Los cambios de hoy en productos, modelos y plataformas, en unos minutos.
Los datos de medición preliminares de NVIDIA muestran que el Vera Rubin NVL72 ofrece hasta 30x más rendimiento por megavatio que el GB300 NVL72 en cargas de trabajo de agentes, con un costo por millón de tokens hasta 35x menor. Estos resultados aún no reflejan el rendimiento de llamada de herramientas de la CPU Vera y están pendientes de revisión por SemiAnalysis.
Ox Alpha, un nuevo modelo de IA listado en OpenRouter como «modelo sigiloso», fue desarrollado por un tercero anónimo y está posicionado como un modelo de razonamiento para codificación y cargas de producción. Recientemente se lanzó gratis en OpenRouter. Su identidad genera especulaciones: algunos apuntan a los modelos chinos GLM y otros sospechan de una versión no publicada del MAI de Microsoft.
Inherent, un laboratorio de IA fundado en Londres por exalumnos de Google DeepMind, afirma que su agente de IA Faraday, de 27B parámetros, supera al Claude Opus 4.8 de Anthropic y al GPT-5.5 de OpenAI en la tarea de reproducir artículos de investigación. Según el artículo de arXiv y el blog de investigación de la empresa, Faraday se entrena mediante aprendizaje por refuerzo de horizonte largo, con su conjunto de tareas patentado Replica (310 tareas extraídas de 100 artículos de aprendizaje automático e IA para la ciencia), reproduciendo los artículos sin acceso a los gráficos originales. Faraday funciona sobre un modelo Qwen 3.6 relativamente pequeño, con solo 27B parámetros frente a los modelos de frontera más grandes. Este resultado sigue siendo una autodeclaración de la empresa y no ha sido verificado de forma independiente; el científico jefe de Inherent, Edward Hughes, señaló que la clave reside en la forma en que se construyó.
El HBS Foundry, bootcamp de ocho semanas y 699 dólares para fundadores de la Harvard Business School, presenta avatares IA de sus instructores creados por HeyGen, que brindan comentarios personalizados durante los pitch de práctica y las reuniones de directorio, manteniendo sesiones en vivo semanales con los instructores reales. La directora del proyecto, Katharina Rings, dijo que inicialmente lo imaginó como un chatbot, pero que tras publicar una versión de prueba, los estudiantes querían una experiencia más guiada. La periodista del New York Times Sarah Kessler lo probó y dijo que la versión IA de Jeff Bussgang, cofundador de Flybridge Capital, mostraba una sonrisa notablemente congelada durante su pitch. Bussgang admitió que su copia digital es un poco "espeluznante", pero dijo: "A mis estudiantes les encanta".
Meta Superintelligence Labs has released Muse Glimmer, an open-weight agentic model that anyone can download and run on their own hardware. The company open-sourced the model weights under the permissive Apache 2.0 license, and the 30-billion-parameter model is now available on Hugging Face as meta-models/Muse-Glimmer-30B. Muse Glimmer is optimized for always-on local agent workflows and is described as small enough to run on a Mac or PC with a single consumer GPU. The model card notes it is distilled from Muse Spark and includes a perception encoder, with 4-bit quantization shrinking it to under 20 GB so it fits within 24 GB or 32 GB VRAM envelopes, including on Nvidia RTX 5090 and Apple M4/M5 Max. Developers can get started immediately through the Ollama library by running "ollama run muse-glimmer," which enables fully local use without cloud or network access. No pricing or hardware-requirement changes accompany the release, and no limits beyond typical GPU memory constraints have been detailed. The Apache 2.0 license means builders can freely use, modify, and distribute the weights for commercial applications. Since the model is released as open weights, teams can deploy always-on local agents on their own infrastructure, with the main uncertainty being real-world throughput and memory performance on individual consumer-grade hardware setups.