chip Huawei es notable.
DeepSeek recortó el precio de la API de su modelo V4-Pro en un 75% menos de 72 horas después de la vista previa, y redujo el precio de acierto de caché de entrada de toda la línea de productos API a una décima parte del original, ejerciendo una enorme presión sobre el mercado de modelos de lenguaje de gran escala.
El modelo de 27B parámetros de Alibaba, lanzado bajo licencia Apache 2.0, obtuvo 53,5 en SWE-bench Pro, superando al modelo Qwen3.5-397B MoE de 397B parámetros (50,9) gracias a la función Thinking Preservation, que conserva rastros de razonamiento en tareas de múltiples pasos.
DeepSeek presenta V4-Pro y V4-Flash con arquitectura MoE, precio de salida de 3,48 USD/millón de tokens, significativamente más barato que GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, y puntuación de 3206 en Codeforces superando a GPT-5.4.
El Qwen3.6-27B, un modelo Dense de 27 mil millones de parámetros de Alibaba, superó al modelo MoE insignia Qwen3.5-397B-A17B de 397 mil millones de parámetros en pruebas de programación, gracias a su arquitectura Dense estable y al nuevo mecanismo Thinking Preservation.
Moonshot AI ha lanzado la versión completa del modelo Kimi K2.6, que alcanzó 54,0 en HLE-Full, superando a Claude Opus 4.6 y GPT-5.4 para asegurar el liderazgo entre modelos open source. El modelo de 1 billón de parámetros utiliza arquitectura MoE, activando solo 32 mil millones de parámetros por inferencia, y soporta hasta 300 agentes paralelos.
Alibaba lanza Qwen3.6-Max-Preview, el modelo más potente de la serie Qwen, que obtiene el primer puesto en 6 pruebas comparativas pero no publica los pesos, marcando un giro estratégico hacia el código cerrado.
Qwen3.6-35B-A3B, un modelo MoE de 35B parámetros que solo activa 3B, obtiene un 73,4 % en SWE-bench Verified, superando ampliamente al Gemma 4-31B de Google. El modelo se ejecuta en una RTX 4090 y en un MacBook Pro M4/M5.
MiniMax M2.7 utiliza el framework de agente OpenClaw para ejecutar automáticamente experimentos, leer registros, analizar métricas y ajustar código durante más de 100 ciclos sin intervención humana, logrando un aumento del 30% en las métricas de evaluación internas. El modelo tiene 230B parámetros, pero solo activa 10B por inferencia, y se ha publicado como código abierto.
NVIDIA ha lanzado como código abierto toda la familia de modelos Nemotron 3, incluyendo pesos, un conjunto de datos de preentrenamiento de 3 billones de tokens, pipelines de aprendizaje por refuerzo y herramientas de evaluación, marcando un movimiento estratégico para posicionarse en el ecosistema de IA de código abierto.
Z.ai (anteriormente Zhipu AI) lanzó GLM-5.1, con 754B parámetros, arquitectura MoE y código abierto bajo licencia MIT. El modelo alcanzó 58,4% en SWE-Bench Pro, superando a GPT-5.4 y Claude Opus 4.6, y fue entrenado exclusivamente en chips Huawei Ascend 910B y el framework MindSpore, sin GPU NVIDIA.
NVIDIA presenta la primera familia de modelos de IA cuántica de código abierto del mundo, Ising, que incluye un modelo de calibración de 35B parámetros y dos modelos de decodificación 3D CNN, reduciendo el tiempo de calibración de días a horas.
Moonshot AI lanzó la vista previa de K2.6 Code para todos los suscriptores de Kimi Code, con precios significativamente más bajos que Claude Sonnet y GPT-5.4, cadenas de razonamiento más profundas y ejecución paralela real en Agent Swarm.
Arcee AI, una empresa de solo 26 empleados, gastó 20 millones de dólares, aproximadamente la mitad de su capital de riesgo, para entrenar el modelo de razonamiento de código abierto Trinity-Large-Thinking con 40 mil millones de parámetros, utilizando 2048 GPU Nvidia B300 durante 33 días.
DeepSeek lanzó V3.2 con una nueva arquitectura de atención dispersa que reduce la complejidad de O(L²) a O(Lk) y reduce drásticamente los costos de inferencia, con un precio de entrada de solo $0,28/M token, manteniendo un rendimiento general similar al de la versión anterior.
Mistral lanzó Voxtral TTS, su primer modelo de voz con 4B parámetros, pesos abiertos, evaluado como más natural que ElevenLabs Flash v2.5 y a la par de ElevenLabs v3.
Mistral presentó Small 4, un modelo MoE con 119B de parámetros que activa solo 6,5B por inferencia, fusionando tres modelos independientes anteriores en uno solo, con soporte para razonamiento textual, comprensión multimodal de imágenes, generación de código y llamadas a funciones.
Cursor lanzó Composer 2, un nuevo modelo de programación con IA, pero inicialmente no reveló que estaba construido sobre el modelo de código abierto Kimi K2.5 de Moonshot AI, una empresa china, y solo lo admitió después de que se le preguntara.
Google DeepMind lanzó Gemma 4 en cuatro versiones, migrando a la licencia Apache 2.0; la versión 31B alcanzó el tercer lugar en el ranking de código abierto de Arena AI.
Meta está desarrollando dos nuevos modelos de IA de próxima generación – Avocado (LLM de texto) y Mango (multimodal) – pero podría lanzar solo versiones de código abierto con parámetros reducidos, arquitectura MoE incompleta y pasos de post-entrenamiento omitidos, para preservar ventajas competitivas.