
GLM-5.2 iguala a Opus 4.7 a un quinto del costo en Snowflake
El modelo chino de Zhipu AI resuelve 66% de 103 tareas de programación contra el 67% de Anthropic, pero quema casi el doble de tokens y suma latencia con 99 iteraciones por tarea.
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Un neurocientífico de Yale propone cuatro reglas mínimas para chatbots: identidad clara, detección de crisis, límites conversacionales y auditoría externa.

Un análisis de 160 partidas detectó tres patrones recurrentes que explican por qué ambos modelos siguen bajo el 1% del benchmark.

El nuevo modelo SOTA supera a su predecesor en visión, programación y tareas complejas, manteniendo los precios de API a pesar de su mayor potencia.

El nuevo modelo insignia de Anthropic mejora drásticamente en tareas de código, pero reduce deliberadamente sus capacidades de ciberseguridad durante el entrenamiento.
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