Moonshot ha lanzado Kimi K3, un modelo multimodal con 2.8 billones de parámetros y una ventana de contexto de 1 millón de tokens, mientras que el Schema harness permite a los modelos de vanguardia alcanzar el 99% en la benchmark ARC-AGI-3.
- Kimi K3 incluye optimizaciones para una decodificación de contexto largo más rápida y codificación agéntica, con pesos abiertos programados para el 27 de julio.
- Google retrasó Gemini 3.5 Pro para mejorar el rendimiento, particularmente en tareas de codificación.
- Schema permite a los agentes escribir programas ejecutables para probar mecanismos de juego contra la realidad en ARC-AGI-3.
- NVIDIA lanzó tres modelos de incrustación abiertos para RAG y recuperación agéntica, liderados por un modelo de 8B que ocupa el primer lugar en RTEB.
Estos desarrollos destacan los avances en el procesamiento de contexto largo, el rendimiento en benchmarks y las herramientas especializadas para agentes de IA.