El proyecto PearlOS ha lanzado una plataforma de inteligencia enjambre de código abierto que utiliza modelos locales para manejar tareas multimodales. Selecciona y cambia automáticamente entre los mejores modelos según benchmarks, asegurando que los usuarios siempre accedan a los modelos más recientes y capaces sin depender de sistemas de código cerrado ni suscripciones.
El poder de la inteligencia está mejor en manos del pueblo que en las salas de juntas de los magnates
Thinking Machines lanza Inkling, Tencent actualiza Hy3 con licencia Apache 2.0
La última recopilación de artefactos de modelos abiertos destaca lanzamientos significativos de Thinking Machines y Tencent, junto con actualizaciones de Poolside y DeepSeek.
Moonshot lanza el modelo de pesos abiertos Kimi K3 y su infraestructura
Moonshot ha publicado los detalles completos, los pesos y la infraestructura de soporte para Kimi K3, un modelo Mixture-of-Experts de 2.8T parámetros con aproximadamente 104B parámetros activos por token. El lanzamiento incluye informes técnicos que detallan su pila híbrida de contexto largo y nuevas herramientas como MoonEP, FlashKDA y AgentEnv.
Kimi K3, DeepSeek V4 Pro y GLM-5.2 comparados en benchmarks, licencia y costo de servicio
Una comparación de tres modelos Mixture-of-Experts de pesos abiertos—Kimi K3 de Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro y GLM-5.2 de Zhipu AI—evalúa sus capacidades, términos de licencia y costos de servicio para cargas de trabajo de codificación y agentes a largo plazo.
EviRover refuerza la percepción visual agéntica más allá de una sola mirada
Los autores presentan EviRover, el primer agente de percepción entrenado explícitamente para resolver consultas perceptivas mediante interacción en lugar de depender de una predicción única a partir de una sola imagen. Para abordar la falta de datos para este entorno, diseñaron dos pipelines dedicados de generación de datos que producen EviRover-SFT-5K y EviRover-RL-12K, junto con EviLens, un benchmark verificado por humanos con 688 instancias.
InternLM lanza el modelo multimodal Intern-S2-397B para inteligencia científica
InternLM ha presentado Intern-S2-397B, un modelo base multimodal de 397 mil millones de parámetros diseñado para la inteligencia científica y agentes de horizonte largo. El modelo escala en preentrenamiento, cobertura de tareas de aprendizaje por refuerzo y entornos de agentes interactivos para mejorar el razonamiento general y las capacidades agénticas.