OpenAI ha anunciado una colaboración con Broadcom para desarrollar un chip de inferencia personalizado llamado Jalapeño. Este nuevo hardware está diseñado específicamente para acelerar el despliegue de modelos de lenguaje grandes. La asociación tiene como objetivo reducir la dependencia de aceleradores de terceros para las cargas de trabajo de inferencia de OpenAI. Al integrar silicio personalizado, OpenAI busca optimizar el rendimiento y la eficiencia para sus aplicaciones de IA. El anuncio destaca un movimiento estratégico hacia la integración vertical en la infraestructura de IA. No se proporcionaron detalles sobre especificaciones técnicas específicas o cronogramas de lanzamiento en el informe inicial.
OpenAI y Broadcom anuncian el chip de inferencia Jalapeño
OpenAI se une al proyecto PORTS-Pike
OpenAI ha firmado un acuerdo para asegurar aproximadamente 8 gigavatios-IT en el Campus Tecnológico PORTS-Pike en el condado de Pike, Ohio, en asociación con SB Energy, NVIDIA y el Departamento de Energía de EE. UU.
NVIDIA sirve Qwen 3.8 2.4T en GB300 NVL72 a 4K tokens/s por GPU
NVIDIA ha demostrado servir el modelo de parámetros Qwen 3.8 2.4T con capacidades de razonamiento configurables en su plataforma de hardware GB300 NVL72.
El SDK de Python de OpenAI v0.21.0 añade APIs de pruebas independientes del proveedor y compatibilidad con OpenAI v3
OpenAI lanzó la versión 0.21.0 del SDK openai-agents-python, introduciendo nuevas utilidades de pruebas independientes del proveedor y actualizando la compatibilidad para la versión 3 de la biblioteca Python de OpenAI.
OpenAI presenta el modo Ultrafast de GPT-5.6 Sol; Google lanza Gemini 3.7 Flash
OpenAI ha presentado Ultrafast, un modo de GPT-5.6 Sol capaz de generar hasta 750 tokens de salida por segundo y operar a una velocidad de procesamiento de hasta 14 veces la estándar. El enfoque busca ofrecer rendimiento en tiempo real sin cambiar a un modelo más pequeño.
Google lanza Gemini 3.7 Flash; DeepSeek abre el código fuente de Harness
Google lanzó Gemini 3.7 Flash, su nuevo modelo de gama media para codificación y flujos de trabajo agénticos, con una reducción del 50% en el precio introductorio y ganancias significativas en benchmarks frente a la versión 3.6. El lanzamiento posiciona al modelo como un caballo de batalla para el desarrollo, con integración inmediata en la API de Gemini, Android Studio y herramientas externas como Cline.