EpistemeAI ha lanzado Reasoning-Medical0.1-27B, un modelo ajustado para medicina basado en la arquitectura Qwen3.5-27B. El modelo está disponible para descargar en Hugging Face y afirma superar a MedGemma en rendimiento. No se proporcionaron puntuaciones específicas de benchmarks ni especificaciones técnicas detalladas en el texto original.
EpistemeAI lanza Reasoning-Medical0.1-27B, un ajuste fino médico basado en Qwen3.5-27B
IBM lanza la familia Granite 4.2 con razonamiento de cadena de pensamiento integrado
IBM ha lanzado la familia de modelos de razonamiento de código abierto Granite 4.2, que incluye las variantes insignia de 30B, medianas de 8B y compactas de 3B. Estos modelos aprovechan las capacidades nativas de cadena de pensamiento para mejorar el rendimiento en matemáticas, programación y problemas complejos de múltiples pasos.
AI9Stars lanza G9v3-39A5B, un modelo de pesos abiertos con 39B parámetros y 5 expertos activos
AI9Stars ha lanzado G9v3-39A5B, un modelo de lenguaje de pesos abiertos diseñado para ofrecer capacidades de razonamiento más fuertes que su predecesor, ai9stars/G9v3-3B. El modelo cuenta con 39 mil millones de parámetros y 5 expertos activos, y está licenciado bajo Apache 2.0 para uso personal y comercial.
MiniMax planea lanzar el modelo M3 Pro con 2,7 billones de parámetros
La empresa china de IA MiniMax se está preparando para lanzar un nuevo modelo de lenguaje grande llamado M3 Pro, que contiene 2,7 billones de parámetros. Se espera que el modelo se lance y se libere como código abierto a más tardar en el tercer trimestre de este año.
Liquid AI lanza Antidoom para eliminar bucles de desesperación en modelos de razonamiento
Liquid AI ha lanzado Antidoom, un método de código abierto diseñado para eliminar el modo de fallo «doom loop» comúnmente encontrado en modelos de razonamiento. La compañía proporcionó puntuaciones de evaluación que demuestran reducciones significativas en las tasas de error para puntos de control específicos del modelo.
RaDaR: Un LLM de razonamiento especializado para acelerar el diagnóstico de enfermedades raras
Los investigadores presentan RaDaR, un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto con 32B parámetros diseñado para acelerar el diagnóstico de enfermedades raras abordando desafíos en la implementabilidad clínica y la escasez de datos. El modelo fue entrenado con casi 50,000 casos públicos y más de 100,000 casos sintéticos, demostrando un rendimiento superior en benchmarks y centros de validación externa.