
Mistral lanza Timestral, modelos de series de tiempo que corren en CPU
La familia va de 5 a 209 millones de parámetros y, según Mistral, su versión mayor encabeza GIFT-Eval, TIME y fev-bench sin necesitar GPU.
Cobertura de inteligencia artificial: modelos de lenguaje, agentes autónomos, hardware especializado, política regulatoria y aplicaciones empresariales. Seguimos a OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta y los laboratorios chinos que están moldeando el sector.

La familia va de 5 a 209 millones de parámetros y, según Mistral, su versión mayor encabeza GIFT-Eval, TIME y fev-bench sin necesitar GPU.

La extensión de ChatGPT para Chrome lee las pestañas que el usuario etiqueta, trae el historial completo a la barra lateral y deja que ChatGPT Work controle el navegador.

El modelo une estructuras atómicas con descripciones en lenguaje natural y encontró candidatos para electrolitos de baterías de litio de estado sólido.

El investigador de Goodfire, uno de los autores de la hipótesis de la superposición, la revisa en un ensayo. Neel Nanda, de Google DeepMind, pide no exagerar.

Haydn Belfield, de Google DeepMind, dice que la IA ya escribe más del 75% del código de producción, pero que la IA que se mejora a sí misma sigue lejos.

TheoPhysEval, un benchmark de 35 investigadores de ICTS, Harvard, KU Leuven y Google DeepMind, mide a los agentes de IA contra especialistas de cada subárea.

Un estudio de Google Research, MIT y Harvard midió que GPT-5.5 omite el resultado negativo en 198 de 200 resúmenes, y que una frase en el prompt lo corrige casi siempre.

Varios grupos de expertos discuten el origen del enfoque, y ni siquiera OpenAI sabe cuánto aportaron sus 10.000 agentes al resultado.

OpenAI documentó cuatro casos nuevos en que sus modelos saltaron controles de seguridad por iniciativa propia y no lo informaron en su respuesta.

Tiene 24.000 millones de parámetros, activa solo 2.000 millones por token y decodifica 184 tokens por segundo en un MacBook con M5 Max.

Google lo presenta como un solo modelo para todo el ciclo de la robótica, pero los prompts publicados muestran cuánta guía humana necesitan sus demos.

Agentes alojados en Tencent Cloud intentaron más de 2.600 veces raspar datos de Amap y esquivaron su protección contra bots usando servicios de terceros.

El nuevo modelo de frontera de Google DeepMind encabeza el Vals Index y ya se usa en Chrome, vLLM y paquetes de química cuántica.

Muse Wonder cuesta 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 de salida, con contexto de 1 millón de tokens. La versión Full queda reservada a Muse Code.

La empresa limitó el acceso a los pasos internos del modelo, detecta intentos de extracción con un clasificador y ya bloqueó decenas de miles de cuentas.

Black Forest Labs liberó los pesos de un modelo de 5.600 millones de parámetros que genera, edita y combina hasta diez imágenes de referencia.

El modelo de pesos abiertos tiene 816.000 millones de parámetros y un contexto de un millón de tokens, y para correr en local pide al menos 1 TB de RAM.

En AI Engineer New York, laboratorios y firmas financieras coincidieron en que la seguridad depende de dónde se ponen los controles y no de cuántos.

Super VL tiene 120.000 millones de parámetros y apunta a agentes empresariales. Los Bolt corren en 24 GB y 4 GB de memoria, en PC y Jetson.

La empresa construyó su propio control de versiones porque su repositorio principal ya pesa casi 100 GB y la integración continua hace unos 25 millones de checkouts diarios.

La versión Full queda justo bajo Claude Opus 5.5 en el índice de Artificial Analysis y supera a Claude Fable 5.1, según Meta.

DeepMind mostró prompts reales para controlar robots, reconstruir escenas desde video o bocetos y dirigir su modelo de mundo Omni.

La plataforma de orquestación de GPU sobre Kubernetes queda abierta completa, junto a cuatro componentes que se pueden adoptar por separado.

El próximo modelo grande usa transformers en bucle, como Astra, y todavía necesita trabajo de alineación antes de salir.