11 artículos verificados sobre inferencia de IA, productos y movimientos del sector.
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.
Tencent Hunyuan publicó AngelSpec, un marco abierto para entrenar drafters de speculative decoding y reducir costes de inferencia.
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.
Xiaomi MiMo presume 1.000 tokens por segundo en GPU estándar. La nota resume el anuncio, el contexto estratégico y los riesgos prácticos para usuarios o empresas afectadas.
Tensormesh obtuvo 20 millones de dólares de AMD Ventures, NVentures, CoreWeave y otros para comercializar su plataforma de caché KV que reduce el desperdicio de GPU en inferencia de IA.
MiniMax presenta la serie de modelos de razonamiento M1, centrada en matemáticas, programación y análisis lógico. La versión mejorada M2.5 alcanzó un 80,2 % en SWE-bench Verified, situándose en el primer nivel mundial.
El artículo compara los principales modelos de razonamiento de OpenAI, DeepSeek, Google y Anthropic, analizando sus estrategias, el equilibrio entre profundidad de razonamiento y velocidad de respuesta, y la competencia entre código abierto y cerrado.
GPT-5.2 obtiene un 72% en ARC-AGI-1 y un 18% en ARC-AGI-2, revelando la brecha entre una IA que parece inteligente y la inteligencia general real.
DeepSeek lanzó el modelo de razonamiento R1 como código abierto en enero de 2026, sorprendiendo a la comunidad al igualar el rendimiento de OpenAI o1, mientras que la versión destilada de 32B supera a o1-mini, rompiendo la barrera de precios de los modelos cerrados.
Google ha presentado Gemini 2.5 Pro, descrito como su modelo más inteligente hasta la fecha, con puntuaciones destacadas en pruebas de matemáticas, ciencias y programación, y un contexto de hasta 1 millón de tokens.
Anthropic lanzó Opus 4.6 con Adaptive Thinking, que permite al modelo evaluar automáticamente la complejidad y ajustar dinámicamente la profundidad del razonamiento, junto con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y mejoras en tareas de agente.