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Logo de Tencent Hunyuan y representación abstracta del modelo Hy4 preview de código abierto
Noticias Tech

Tencent Hy4 preview: 770B parámetros y contexto de 1M tokens

Tencent liberó Hy4 preview, un modelo de 770.000 millones de parámetros con arquitectura mixture-of-experts y contexto de más de un millón de tokens. En una evaluación ciega interna superó a GLM-5.3 y Kimi K3, y ya está disponible gratis en WorkBuddy y CodeBuddy por tiempo limitado.

Por Andrés Morales, hace 2 semanas29 agosto, 2026
Diagrama de un modelo de IA con menos conocimiento factual y más razonamiento
Inteligencia Artificial

Qwen3.5 razona casi como GLM-5.2 pero alucina el 82% de los hechos

Los laboratorios de IA están recortando deliberadamente el conocimiento factual de sus modelos para ganar razonamiento puro. GLM-5.2, Qwen3.5 y DeepSeek V4-Flash muestran el patrón con números concretos, y la tendencia apunta a correr un modelo de frontera en una sola GPU de consumo.

Por Andrés Morales, hace 4 semanas
Logo de GLM-5.3, el nuevo modelo de lenguaje abierto de Z.ai
Noticias Tech

GLM-5.3: Z.ai lanza el sucesor abierto de GLM-5.2

Z.ai publicó los pesos de GLM-5.3, la actualización directa de GLM-5.2. El modelo mantiene la arquitectura Mixture-of-Experts, se distribuye con pesos abiertos y expone una API compatible con OpenAI.

Por Andrés Morales, hace 1 mes
Diagrama de AirLLM cargando capas de Kimi K3 por streaming en una GPU de 4 GB
Inteligencia Artificial

AirLLM ejecuta Kimi K3, el modelo abierto más grande, en 3.72 GB de VRAM

AirLLM, la librería open source que permite correr modelos gigantes en poca memoria, ya soporta Kimi K3: el modelo abierto de 2.8 billones de parámetros que ahora corre en una sola GPU de menos de 4 GB. La técnica de streaming por experto evita cargar el modelo completo en memoria.

Por Andrés Morales, hace 1 mes
TurboFieldfare corriendo Gemma 4 26B-A4B en una Mac con Apple Silicon
Programación

TurboFieldfare: Gemma 4 26B corre en 2 GB de RAM en cualquier Mac M

TurboFieldfare es un runtime en Swift y Metal que ejecuta Gemma 4 26B-A4B con apenas 2 GB de RAM, incluso en una MacBook Air M2 de 8 GB. El proyecto evita cargar el modelo completo en memoria: transmite los expertos que necesita desde el disco, token por token.

Por Andrés Morales, hace 2 meses
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