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El reporte de The Information sitúa el precio en unas 80 veces los ingresos anualizados de la plataforma, que hoy bordean los 150 millones de dólares.
La operación valora al repositorio de modelos abiertos en unas 80 veces sus ingresos anuales recurrentes y casi duplica la oferta inicial de 7.000 millones que Nvidia hizo en enero de 2026.
La destilación consciente de cuantización (QAD) permite llevar los pesos a 4 bits y triplicar el rendimiento sin perder la precisión del modelo original en BF16.
Artificial Analysis midió el modelo abierto de NVIDIA: la mayor velocidad de su clase, un salto de nueve puntos en inteligencia y un Elo agéntico superior al de modelos cuatro veces más grandes.
El modelo de razonamiento para conducción autónoma pasa a licencia permisiva OpenMDW, permite uso comercial y despliegue directo, y encabeza el ranking LingoQA entre casi 40 modelos evaluados.
Un port a MLX permite correr en Apple Silicon el modelo omnimodal de MiniMax, capaz de generar clips de video de hasta 15 segundos con audio incluido, sin depender de la nube.
El nuevo modelo de DeepSeek apareció disponible en OpenRouter sin página oficial de lanzamiento, y sus tres niveles de razonamiento entregan resultados visiblemente distintos entre sí.
NVIDIA libera un modelo Mixture-of-Experts de 30.000 millones de parámetros totales y 3.000 millones activos, con hasta 4 veces más velocidad de salida que rivales de su tamaño.
La familia de modelos de mundo llega en tres tamaños, 64B, 16B y 4B, bajo una licencia de la Linux Foundation que permite reentrenarlos con datos propios.
En vez de agregar un módulo de acción a un modelo de visión y lenguaje, la política del robot se construye sobre un modelo de video que ya aprendió cómo evoluciona el mundo.
El modelo queda disponible en Hugging Face bajo licencia OpenMDW-1.1, que permite ajuste fino, modelos derivados y redistribución comercial sin permisos adicionales.
El recuento número 23 de Interconnects reúne uno de los lotes más cargados de modelos de pesos abiertos, con licencias que van desde Apache 2 hasta acuerdos comerciales obligatorios.
Ising Calibration 1.5 es un VLM abierto de 31.000 millones de parámetros que interpreta diagnósticos de procesadores cuánticos y decide cómo ajustarlos, ahora en una versión que corre en una GPU.
Moonshot AI publica los pesos del modelo y libera parte de su infraestructura, mientras pruebas independientes exponen brechas en ciberseguridad y matematicas.
Z.ai, Moonshot y Alibaba lanzaron GLM 5.2, Kimi K3 y Qwen 3.8 con pesos abiertos y rendimiento casi de frontera, justo cuando los laboratorios estadounidenses se vuelven más cerrados.
El sistema NAVI-Orbital ejecutó Gemma 3 sobre un Jetson Orin AGX a bordo del satélite YAM-9 y describió imágenes en texto, la primera demostración de un modelo visión-lenguaje operando en el espacio.
Los modelos Antares-350M y Antares-1B corren localmente y, segun la empresa, detectan fallas de seguridad por una fraccion del costo de agentes como GPT-5.5.
Su API cuesta 4,40 dólares por millón de tokens de salida, menos de un quinto que Opus 4.8, y expone lo caro que resultan los hábitos de programación con IA sin presupuesto.
Moonshot AI liberará los pesos de un MoE de 2,8 billones de parámetros que ya pelea el podio con Claude y GPT, recortando la brecha entre modelos abiertos y cerrados a solo 3 a 5 meses.
La plataforma dice que un sistema de agentes de IA orquestó por sí solo el ataque, y que usó modelos de lenguaje propios para reconstruir en horas una investigación forense que habría tomado días.
El nuevo modelo abierto de Moonshot coincidió con un discurso de Xi Jinping y una caída del 1% en el Nasdaq, y desató reacciones sobre destilación, regulación y la carrera de IA entre EEUU y China.
Moonshot AI lanzó su modelo más capaz, con pesos abiertos prometidos para el 27 de julio; supera a GPT-5.5 y Opus 4.8 en sus propios benchmarks, pero cobra como la gama Claude Sonnet.
El modelo multimodal de 2,4 billones de parámetros llega en versión preview y busca frenar el impulso de Kimi K3 antes de que Moonshot AI salga a bolsa.
Thinking Machines Lab, la empresa de Mira Murati, presenta su primer modelo entrenado desde cero: 975.000 millones de parámetros, multimodal y con pesos abiertos de uso comercial libre.
Moonshot AI presenta un modelo de 2,8 billones de parámetros con contexto de 1 millón de tokens y pesos abiertos prometidos para el 27 de julio, que ya lidera el ranking de código frontend.
Un análisis del Instituto británico de Seguridad en IA advierte que la brecha en capacidades cibernéticas cayó de seis a diez meses a solo cuatro a siete, y a una fracción del costo.
El Financial Times adelanta que el modelo chino de pesos abiertos, con entre 2 y 3 billones de parámetros, se liberaría en los próximos días.
La startup japonesa apuesta por la inteligencia colectiva: varios modelos abiertos coordinados que, dice, pueden competir con los sistemas frontera individuales.
Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati, lidera entre los modelos de pesos abiertos de EE.UU., pero aún queda por detrás de los mejores chinos y arrastra un 63% de alucinaciones.
El nuevo buque insignia de Kimi suma 2,8 billones de parámetros y un millón de tokens de contexto, pero rompe con la era del modelo chino ultrabarato.
La startup de Mira Murati debuta con un modelo de pesos abiertos de 975.000 millones de parámetros y apuesta a que las empresas prefieran adaptar la IA a su medida antes que arrendar modelos cerrados.
PrismML comprimió un modelo de 27.000 millones de parámetros a menos de 4 GB conservando cerca del 90% del rendimiento, y Apple ya estaría probando la tecnología para su IA en el dispositivo.
La estrategia de modelos abiertos busca que empresas y países personalicen, auditen y controlen su propia IA, con ahorros de costo de hasta 20 veces frente a modelos cerrados equivalentes.
El modelo abierto chino igualó a Opus 4.8 en un benchmark interno de Databricks a 1,28 dólares por tarea frente a 1,94, y pasa a ser el modelo de trabajo diario de sus desarrolladores.
La startup china alista M3 Pro, un modelo que superaría en tamaño a cualquier otro desarrollo chino disponible y que planea liberar como código abierto tan pronto como el tercer trimestre.
Los nuevos índices de Artificial Analysis colocan al modelo de Anthropic primero en finanzas, derecho y medicina, pero una sola tarea puede costar más de cien veces que una alternativa abierta.
DeepSeek y Z.ai ya representan más del 30% del tráfico semanal en OpenRouter, con picos de 46%, gracias a precios entre 60% y 90% más bajos que los de OpenAI o Anthropic.
En lugares con redes inestables y sin centros de datos, los modelos de pocos miles de millones de parámetros corren en un teléfono o una Raspberry Pi con apenas unos watts.
Los papers aceptados en la conferencia muestran que los modelos de frontera abiertos y la infraestructura abierta ya son la base del trabajo científico en inteligencia artificial.
El modelo de Zhipu se valida como el primer open-weight con sentimiento frontera real, con un benchmark de Artificial Analysis que lo ubica entre GPT-5.5 y Opus 4.8 a USD 2,40 por tarea.
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