Artículos Relacionados con Código abierto

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DeepSeek V4 finalmente se lanza, rompiendo el monopolio de los modelos cerrados más potentes y anunciando colaboración con los chips de Huawei

DeepSeek-V4 ya está aquí: la nueva generación de modelos de inteligencia artificial de DeepSeek se lanza en versión preliminar y de código abierto. Incluye dos variantes: **DeepSeek-V4-Pro**, con 1,6 billones de parámetros y 49.000 millones de activaciones, diseñado para competir con los mejores modelos cerrados; y **DeepSeek-V4-Flash**, una versión más económica con 284.000 millones de parámetros y 13.000 millones de activaciones, optimizada para velocidad y eficiencia. Ambos soportan un contexto de 1 millón de tokens. Según la evaluación interna, DeepSeek-V4 supera a Claude Sonnet 4.5 en tareas de codificación con agentes y se acerca al rendimiento de Opus 4.6 en modo no reflexivo, aunque aún existe una brecha con el modo reflexivo de Opus. El modelo también destaca en conocimientos generales y razonamiento, situándose a la par de los principales modelos cerrados. La gran novedad es la implementación de un nuevo mecanismo de atención que permite el contexto extenso de manera eficiente, combinando compresión de tokens y atención dispersa (DSA). Además, DeepSeek anuncia que **a partir del segundo semestre de 2026, sus servicios admitirán chips Huawei**, reforzando la independencia tecnológica. La API ya está disponible, compatible con las interfaces de OpenAI y Anthropic, y los modelos antiguos se retirarán en julio de 2026. DeepSeek reafirma su compromiso con el avance en IA de código abierto, priorizando la innovación técnica sobre el ruido mediático.

marsbit04/24 04:26

DeepSeek V4 finalmente se lanza, rompiendo el monopolio de los modelos cerrados más potentes y anunciando colaboración con los chips de Huawei

marsbit04/24 04:26

DeepSeek obtiene financiación: el giro "realista" de Liang Wenfeng

DeepSeek, la destacada empresa china de IA, ha iniciado su primera ronda de financiación externa con una valoración objetivo de 10.000 millones de dólares, buscando recaudar al menos 300 millones. Esta decisión marca un giro pragmático para su fundador, Liang Wenfeng, quien previamente defendía la independencia financiera y rechazaba la inversión externa. El cambio se produce en un contexto de creciente competencia en el sector de IA, donde empresas rivales como OpenAI, Anthropic, Zhipu AI y MiniMax avanzan con actualizaciones frecuentes de modelos y estrategias comerciales agresivas. DeepSeek, aunque respaldada financieramente por su matriz幻方量化 (Huanfang Quantitative), enfrenta desafíos clave: la salida de talento clave debido a ofertas salariales muy superiores de competidores, y la falta de un "punto de referencia" de valoración para sus opciones sobre acciones, lo que dificulta la retención de empleados. Además, la compañía está realizando una costosa migración técnica de sus modelos al ecosistema de chips chinos Huawei Ascend, alejándose de NVIDIA debido a las restricciones de exportación de EE.UU. Esto ha retrasado el lanzamiento de su esperado modelo V4. La financiación no solo busca reforzar la retención de talento mediante una valoración market-driven, sino también permitir a DeepSeek competir en la "guerra de ecosistemas" de IA, donde se necesitan aplicaciones terminales y estrategias comerciales sólidas, más allá de solo avances en modelos.

marsbit04/20 11:24

DeepSeek obtiene financiación: el giro "realista" de Liang Wenfeng

marsbit04/20 11:24

Fundador de a16z: En la era de los agentes, lo que realmente importa ha cambiado

En una entrevista, Marc Andreessen, fundador de a16z, analiza la revolución de la IA y su evolución desde sus inicios hace 80 años hasta el presente. Destaca que el actual auge no es repentino, sino el resultado de décadas de avances, con hitos como AlexNet, Transformer y ChatGPT. Andreessen enfatiza que lo que hace diferente esta vez es la combinación de cuatro capacidades: modelos de lenguaje grande (LLMs), razonamiento, codificación y agentes autónomos. Los agentes, descritos como "LLM + shell + sistema de archivos + markdown + cron/loop", representan un cambio profundo en la arquitectura del software, permitiendo que la IA ejecute tareas, guarde estados y even se modifique a sí misma. Andreessen predice que la interacción tradicional con software (como navegación web o interfaces de usuario) será reemplazada por agentes que operan de forma autónoma, reduciendo la necesidad de intervención humana. En cuanto a la inversión, compara el ciclo actual con la burbuja puntocom de 2000, pero señala diferencias clave: ahora los principales inversores son grandes empresas con liquidez, y la infraestructura de IA tiene demanda real y rápida monetización. También menciona que las limitaciones actuales (GPU, memoria, red) ralentizan el potencial completo de la IA. Andreessen valora el código abierto como crucial para la innovación y la accesibilidad, y destaca la importancia de la inferencia en dispositivos locales (edge) por razones de costo, privacidad y baja latencia. Finalmente, aborda desafíos como la seguridad cibernética, la identidad digital, la necesidad de sistemas de pago para agentes y la resistencia institucional a la adopción de la IA, subrayando que el cambio tecnológico no siempre se traduce en una aceptación social inmediata.

marsbit04/20 00:09

Fundador de a16z: En la era de los agentes, lo que realmente importa ha cambiado

marsbit04/20 00:09

¿Detrás del revuelo por el "pseudo código abierto" de MiniMax, el ideal de Yan Junjie sucumbió ante la ansiedad del capital?

MiniMax, una destacada empresa china de IA, ha desatado una polémica en la comunidad de código abierto al lanzar su modelo de lenguaje M2.7 con un protocolo "Modified-MIT", que prohíbe el uso comercial sin autorización escrita. Aunque el modelo, con 229.000 millones de parámetros y arquitectura MoE, se presenta como de acceso gratuito para investigación y uso personal, la restricción comercial ha generado críticas por considerar que viola el espíritu del código abierto genuino (definido por OSI) y crea incertidumbre legal para desarrolladores y empresas. El fundador, Yan Junjie, previamente defendía la filosofía de "tecnología para todos", pero tras la salida a bolsa de MiniMax en Hong Kong, la presión por la rentabilidad y los elevados costes de entrenamiento (con pérdidas de 1.870 millones de dólares en 2025) han llevado a la empresa a priorizar el control comercial. La justificación oficial es evitar el uso indebido y la mala reputación por parte de plataformas terceras que redistribuyen versiones alteradas del modelo. El caso refleja la creciente tensión en la industria entre el ideal de código abierto y las realidades comerciales, destacando la diferencia clave entre "pesos abiertos" (open weights) y "código abierto real" (open source). Para los desarrolladores, el mensaje es claro: la confianza es un activo frágil y la "gratuidad" puede tener fecha de caducidad en la era de la IA comercial.

marsbit04/16 11:05

¿Detrás del revuelo por el "pseudo código abierto" de MiniMax, el ideal de Yan Junjie sucumbió ante la ansiedad del capital?

marsbit04/16 11:05

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