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¿Cansado de tener que guiar a la IA paso a paso? OpenAI acaba de soltar la correa. La compañía ha lanzado GPT-5.5, su modelo más potente hasta la fecha, y el primero completamente reentrenado desde GPT-4.5. Pero no es solo otro modelo más inteligente: está diseñado para ser agente.

Olvídate de los prompts individuales. GPT-5.5 está construido para completar tareas complejas de múltiples pasos con una dirección humana mínima. Es la diferencia entre un asistente que necesita una lista de comprobación y uno que entiende el objetivo final y descubre los pasos por sí mismo.

Según OpenAI, el modelo es su «más inteligente e intuitivo de usar», y Greg Brockman, cofundador y presidente, lo califica como un gran avance «hacia una informática más agéntica e intuitiva».

¿Qué significa ‘agentic’ realmente aquí?

Un modelo agéntico no solo responde a un solo prompt: toma una secuencia de acciones, usa herramientas (como navegar por la web, escribir código, ejecutar scripts o manejar software), comprueba su propio trabajo y sigue adelante hasta que la tarea está terminada. Los modelos anteriores a menudo se estancaban en puntos de entrega, requiriendo que el usuario volviera a preguntar o corrigiera el rumbo. GPT-5.5 está diseñado para reducir esas interrupciones.

Las cifras que importan: Benchmarks que dejan huella

OpenAI ha concentrado las mejoras en cuatro áreas clave: codificación agéntica, uso de ordenador, trabajo de conocimiento e investigación científica temprana. Los resultados en los benchmarks son contundentes.

• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 obtiene un 82.7%, superando por un amplio margen a Claude Opus 4.7 (69.4%) y Gemini 3.1 Pro (68.5%). Esto mide flujos de trabajo complejos en línea de comandos.
• GDPval: Alcanza un 84.9% en esta prueba que evalúa agentes en 44 ocupaciones de trabajo de conocimiento.
• OSWorld-Verified: Consigue un 78.7% en la capacidad de operar entornos informáticos reales de forma autónoma.
• SWE-Bench Pro: Para desarrolladores, resuelve el 58.6% de issues reales de GitHub en un solo paso.

Y si hablamos de la variante GPT-5.5 Pro, en la prueba BrowseComp (que rastrea información difícil de encontrar en la web), obtiene un 90.1%, superando al Gemini 3.1 Pro (85.9%).

Precios más altos, pero (quizás) más baratos por tarea

Aquí viene el truco. El precio por token de la API de GPT-5.5 se ha duplicado: $5 por millón de tokens de entrada y $30 por millón de tokens de salida (frente a los $2.50 y $15 de GPT-5.4). La variante Pro es considerablemente más cara: $30 por millón de entrada y $180 por millón de salida.

Sin embargo, OpenAI argumenta que la eficiencia de tokens lo compensa. GPT-5.5 utiliza significativamente menos tokens para completar las mismas tareas en Codex. El equipo de OpenAI sostiene que, para la mayoría de las cargas de trabajo, el coste efectivo por flujo de trabajo completado puede ser menor, incluso con la tarifa por token más alta. Como dijo Brockman: «Es un pensador más rápido y agudo por menos tokens».

El camino hacia el ‘superapp’

Brockman también afirmó que este modelo es un paso adicional hacia la creación de un «superapp» —un programa multiusos, una navaja suiza de la IA— que los cofundadores Brockman y Sam Altman han discutido previamente. La visión es combinar ChatGPT, Codex y un navegador de IA en un servicio unificado para ayudar a los clientes empresariales.

Disponibilidad inmediata

GPT-5.5 ya está disponible a partir de este jueves. Se está desplegando para los suscriptores Plus, Pro, Business y Enterprise en ChatGPT y Codex. La variante GPT-5.5 Pro está destinada a los usuarios Pro, Business y Enterprise. Con aproximadamente 4 millones de desarrolladores usando Codex semanalmente, OpenAI no está enviando una vista previa de investigación, sino un modelo de producción.

¿El futuro? Según Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI: «Vemos mejoras bastante significativas a corto plazo, mejoras extremadamente significativas a medio plazo». Prepárense, porque esto acaba de empezar.

¿Has notado que la batería de tu Pixel se agota más rápido desde marzo? No estás solo. Una oleada de informes de usuarios apunta a que las últimas actualizaciones de software de Google están causando un drenaje severo de batería en los teléfonos Pixel, y la compañía finalmente ha elevado la prioridad de la investigación.

Un problema que llegó con la actualización de marzo

Desde que Google lanzó el Pixel Feature Drop de marzo de 2026, los foros se han llenado de quejas. El problema más común: la batería ya no dura tanto como antes de la actualización. Y aquí está el detalle clave: la actualización de abril de 2026 no ha resuelto este problema.

Los usuarios reportan problemas que van desde que el teléfono no reconoce correctamente las conexiones de carga rápida hasta una reducción dramática en la autonomía. Un usuario de un Pixel 10 Pro contó que, antes de la actualización, podía sacar el teléfono del cargador a las 6 de la mañana y no necesitaba recargarlo hasta al menos las 10 de la noche. Ahora, necesita ponerlo a cargar entre las 6 y las 7 de la tarde, a pesar de que la pantalla ha estado apagada la mayor parte del tiempo.

La pista del «Deep Doze»

¿Cuál podría ser la causa? Un hallazgo compartido por un usuario en Reddit (aunque el post fue eliminado) sugirió que el sistema experimenta un error que le impide entrar en un modo conocido como Deep Doze.

Doze Mode se introdujo en Android 6.0 Marshmallow como una función de ahorro de batería que limita la actividad en segundo plano. Android 7.0 Nougat añadió los niveles Lite Doze y Deep Doze, siendo este último el que toma medidas más fuertes para conservar la batería cuando la pantalla está apagada.

Si el teléfono no puede entrar en este estado de ahorro profundo, la batería se drena rápidamente incluso cuando no lo estás usando. Este informe también se creó en el Google Issue Tracker, donde otros usuarios afectados han añadido sus propios casos.

Google sube la alerta a máxima prioridad

Aquí es donde la historia se pone interesante. Inicialmente, Google marcó el problema en su rastreador como P3 S3 (prioridad 3, severidad 3), lo que indicaba un impacto bajo. Los usuarios se quejaron de esta clasificación en los comentarios.

Pero espera, hay más. Basándose en la actualización más reciente de la página, Google ha cambiado su postura. Ahora el problema está marcado como «asignado» y ha sido actualizado a P1 S1. Esto significa que Google ahora lo ve como un caso de severidad 1 con estado de prioridad 1: un problema de alto impacto y alta prioridad, posiblemente crítico.

Un problema generalizado en toda la gama Pixel

Lo que es más preocupante es que el problema no parece limitarse a un dispositivo específico. Según informes de Android Central, usuarios en múltiples generaciones, desde la serie Pixel 6 hasta la alineación Pixel 10, están reportando problemas similares de drenaje de batería.

Algunos usuarios reportan que sus teléfonos se «despiertan» continuamente, impulsando el drenaje cuando el dispositivo no se usa activamente. Otros dicen que el drenaje es notable incluso cuando el Pixel está en modo avión, y que la vida útil de la batería se ha reducido a solo unas pocas horas de tiempo de pantalla o incluso a la mitad para algunos.

Google investiga, pero sin confirmaciones oficiales

Es crucial señalar esto: Google no ha compartido ninguna declaración oficial sobre el error o la causa descrita en las publicaciones. Mientras que la teoría del Deep Doze podría ser la explicación, hasta que Google lo confirme, no podemos estar seguros.

La compañía ha reconocido el problema hasta cierto punto, pero en realidad solo está sondeando a los usuarios y solicitando más datos. Según Forbes, Google está «buscando el asunto» pero aún no hay una solución. Los problemas de Pixel causados por actualizaciones anteriores no siempre se han solucionado rápidamente, y algunos han durado meses.

Este no es el primer error de alto impacto que experimenta la línea Pixel en los últimos años. Recientemente, el preocupante error de llamadas al 911 en Pixels parece haber reaparecido incluso en los dispositivos más nuevos de Google.

Mientras tanto, si tu Pixel está sufriendo, sabes que no es tu imaginación. Google está al tanto, y la presión para una solución está aumentando con cada informe nuevo que llega a su rastreador de problemas.

¿Estás buscando el smartwatch definitivo para tu iPhone pero el precio te frena? Buenas noticias: el Apple Watch Series 11 ha bajado a su precio más bajo, ofreciendo una oportunidad única para conseguir la última tecnología de Apple con un descuento considerable.

La oferta del momento

El reloj insignia de Apple, lanzado en septiembre de 2025, tiene un precio de venta recomendado de $399. Sin embargo, en este momento puedes encontrarlo por solo $299. Según WIRED, esta oferta aplica específicamente para el modelo base de 42 milímetros sin GPS.

Aquí está el detalle: si buscas conectividad celular o la caja más grande de 46 mm, pagarás un poco más. Pero la buena noticia es que casi todas las combinaciones de color y tamaño tienen descuento. Los acabados disponibles incluyen opciones de titanio en Oro, Natural y Slate, y de aluminio en Rosa Oro, Plata, Gris Espacial y Negro Jet.

¿Por qué el Series 11 es una gran compra?

Este no es un upgrade cualquiera. El Apple Watch Series 11 finalmente solucionó uno de los puntos débiles históricos de la gama: la batería.

«Finalmente tiene una batería que puede durar al menos un día completo. Un día real, como en 24 horas», destacan desde WIRED.

Esto significa que puedes usarlo en el gimnasio y mientras duermes, aprovechando al máximo sus capacidades de seguimiento. Y vaya que tiene capacidades.

Además del típico seguimiento de estado físico y entrenamientos, cuenta con la función Workout Buddy habilitada por IA. En el ámbito de la salud, puede monitorizar signos de hipertensión y rastrear los niveles de oxígeno en la sangre. También incluye Detección de Caídas y capacidades de mensajería por satélite (en los modelos con conectividad celular).

Pero espera, hay más… ¿Y el Series 10?

Aquí viene el giro inesperado. Según un análisis de BGR, el Apple Watch Series 10, lanzado en 2024, es casi idéntico al Series 11. Tanto es así, que plantean una pregunta interesante: ¿realmente necesitas el último modelo?

Ambos relojes vienen en cajas de aluminio y titanio en los mismos tamaños (42 mm y 46 mm). Comparten el mismo chip S10 con procesador dual-core y Neural Engine de cuatro núcleos, el mismo chip inalámbrico Apple W3, chip Ultra Wideband de segunda generación y 64 GB de almacenamiento.

En cuanto a capacidades de seguimiento de salud, son idénticos: notificaciones sobre problemas cardíacos potenciales (hipertensión, frecuencia cardíaca alta/baja, ritmo irregular), medición de oxígeno en sangre, temperatura de la muñeca, tasa respiratoria, seguimiento del sueño con notificaciones de apnea, y seguimiento del ciclo menstrual.

Las diferencias clave

Entonces, ¿en qué se diferencian? Hay algunos matices.

• Batería: El Series 11 tiene una autonomía nominal de hasta 24 horas, frente a las 18 horas del Series 10 (aunque pruebas prácticas muestran que el Series 10 puede durar «bastante más de un día»).
• Resistencia: La cubierta de vidrio Ion-X del Series 11 es el doble de resistente a los arañazos que la del Series 10. El modelo de Titanio del Series 11 tiene una pantalla de cristal de zafiro.
• Conectividad: El Series 11 soporta Wi-Fi 4 dual (2.4 GHz y 5 GHz) y, en su versión GPS+Celular, conectividad 5G.
• Carga rápida: Ambos cargan del 0% al 80% en 30 minutos, pero el Series 11 añade ventajas: 15 minutos de carga dan para 8 horas de uso, y 5 minutos para 8 horas de seguimiento del sueño.

El veredicto: ¿Cuál comprar?

Todo se reduce al precio y a tus necesidades específicas.

Si encuentras un Apple Watch Series 10 reacondicionado (desde $240 en Amazon para el modelo GPS de 42 mm, según BGR), puede ser una ganga increíble, ofreciendo una experiencia casi idéntica por menos dinero. Especialmente si tu iPhone es un modelo iPhone XS o anterior, ya que el Series 11 requiere un iPhone 11 o posterior.

Pero aquí está el truco: si el Apple Watch Series 11 está en oferta a $299, como lo está ahora, la balanza se inclina a su favor. Obtienes la última iteración, mejor batería nominal, mayor resistencia y conectividad 5G futura por una diferencia de precio mínima frente a un Series 10 nuevo.

¿La conclusión? Si has estado posponiendo la compra de un Apple Watch o usas un modelo antiguo, este descuento en el Series 11 es una oportunidad brillante. Pero si el presupuesto es lo más importante y no te importa un modelo reacondicionado, el Series 10 sigue siendo un caballo de batalla formidable. La elección, al final, es tuya. ¡Feliz caza!

¿Imaginas duplicar los FPS en tu MacBook Neo con un simple truco de refrigeración? Pues deja de imaginar, porque los modders ya lo han conseguido. El portátil más asequible de Apple, lanzado en marzo de 2026, está demostrando ser una sorpresa para el gaming… siempre y cuando controles su talón de Aquiles: el calor.

El problema del diseño sin ventilador

Como el MacBook Air, el Neo tiene un diseño sin ventilador. Sin un sistema de refrigeración activo, depende de una almohadilla de grafeno que transfiere el calor a la carcasa de aluminio. Esto se convierte en un cuello de botella para juegos exigentes. Cuando el procesador A18 Pro se calienta, reduce su rendimiento (throttling) para enfriarse, lo que puede hacer que los fotogramas por segundo caigan y la experiencia de juego se resienta.

Pero aquí viene lo bueno: algunos YouTubers han ideado modificaciones que mejoran el intercambio de calor, reducen la temperatura del chip y ayudan a mantener el rendimiento. ¡Y los resultados son impresionantes!

El mod simple que duplica los FPS

El YouTuber ETA Prime probó un truco de refrigeración que cualquiera puede realizar. Abrió el portátil, retiró la almohadilla de grafeno que cubre el procesador y colocó un disipador de calor de cobre con pasta térmica. Luego, cubrió el cobre con una almohadilla térmica antes de volver a montar la carcasa.

El aumento de rendimiento fue inmediato. La temperatura bajó de 105°C a 84°C en «No Man’s Sky», y la tasa de fotogramas aumentó de unos 30 FPS a 58 FPS.

Pero no se quedó ahí. Añadió un segundo elemento: un refrigerador termoeléctrico externo que se adhiere a la parte inferior de la carcasa. Con este combo, la temperatura en el mismo juego bajó a 74°C, manteniendo un rendimiento de 58-59 FPS con V-Sync activado.

Los benchmarks también mostraron mejoras sustanciales. En Geekbench 6, las puntuaciones de un solo núcleo pasaron de 3.094 a 3.636, y las de múltiples núcleos de 7.921 a 9.394. Sus vídeos sobre el tema superaron el millón de visitas.

No necesitas proyectos ambiciosos

Otros creadores, jakkuh y Zip Tie Tech, empezaron simplemente colocando una almohadilla térmica sobre la CPU. Eso les dio un aumento del 14% en el rendimiento, permitiendo al A18 Pro consumir 1 o 2 W más de potencia y bajando la temperatura 3°C.

Su conclusión es clara: algo tan simple como usar un disipador de cobre y una almohadilla térmica puede mejorar significativamente la refrigeración y ofrecer un rendimiento más sostenido para juegos y tareas intensivas. Esto podría reducir la necesidad de comprar un PC gaming más caro.

Pero hay una advertencia importante

¡Cuidado! Estas modificaciones probablemente anulan la garantía del portátil. Es el precio a pagar por jugar a ser ingeniero.

Más allá de los mods: consejos para exprimir tu Neo

Si abrir tu portátil no es lo tuyo, hay otras formas de mantenerlo fresco y rápido.

• Eleva el portátil de la mesa para mejorar el flujo de aire bajo el chasis.
• Coloca un refrigerador externo debajo, una solución menos invasiva pero efectiva.
• Usa el puerto USB-C correcto. Solo el puerto izquierdo es USB 3 (10 Gb/s) y soporta DisplayPort para monitores de hasta 4K a 60 Hz. El derecho es USB 2 (480 Mb/s). Conecta aquí el cargador y deja el izquierdo para discos duros externos y pantallas.
• Libera espacio en el SSD interno. Con solo 8 GB de RAM no ampliable, macOS usa el almacenamiento para intercambiar datos de memoria (swap). Si tienes el modelo de 256 GB, considera un SSD externo para mover archivos personales y dejar espacio libre para que el sistema respire.
• Mantén el software optimizado: Actualiza macOS y las apps, cierra pestañas y aplicaciones que no uses, y reinicia el equipo de vez en cuando.

El MacBook Neo ha sorprendido por su rendimiento, construido alrededor del chip A18 Pro (que rivaliza con el M1). Con estos trucos, desde los más atrevidos hasta los más sencillos, puedes exprimir aún más su potencial y llevarlo a terrenos donde pocos pensaban que llegaría. ¿Te atreves con el mod?

Basado en reportes de BGR.

¿Recuerdas cuando las imágenes generadas por IA eran fáciles de detectar por sus textos llenos de errores? Esa era ha terminado. OpenAI acaba de lanzar ChatGPT Images 2.0, un nuevo modelo de generación de imágenes que promete una precisión sin precedentes, especialmente a la hora de renderizar texto.

Un salto cuántico en la legibilidad

Hace solo dos años, pedirle a un modelo como DALL-E 3 que creara un menú de comida mexicana resultaba en inventos culinarios como «enchuita», «churiros» o «margartas». Ahora, según pruebas de TechCrunch, el nuevo modelo de ChatGPT genera menús que podrían usarse en un restaurante sin que los clientes noten nada extraño. ¡El progreso es asombroso!

Pero, ¿por qué las IAs eran tan malas para deletrear? La explicación técnica apunta a los modelos de difusión. «Los modelos de difusión […] están reconstruyendo una entrada dada», explicó Asmelash Teka Hadgu, CEO de Lesan AI, a TechCrunch. El texto en una imagen es una parte minúscula de los píxeles, por lo que el generador aprendía los patrones que cubrían más área.

Más que solo imágenes bonitas

Aquí está el detalle clave: Images 2.0 no es solo un motor de imágenes más. Tiene «capacidades de pensamiento». Esto le permite buscar en la web, crear múltiples imágenes a partir de un solo prompt y verificar sus propias creaciones.

«Images 2.0 trae un nivel sin precedentes de especificidad y fidelidad a la creación de imágenes. Puede no solo conceptualizar imágenes más sofisticadas, sino que realmente da vida a esa visión de manera efectiva… todo con una resolución de hasta 2K», dijo OpenAI en un comunicado.

Estas capacidades abren la puerta a crear activos de marketing en varios tamaños, tiras cómicas de varios paneles e infografías detalladas. Por ejemplo, un usuario de Wired generó un pronóstico del tiempo para San Francisco con dibujos precisos de monumentos locales.

Personalización y disponibilidad global

El nuevo modelo también es más flexible. Los usuarios pueden ajustar la relación de aspecto de las imágenes, generando desde formatos 3:1 (anchos) hasta 1:3 (altos).

En cuanto al acceso, todos los usuarios de ChatGPT y Codex podrán usar Images 2.0 a partir del martes de lanzamiento, mientras que los usuarios de pago tendrán acceso a salidas más avanzadas. OpenAI también pondrá disponible la API gpt-image-2, con precios que dependen de la calidad y resolución de las salidas.

Un punto débil: los idiomas no latinos

OpenAI afirma que el modelo tiene una comprensión más sólida del renderizado de texto no latino en idiomas como japonés, coreano, hindi y bengalí. Sin embargo, las pruebas prácticas de Wired muestran que aún hay camino por recorrer.

Al pedir un póster en chino, el modelo generó texto que luego describió como «falso, o semi-galimatías vestido para parecer escritura de memes en chino», con caracteres malformados o mezclados con japonés. Así que, aunque el inglés va viento en popa, los resultados globales pueden variar.

El futuro ya está aquí (pero con datos de 2025)

Un detalle crucial para los creadores de contenido: el corte de conocimiento del modelo es diciembre de 2025. Esto podría afectar la precisión al generar prompts sobre noticias muy recientes.

La generación de imágenes complejas no es tan rápida como hacer una pregunta a ChatGPT, pero crear algo como una tira cómica de varios paneles sigue tomando solo unos minutos. La espera vale la pena por la calidad.

Con esta actualización, la línea entre lo creado por humanos y lo generado por IA se desdibuja aún más. ¿Estás listo para un mundo donde un menú de restaurante perfecto pueda ser creado en segundos? La revolución visual de la IA acaba de subir otro escalón.

¿Qué pasaría si un modelo de inteligencia artificial pudiera tener un tamaño colosal pero funcionar con la eficiencia de uno mucho más pequeño? Eso es exactamente lo que el equipo Qwen de Alibaba acaba de lograr con su última creación de código abierto.

Presentamos Qwen3.6-35B-A3B, el primer modelo de peso abierto de la generación Qwen3.6. Este no es solo otro modelo de lenguaje grande; es un modelo de lenguaje causal con codificador de visión que utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) dispersa. La magia está en los números: 35 mil millones de parámetros totales, pero solo 3 mil millones activos durante la inferencia. Esto significa un costo y una latencia de inferencia proporcionales solo a esos 3B activos, no a los 35B totales.

La arquitectura detrás de la eficiencia

Aquí está el detalle técnico que lo hace posible. Su capa MoE contiene 256 expertos en total, con 8 expertos enrutados y 1 experto compartido activados por token. La arquitectura utiliza un patrón de 10 bloques, cada uno con 3 instancias de (Gated DeltaNet → MoE) seguidas de 1 instancia de (Gated Attention → MoE).

Pero eso no es todo. Para manejar contextos extensos, el modelo soporta una longitud de contexto nativa de 262,144 tokens, extensible hasta 1,010,000 tokens usando el escalado YaRN (Yet another RoPE extensioN).

Donde el modelo realmente brilla: Codificación Agéntica

Aquí es donde Qwen3.6-35B-A3B se vuelve serio. En los benchmarks del mundo real, sus números son impresionantes:

• En SWE-bench Verified (el benchmark canónico para resolver problemas reales de GitHub), el modelo obtiene una puntuación de 73.4.
• En Terminal-Bench 2.0, que evalúa a un agente completando tareas dentro de un entorno de terminal real, logra 51.5, la puntuación más alta entre todos los modelos comparados.
• En QwenWebBench, un benchmark interno de generación de código front-end, alcanza un asombroso 1397, muy por delante de sus predecesores.

Y en razonamiento STEM, los números son igualmente impactantes: 92.7 en AIME 2026 y 86.0 en GPQA Diamond, un benchmark de razonamiento científico a nivel de posgrado.

No es solo texto: Capacidades multimodales nativas

Olvídate de los modelos que solo procesan texto. Qwen3.6-35B-A3B viene con un codificador de visión integrado y maneja imágenes, documentos, video y tareas de razonamiento espacial de forma nativa.

Sus resultados en benchmarks visuales son competitivos con modelos líderes:

• 81.7 en MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), superando a Claude-Sonnet-4.5.
• 85.3 en RealWorldQA, que prueba la comprensión visual en contextos fotográficos del mundo real.
• 83.7 en VideoMMMU para comprensión de video.

Control total sobre el razonamiento y una nueva característica clave

Uno de los aspectos más útiles es el control explícito sobre el comportamiento de razonamiento del modelo. Los modelos Qwen3.6 operan en «modo pensamiento» por defecto, generando contenido de razonamiento dentro de etiquetas <think> antes de producir la respuesta final. Los desarrolladores que necesiten respuestas más rápidas pueden desactivar esto a través de un parámetro de la API.

Pero aquí viene lo novedoso: una característica llamada «Thinking Preservation» (Preservación del Pensamiento). Por defecto, solo se retienen los bloques de pensamiento generados para el último mensaje del usuario. Qwen3.6 ha sido entrenado adicionalmente para preservar y aprovechar los rastros de pensamiento de mensajes históricos. Esto es particularmente beneficioso para escenarios de agentes, donde mantener el contexto de razonamiento completo puede mejorar la consistencia de las decisiones y reducir el razonamiento redundante.

Listo para usar y experimentar

Liberado bajo la licencia Apache 2.0, el modelo está completamente abierto para uso comercial.

Es compatible con los principales frameworks de inferencia de código abierto: SGLang, vLLM, KTransformers y Hugging Face Transformers. KTransformers habilita específicamente el despliegue heterogéneo CPU-GPU para entornos con recursos limitados.

Pero la noticia no termina ahí. Un tutorial práctico publicado por Marktechpost muestra cómo implementar este modelo de extremo a extremo. El tutorial cubre desde la configuración del entorno y la carga adaptativa del modelo basada en la memoria GPU, hasta la creación de un marco de chat reutilizable. Demuestra capacidades avanzadas como:

• Control del presupuesto de pensamiento.
• Generación en flujo con razonamiento y respuestas separadas.
• Manejo de entrada visual.
• Llamadas a herramientas y generación de JSON estructurado.
• Inspección del enrutamiento MoE, benchmarking y generación aumentada por recuperación (RAG).
• Persistencia de sesión para continuar conversaciones.

Este tutorial transforma a Qwen3.6 en un parque de experimentación práctico, proporcionando una base sólida para investigación seria o aplicaciones orientadas a productos. La implementación incluye incluso una función para medir el rendimiento (tokens por segundo) en diferentes tamaños de lote.

En resumen, Alibaba no solo ha lanzado un modelo potente y eficiente, sino que también ha proporcionado las herramientas para que la comunidad lo ponga a trabajar de inmediato. La era de los modelos grandes pero eficientes acaba de recibir un nuevo protagonista de código abierto.

¿Puede un portátil económico cambiar las reglas del juego mientras genera polémica por su diseño? Apple lanzó el MacBook Neo el 4 de marzo de 2026, y con un precio inicial de $599, se convirtió de inmediato en el MacBook más barato de la historia. Pero aquí está la cuestión: su llegada ha desatado un debate sobre la reparabilidad y ha revelado una ventaja de fabricación que deja a la competencia luchando por seguir el ritmo.

Una filosofía, dos visiones

Mientras muchos elogian a Apple por ofrecer una entrada asequible a su ecosistema, el CEO de Framework, Nirav Patel, no ha dudado en señalar una diferencia clave. En un extenso video de YouTube, comparó el Neo con el Framework Laptop 12, otro portátil de entrada que también comienza en $599.

A pesar de apuntar a un público similar, Patel criticó la filosofía de diseño de Apple. En sus palabras, «una computadora debería ser tuya», pero el enfoque de Apple limita esa propiedad. ¿El ejemplo más claro? La RAM y el almacenamiento del MacBook Neo están soldados, lo que impide actualizaciones fáciles por parte del usuario.

Pero espera, hay más. Aunque el Neo no es tan reparable como los laptops de Framework, el sitio iFixit lo nombró el MacBook más reparable de Apple en 14 años. Encontraron que tiene un proceso de apertura relativamente fácil y componentes como la batería, los altavoces, el trackpad y los puertos USB-C estratégicamente colocados para un acceso sencillo.

Patel reconoce que Apple ha dado algunos pasos en la dirección correcta con el Neo, como permitir que los puertos USB-C sean reemplazados sin cambiar toda la placa lógica.

Sin embargo, Framework va mucho más allá. Su filosofía se centra en que el usuario sea dueño total del producto. Patel insiste en que «debería ser modular. Debería ser actualizable» y debería «durar tanto como lo necesites», ayudando a reducir los desechos electrónicos.

La ventaja oculta de Apple: esquivando la ‘RAMpocalipsis’

Aquí viene el giro inesperado. Mientras el MacBook Neo recibe críticas por su diseño, también está aprovechando una ventaja de fabricación masiva. Otros fabricantes están subiendo los precios, pero Apple ha logrado mantener el suyo bajo. ¿El secreto? Su profunda planificación y su capacidad para aislarse de la escasez global de RAM.

La industria se volcó en la IA el año pasado, y los centros de datos de IA están acaparando una gran parte del hardware cotidiano, incluida la RAM. OpenAI tiene un acuerdo para comprar el 40% de la oferta mundial, un efecto que se extenderá más allá de 2027.

El 92% de la oferta mundial de RAM proviene de solo tres empresas. Una de ellas, Micron, ya se retiró del negocio de consumo para centrarse en clientes de IA y empresas. Mientras tanto, informes como los del Korea Economic Daily señalan que Apple aumentó su suministro de Samsung al 70% en 2025.

Apple, con un valor cercano a $4 billones e ingresos de $416 mil millones en 2025, tiene el capital para asegurar lo que necesita. El MacBook Neo, dirigido al sector educativo con un descuento de $100 para estudiantes, utiliza solo 8 GB de RAM unificada y el chip A18 Pro del iPhone, componentes que le permiten mantener costos bajos.

Un éxito construido con control total

La ventaja final de Apple es el control. Desde su transición a Apple Silicon, la empresa tiene un dominio total sobre sus chips y una cadena de suministro pulida durante décadas. Otros fabricantes de portátiles con Windows o Linux no tienen este tipo de control sobre líneas de producción completas y deben lidiar con la crisis de fabricación en curso.

Así que, mientras el CEO de Framework aboga por un futuro más modular y reparable, Apple está demostrando que, en el panorama actual, su control vertical y su poder de compra le dan una ventaja casi insuperable para ofrecer un producto económico. El MacBook Neo puede no ser el portátil más reparable del mercado, pero en 2026, podría ser uno de los pocos que logre mantener un precio tan bajo. La batalla entre la filosofía abierta y la eficiencia cerrada nunca había sido tan interesante.

¿Puede una empresa valorada en 800.000 millones de dólares ser desmantelada por una promesa rota? Este mes, un jurado en Oakland, California, tendrá que responder precisamente a eso cuando Elon Musk y Sam Altman, los cofundadores de OpenAI, se enfrenten en los tribunales.

El juicio, que comienza con la selección del jurado el 27 de abril, no es solo otro pleito entre multimillonarios. En juego está la estructura misma de una de las compañías de IA más influyentes del mundo y su controvertida transición de una organización sin ánimo de lucro a una con fines de lucro.

El corazón de la demanda

Musk alega que Altman y el presidente de OpenAI, Greg Brockman, lo engañaron para que donara 38 millones de dólares con la promesa de que la empresa siempre sería una organización sin ánimo de lucro dedicada a garantizar que la IA beneficie a la humanidad. Ahora, OpenAI tiene un brazo con fines de lucro que genera miles de millones en ingresos anuales.

«Motivado por los celos, el arrepentimiento por alejarse de OpenAI y el deseo de descarrilar a una empresa de IA competidora, Elon ha pasado años acosando a OpenAI a través de demandas infundadas y ataques públicos», dijo un portavoz de OpenAI a WIRED.

La demanda se centra en tres reclamos principales: que OpenAI violó su fideicomiso caritativo, que Altman y Brockman cometieron fraude al engañar a Musk sobre sus intenciones, y que se enriquecieron injustamente a su costa.

Lo que está en juego es enorme

Si Musk gana, está pidiendo nada menos que devolver a OpenAI a una estructura sin ánimo de lucro. También busca que se devuelvan «ganancias ilícitas» por valor de miles de millones a la organización sin ánimo de lucro y la remoción de Altman y Brockman de sus cargos.

Pero aquí está el detalle: el juez, Yvonne Gonzalez Rogers, ha dicho que considerará estas posibles soluciones después de que el jurado decida sobre la responsabilidad. El resultado podría afectar gravemente los planes de OpenAI de realizar una Oferta Pública Inicial (OPI) este mismo año.

¿Quién testificará?

Prepárate para un desfile de estrellas tecnológicas en el estrado. Se espera que testifiquen no solo Musk, Altman y Brockman, sino también el ex científico jefe de OpenAI, Ilya Sutskever, la ex directora de tecnología Mira Murati, y altos ejecutivos de Microsoft, incluido el CEO Satya Nadella.

Incluso podríamos escuchar a antiguos miembros de la junta directiva que votaron para despedir brevemente a Altman en 2023, quienes, según los abogados de Musk, dijeron que fomentaba una «cultura tóxica de mentiras».

La pregunta incómoda

Muchos se preguntan: ¿es Musk la persona adecuada para presentar este caso? Después de todo, ahora es un competidor directo.

En 2023, Musk fundó su propio laboratorio de IA, xAI (adquirido por SpaceX en febrero), que compite con OpenAI por talento, financiación y clientes. Documentos recién desclasificados incluso muestran a Musk pidiendo al fundador de Meta, Mark Zuckerberg, en 2025 que se uniera a una oferta para comprar los activos de OpenAI.

Luís Calderón Gómez, profesor de derecho, le dijo a WIRED: «La visión cínica es que Musk está tratando de obstaculizar a OpenAI para impulsar [el chatbot de IA de xAI] Grok. Pero incluso si eso es cierto, el remedio correcto para el fraude es deshacer la estructura y tener supervisión en el futuro».

Más que un pleito personal

Antiguos investigadores de OpenAI y organizaciones sin ánimo de lucro de seguridad de IA han presentado escritos de amicus curiae apoyando a Musk. Argumentan que es crucial que el creador de ChatGPT rinda cuentas a sus principios fundacionales, especialmente a medida que crecen sus presiones comerciales.

Jacob Hilton, un ex empleado de OpenAI, declaró: «Definitivamente es importante que OpenAI cumpla con su misión. Todavía vemos muchas cosas que OpenAI está haciendo que, en mi opinión, no son realmente consistentes con su misión».

Mientras tanto, OpenAI ha pedido a los fiscales generales de California y Delaware que investiguen el «comportamiento anticompetitivo» de Musk, calificando la demanda como una «campaña de acoso».

Con el reloj en marcha para la selección del jurado, una cosa es segura: el resultado de este enfrentamiento épico remodelará el futuro de la IA, sin importar quién gane.

¿Cansado de que tu teléfono plegable se abra como una tableta alta y estrecha? Huawei acaba de cambiar las reglas del juego con un diseño que todos veremos pronto, pero que ellos han lanzado hoy.

El Huawei Pura X Max ya es una realidad en China, y su forma es lo primero que llama la atención. Cuando está plegado, es inusualmente ancho, dándole un perfil bajo y robusto. Pero al abrirlo, se despliega en una pantalla interna de 7.7 pulgadas con las proporciones perfectas de una tableta, alimentada por una cubierta exterior de 5.4 pulgadas.

El golpe sobre la mesa: Huawei se adelanta a todos

Aquí está el detalle clave: mientras Samsung y Apple solo son rumores en este formato, Huawei ya lo ha lanzado. Un artículo de Forbes lo deja claro: «la marca china ha superado a sus rivales en el mercado por meses».

«Es el primer teléfono que es tan ancho cuando está plegado, que tiene la forma adecuada de una tableta cuando se abre. Su lanzamiento le gana de mano a Apple y Samsung.»

Sí, ha habido teléfonos anchos antes, como el Surface Duo de Microsoft (con dos pantallas) o el viejo BlackBerry Passport. Incluso Samsung tiene su Galaxy Z TriFold de dos pliegues. Pero este es diferente: es el primero con una sola pantalla flexible que adopta este factor de forma ‘wide’ o ancho desde el primer momento.

Especificaciones que prometen (y cinco colores para elegir)

¿Qué más trae este pionero? Huawei ha equipado al Pura X Max con un sistema de triple cámara trasera en un módulo horizontal. Los reportes detallan dos sensores de 50 megapíxeles (principal y teleobjetivo) y un ultra gran angular de 12.5 megapíxeles.

Bajo el capó, late el procesador propio de la marca, el Kirin 9030 Pro, y una gran batería de 5,300 mAh para mantenerlo en funcionamiento. En cuanto a memoria, se ofrecerá con 12 o 16 GB de RAM y opciones de almacenamiento de 256, 512 o incluso 1,024 GB.

Y para el estilo, hay cinco opciones de color confirmadas:

• Azul Interestelar
• Oro Oliva
• Negro Fantasma Nocturno
• Blanco Cero Grados
• Naranja Vibrante

¿El inicio de una nueva tendencia?

El Pura X Max no llega solo. Sigue los pasos del Huawei Pura X, un plegable de concha ancho lanzado en marzo de 2025, y se une al catálogo de la compañía que ya incluye el triple plegable Mate XT Ultimate Design. Esto no es un experimento aislado; es una apuesta clara de Huawei por esta forma.

Mashable señala que «Samsung está rumoreado estar trabajando en un dispositivo similar» y que el tan comentado iPhone Fold de Apple podría parecerse un poco a esto». Los tiempos hipotéticos apuntan a un posible lanzamiento del modelo de Samsung en agosto.

Por ahora, el Pura X Max se ha presentado y está a la venta en China. No está claro si su disponibilidad se limitará al mercado doméstico o si llegará a otras regiones. Pero una cosa es segura: Huawei ha plantado bandera en el futuro de los plegables, y ese futuro es más ancho de lo que imaginábamos.

El mensaje para la competencia está claro: la carrera por el plegable perfecto acaba de dar un giro inesperado, y Huawei va en cabeza.

¿Qué pasará cuando la IA elimine millones de empleos? Elon Musk tiene una respuesta contundente: que el gobierno pague a todos un ingreso universal alto.

En una publicación en X que ha encendido el debate, el CEO de Tesla y SpaceX declaró: «El INGRESO UNIVERSAL ALTO mediante cheques emitidos por el gobierno federal es la mejor manera de lidiar con el desempleo causado por la IA».

«La IA/robótica producirá bienes y servicios muy por encima del aumento de la oferta monetaria, por lo que no habrá inflación.»
— Elon Musk (@elonmusk) 17 de abril de 2026

Aquí está el detalle: Musk no habla de un simple ingreso básico para cubrir necesidades. Habla de un «ingreso universal alto» (UHI, por sus siglas en inglés), una versión más generosa del UBI, diseñado para permitir estilos de vida prósperos, no solo subsistir.

¿Una solución sin inflación?

La afirmación más audaz de Musk es que este enorme gasto público no generaría inflación. Su lógica: la IA y la robótica aumentarán la productividad y la producción de bienes tanto que superarán con creces cualquier aumento en la masa monetaria.

Pero espera, ¿los expertos están de acuerdo?

Steve Hanke, profesor de economía aplicada en Johns Hopkins, conocido como el «Doctor Dinero», le dijo a Business Insider que, en teoría, Musk tiene un punto. Aplicando la teoría cuantitativa del dinero, un aumento masivo de la producción podría llevar a la deflación, no a la inflación.

Sin embargo, Hanke rápidamente añade un «pero» importante. La historia muestra que el crecimiento y la inflación no siempre van de la mano. Citó el período entre 1866 y 1897 en EE.UU., con gran crecimiento y deflación, frente a la etapa entre 1897 y 1914, con auge económico e inflación. No hay garantías.

Más allá del desempleo: el debate real

Mientras Musk centra el discurso en el desempleo masivo, algunos expertos señalan que el problema actual ya es otro.

Karl Widerquist, profesor de filosofía en Georgetown University-Qatar, dijo a Business Insider que Musk tiene razón en que un ingreso básico podría cubrir más que lo esencial, pero está «equivocado» al centrarse solo en el desempleo. «Los salarios bajos y los estancados son problemas mayores», afirmó.

Además, señaló que, aunque el PIB se ha multiplicado en 50 años, la mayoría de los beneficios han ido a los más ricos, mientras la pobreza persiste. ¿Distribuirá la IA sus ganancias de forma diferente?

¿Un cheque o una nueva habilidad?

Aquí viene el giro. Para James Ransom, investigador del University College London, el dinero directo no es la solución principal.

«Si podemos permitirnos un ingreso universal alto generoso, podemos permitirnos recapacitar y recualificar — y la evidencia sugiere que eso es lo que la mayoría de la gente realmente necesita», dijo a Business Insider.

Su investigación sugiere que muchos trabajadores experimentarán una «bonificación de productividad» en los próximos años, pero necesitan «mejorar sus habilidades para capturarla, no un cheque». La recapacitación, argumenta, preserva la agencia y la autoestima.

La visión de abundancia (vs. la realidad actual)

Esta no es la primera vez que Musk pinta un futuro de abundancia radical. A principios de este año, dijo en un podcast que ahorrar para la jubilación podría volverse irrelevante en 10 o 20 años si sus predicciones sobre la IA se cumplen.

Pero Hanke recuerda lo lejos que está el mundo de esa utopía. Recientemente publicó el Índice Anual de Miseria de Hanke (HAMI), que mide el desempleo, la inflación, las tasas de interés y el PIB real per cápita. EE.UU. ocupó el puesto 119 de 178 países, más miserable que Camerún o Taiwán (el más feliz de la lista).

Mientras tanto, las predicciones sobre el impacto laboral de la IA son sombrías. El Boston Consulting Group predijo este mes que entre el 10% y el 15% de los empleos en EE.UU. podrían eliminarse en los próximos cinco años, afectando a entre 17 y 25 millones de personas.

El veredicto (por ahora)

La propuesta de Musk es, sin duda, provocadora. Plantea una pregunta fundamental: si la IA genera una riqueza sin precedentes, ¿cómo nos aseguramos de que beneficie a todos y no solo a unos pocos?

Los expertos coinciden en que el mecanismo —cheques universales frente a inversión en educación— y la distribución justa de las ganancias son los verdaderos desafíos. Como lo expresó el teórico de la innovación John Nosta, se trata de «un problema de coordinación a escala de civilización».

Una cosa es clara: el debate sobre el futuro del trabajo y la renta en la era de la IA acaba de subir varios decibelios. Y Musk, como siempre, está en el centro del escenario.