Receta de RL en NVFP4 para modelos de lenguaje: el aprendizaje de los 4 bits

El equipo de humans& presenta una receta de aprendizaje por refuerzo (RL) en precisión NVFP4 de 4 bits, desarrollada en colaboración con RadixArk y NVIDIA, que logra mantener la dinámica de entrenamiento en alta precisión y, al mismo tiempo, aprovechar los aumentos de throughput que ofrece el hardwa

Mesh LLM: inferencia distribuida de modelos grandes sobre una red peer-to-peer

Mesh LLM es una plataforma de código abierto que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes repartiendo el trabajo entre varios equipos o máquinas, en lugar de depender de un proveedor centralizado. Está desarrollada por el equipo n0 sobre iroh, su biblioteca de conectividad P2P, y se presenta com

El backend de modelado de transformers en vLLM alcanza velocidad nativa

Hugging Face ha anunciado una actualización del backend de modelado de transformers dentro de vLLM que permite ejecutar los modelos de Hugging Face a la misma velocidad —o superior— que las implementaciones nativas escritas a mano para vLLM, sin necesidad de portar el código. La mejora se valida con

Decodificación especulativa: por qué la profundidad supera al ancho en GPU

Este análisis técnico de Doubleword examina un dilema habitual en la inferencia de modelos de lenguaje: cuando se busca aumentar el rendimiento por segundo en una sola GPU, ¿conviene aumentar el tamaño de lote (ancho) o apostar por la decodificación especulativa (profundidad)? El trabajo parte de un

GLM 5.2 supera a Claude en pruebas de detección de vulnerabilidades IDOR

El modelo de código abierto GLM 5.2, desarrollado por la china Zhipu AI (Z.ai), obtuvo un 39 % de F1 en la detección de IDOR (Insecure Direct Object References) en el benchmark interno de Semgrep, superando a Claude Code, que alcanzó un 32 %, con un coste aproximado de 0,17 dólares por vulnerabilida

La creciente complejidad de los LLM y el retorno de la composabilidad

Los grandes modelos de lenguaje han dejado de ser una pila limpia de módulos Transformer repetidos. Entre 2022 y 2023, en Meta, el trabajo en LLM —que condujo a Llama— contrastaba con la aparatosa complejidad de los sistemas de recomendación. La industria ha corregido esa brecha incorporando a los L

Kimi K2.7 Code: el nuevo modelo de Moonshot AI para programación

Moonshot AI ha lanzado Kimi K2.7 Code, un modelo lingüístico de gran tamaño especializado en tareas de programación. Basado en la arquitectura Mixture-of-Experts, cuenta con 1 billón de parámetros totales y activa 32 mil millones por inferencia. El modelo alcanza una longitud de contexto de 256.000

La economía de la decodificación especulativa en modelos de lenguaje

La decodificación especulativa es una técnica de optimización en inferencia de modelos de lenguaje que acelera la generación de tokens sin pérdida de calidad. Su principio es simple: el modelo predice varios tokens futuros de forma barata y luego verifica solo los aceptados, aprovechando el ancho de

Anatomía de un kernel de paralelismo de expertos de alto rendimiento

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) requieren coordinar muchas GPUs para funcionar. Una de las técnicas clave es el paralelismo de expertos (EP), esencial en los modelos MoE a gran escala. A diferencia de otras formas de paralelismo, cuyas comunicaciones siguen patrones fijos, en EP el rout

Nex-N2-Pro: el modelo abierto de Nex AGI que rivaliza con GPT-5.5 en código

Nex AGI, un laboratorio chino de inteligencia artificial, publicó el 2 de junio de 2026 Nex-N2-Pro, un modelo de código abierto bajo licencia Apache 2.0 orientado a tareas agenticas como programación, uso de herramientas y flujos de trabajo autónomos. Se trata de una arquitectura de Mezcla de Expert

Cómo ejecutar Gemma 4 en un Xeon de 2016 sin GPU

## Cómo ejecutar Gemma 4 en un Xeon de 2016 sin GPU: la hazaña técnica que desafía el 'memory wall' Un experimento publicado en el blog técnico point.free demuestra que es posible ejecutar un modelo de inteligencia artificial de última generación, concretamente Gemma 4 en su versión 26B con arquite

Rotary GPU: ejecución local de modelos MoE con memoria GPU limitada

Rotary GPU es un enfoque de ejecución local para modelos grandes de mezcla de expertos (MoE) que permite correrlos en hardware de consumo con memoria limitada. Desarrollado a partir del concepto de residencia en aceleradores rotatorios, el método fue validado públicamente con el modelo Qwen3.6-35B-A

Liquid AI lanza LFM2.5 con ventana de contexto de 128k tokens

Liquid AI ha anunciado hoy el lanzamiento de LFM2.5-8B-A1B, una evolución de su modelo de 'Mixture-of-Experts' diseñada para ejecutarse de manera eficiente y privada en hardware de consumo. Esta nueva versión, disponible bajo licencia abierta, supera a su predecesor al expandir su ventana de context

Sistema Stratum combina DRAM 3D apilada para acelerar inferencia de modelos MoE

La propuesta de Stratum es un sistema de diseño conjunto hardware‑software que busca acelerar la inferencia de modelos de inteligencia artificial del tipo Mixture‑of‑Experts (MoE) mediante el uso de memorias DRAM monoliticas apiladas en 3D organizadas en varios niveles de capacidad y ancho de banda.

DeepSeek-V4: IA procesa textos extensos sin problemas

DeepSeek-V4 es una nueva generación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) desarrollados por DeepSeek AI, que se destacan por su capacidad para procesar contextos extremadamente largos, hasta un millón de tokens. Esto representa un avance significativo, ya que la mayoría de los LLM tradicionale

Gemma 4 de Google: IA potente ahora en tu PC

Google ha lanzado la familia de modelos Gemma 4, que ahora puede ejecutarse localmente en dispositivos gracias a la nueva versión 0.4.0 de LM Studio. Esta actualización introduce 'llmster' y la CLI 'lms', permitiendo a los usuarios ejecutar modelos como Gemma 4 26B en sus propios ordenadores, elimin

IA de código abierto: Step 3.5 Flash desafía a gigantes

Step 3.5 Flash, un nuevo modelo de inteligencia artificial de código abierto, ha sido desarrollado para competir con sistemas propietarios de vanguardia. Este modelo, construido sobre una arquitectura de Mixture of Experts (MoE), utiliza solo 11 mil millones de sus 196 mil millones de parámetros por