7 min read
Mac Studio M5 Ultra: LLMs frontier corriendo en tu escritorio
Apple lanzó el M5 Ultra: cuatro dies, GPU de 80 núcleos, 1.2 TB/s y hasta 512 GB de memoria unificada. Por qué cambia la conversación sobre IA local.
$ grep -l "#llm" posts/
#llm
13 artículosrss9 min read
Por qué no deberías leer los thinking traces de un LLM
Un paper de ICML 2026 sostiene que llamar 'razonamiento' a los traces de o3 o DeepSeek-R1 es antropomorfizar. Qué son en realidad y cómo cambia su uso.
9 min read
Mojo 1.0 Apache 2.0: la apuesta heterogénea de Modular post-Qualcomm
Modular liberó Mojo 1.0 bajo Apache 2.0 tras la compra de Qualcomm. Qué cambia, qué abre para correr LLMs en hardware no NVIDIA y por qué el momento importa.
8 min read
Cerebras + GPT-5.6 Sol Ultrafast: 750 tokens por segundo que cambian la UX
OpenAI y Cerebras lanzaron GPT-5.6 Sol en modo Ultrafast: hasta 750 tokens por segundo y un chip, el Wafer-Scale Engine, que cambia qué puede hacer un agente.
9 min read
Anthropic CRI: medir razonamiento conceptual sin ground truth
Anthropic y Redwood Research lanzaron el Conceptual Reasoning Index: tres benchmarks para razonar sin ground truth empírico. Opus 5 lidera con 73.6/100.
8 min read
Qwen3.8-2.4T-A95B: el open-weights más grande que existe
Qwen publicó Qwen3.8-2.4T-A95B: 2.4 billones de parámetros, 95B activos por MoE y ~5 TB en BF16. Qué significa, qué se puede correr en casa y por qué importa.
8 min read
Cua en macOS VM: desbloquear Metal y correr LLMs 11x más rápido
Cua liberó una capa que expone los fast paths de Metal dentro de VMs de macOS y multiplica 11-16x la inferencia con llama.cpp. El truco y por qué importa.
11 min read
Meta Muse Glimmer: 30B agéntico local que siempre está ahí
Meta liberó Muse Glimmer: 30B con pesos abiertos y 4-bit, pensado para agentes locales always-on en hardware de consumo. Qué cambia y cómo probarlo.
7 min read
Swiftlet: cómo correr un 80B con 4.3 GB de RAM en tu Mac
Swiftlet es un runtime en Swift y Metal que corre un Qwen de 80B con 4.3 GB de RAM y un 35B en un iPhone. El truco MoE que lo hace posible y cómo probarlo.
10 min read
OpenAI Astra: 10 problemas matemáticos resueltos por USD 2.000
Astra, el modelo interno de OpenAI, resolvió 10 problemas matemáticos abiertos con pruebas en Lean 4 por menos de USD 2.000 en tokens. Qué hay detrás.
9 min read
Claude Opus 5: qué cambia para los que lo usamos desde la API
Anthropic lanzó Claude Opus 5, con resultados SOTA en coding y el effort como control clave. Benchmarks, precios y un ejemplo real con el SDK.
10 min read
Cómo usar Ollama para correr LLMs localmente: guía completa para developers
Instala Ollama, descarga modelos abiertos como Qwen 3, Gemma 3 o Llama y córrelos en tu máquina: privacidad, cero costos de API y control total de tus datos.
5 min read
Grok 4.5 y la etiqueta 'clase Opus': ¿está SpaceXAI a la altura de Claude?
SpaceXAI lanzó Grok 4.5 y Musk lo vende como un modelo 'clase Opus'. Qué hay detrás de la etiqueta, qué dicen los números y qué cambia para quien programa.