Modelos y agentes de IA
Nuevos modelos, agentes que usan herramientas y proyectos abiertos: qué hacen bien, qué no y por qué importan.
Benchmarks con contexto, pruebas concretas y una explicación que no exige conocer cada versión anterior.RUTA DE LECTURA
EL DOSSIER
Empieza aquí y sigue el tema.
01ABRIRAlibaba ha creado una IA que «imagina» qué hará un ordenador: así quiere entrenar agentes que fallen menos
Qwen-AgentWorld simula terminales, webs, búsquedas, Android y herramientas MCP para que otros agentes practiquen sin tocar sistemas reales. Sus resultados son prometedores, aunque el benchmark que lo coloca por encima de GPT-5.4 necesita bastante contexto.
02ABRIRKimi K3 pone nervioso a Silicon Valley: el gigante chino que todavía no puedes descargar
Moonshot promete un modelo de 2,8 billones de parámetros, un millón de tokens de contexto y precios por debajo de varios rivales de EE UU. Wall Street ya ha recordado el susto de DeepSeek, pero todavía falta comprobar una promesa importante: que K3 sea realmente abierto.
03ABRIRGPT-5.6 ya está aquí y quiere hacer el trabajo entero, no solo responder preguntas
OpenAI lanza un modelo pensado para investigar, usar herramientas y completar encargos largos. Puede ahorrar muchas horas, pero también resulta más difícil descubrir en qué paso se equivocó.
04ABRIRCurrent AI quiere un ChatGPT público y ya tiene una primera demo
Alpha Chat ya se puede probar sin cuenta, enseña qué utiliza para responder y borra las conversaciones al cabo de 30 días. Es solo una versión 0.1, pero detrás hay una alianza con más de 400 millones de dólares prometidos que quiere convertir la IA abierta en un servicio público.