Anthropic lanza el roadshow de su salida a bolsa, Google pone Gemini 4 Carbon a disposición general, OpenAI lanza Businesses in ChatGPT

Anthropic lanza el roadshow de su salida a bolsa: 825 millones de acciones de clase A ofrecidas entre 70 y 78 dólares, en el Nasdaq bajo el símbolo «ANT». Google pone Gemini 4 Carbon a disposición de desarrolladores, empresas y suscriptores Ultra, a 2 y 10 dólares por millón de tokens hasta el 30 de noviembre, y Cursor, GitHub Copilot, Perplexity y Devin lo integran ese mismo día, varios con sus propias mediciones. OpenAI lanza Businesses in ChatGPT en beta, Anthropic añade Whiteboards, Sheets y Data a Claude, ByteDance y MiniMax publican Seedream 5.5 y H3-Image, y el Elíseo publica un llamamiento sobre la seguridad de la IA firmado por 16 Estados, 10 empresas y 7 organizaciones.

Anthropic lanza el roadshow de su salida a bolsa: 825 millones de acciones entre 70 y 78 dólares

10 de noviembre — Dos semanas después de presentar públicamente su S-1 ante la SEC, Anthropic lanza el roadshow de su salida a bolsa, la ronda de presentaciones a inversores que precede a la fijación del precio. La publicación de su Newsroom, difundida por @AnthropicAI, trata sobre una oferta de 825 millones de acciones ordinarias de clase A. Anthropic ofrece la práctica totalidad, 801 351 354 acciones; las 23 648 646 restantes son vendidas por algunos accionistas actuales, y la empresa no percibirá nada por su venta.

Los bancos colocadores dispondrán además de una opción de 30 días para comprar hasta 123 750 000 acciones de clase A adicionales. El precio previsto se sitúa entre 70 y 78 dólares por acción. Anthropic ha solicitado la cotización de sus títulos en el Nasdaq Global Select Market bajo el símbolo «ANT», y el folleto preliminar está disponible a través de Goldman Sachs y Morgan Stanley.

Elemento de la oferta	Valor publicado
Acciones de clase A ofrecidas	825 000 000
De las cuales, acciones ofrecidas por Anthropic	801 351 354
De las cuales, acciones vendidas por accionistas	23 648 646
Opción de los bancos (30 días)	Hasta 123 750 000 acciones
Rango de precios por acción	De 70,00 a 78,00 dólares
Mercado y símbolo	Nasdaq Global Select, «ANT»

La declaración de registro presentada ante la SEC aún no ha entrado en vigor: no se puede vender ninguna acción ni aceptar ninguna oferta de compra antes de esa fecha. El comunicado no indica la valoración, el importe captado ni la fecha de inicio de cotización. El S-1 se había presentado de forma confidencial el 1 de junio y se hizo público el 26 de octubre.

🔗 Anthropic lanza el roadshow (Anthropic Newsroom)

Gemini 4 Carbon pasa a disponibilidad general, a 2 y 10 dólares por millón de tokens hasta el 30 de noviembre

10 de noviembre — Dos semanas después de reservarlo a los defensores de ciberseguridad del Fairwind Program, Google pone Gemini 4 Carbon a disposición general. En una publicación firmada por Koray Kavukcuoglu, SVP de Google DeepMind y Chief AI Architect, el modelo gemini-4-carbon pasa a disponibilidad general en la API Gemini (nivel de pago), Google AI Studio, Android Studio y Gemini for business, así como en Antigravity y CodeMender para empresas. También se despliega para todos los suscriptores de Google AI Ultra en Antigravity, la aplicación Gemini (escritorio, móvil y web) y el modo IA de Search. La versión de ciberseguridad sigue siendo accesible mediante solicitud al Fairwind Program.

La tarifa de lanzamiento ya tiene fecha de finalización. Según las notas de la versión de la API, Carbon cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida hasta el 30 de noviembre de 2026, y después 4 y 20 dólares, importes que ya se habían indicado el 28 de octubre sin fecha de cambio. Google precisa que esta tarifa se aplica al modelo Carbon destinado al acceso público.

Tipo de tarifa (API, por millón de tokens)	Hasta el 30 de noviembre de 2026	Después del 30 de noviembre de 2026
Tokens de entrada	2 dólares	4 dólares
Tokens de salida	10 dólares	20 dólares

Google presenta Gemini 4 Argon como la opción adecuada para la mayoría de las tareas de código y de trabajo documental, y reserva Carbon para tareas largas y complejas, que requieren más exploración y verificación, a costa de un mayor consumo de tokens. La publicación lo sitúa en primer lugar en CursorBench 4.0, en WANDR de Perplexity y en AutomationBench de Zapier, con un coste por tarea inferior a la mitad del siguiente mejor modelo externo (las cifras de Cursor y Perplexity se detallan en la sección siguiente). En finanzas, iguala al mejor modelo probado en la evaluación agéntica de Hebbia y queda primero en 23 configuraciones en el benchmark de Balyasny Asset Management.

En materia de seguridad, Google anuncia un 99 % de trayectorias de ataque bloqueadas en entornos simulados:

Medida de seguridad citada por Google	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon
Tasa de brecha por intento (ciberseguridad simulada)	0,8 %	3,1 %
Éxito de las solicitudes de ataque (pruebas Gray Swan)	2,17 %	9,86 %
Honestidad agéntica (benchmark de 375 tareas)	92 %	70 %

El programa que ofrece Argon gratis durante seis meses a 10 000 científicos se amplía a Carbon, e investigadores de Google han utilizado el modelo con AlphaProof Code para demostrar en Lean propiedades de seguridad del código del protocolo de Signal.

🔗 Gemini 4 Carbon ya está disponible (blog.google) · Notas de la versión de la API Gemini

MKA: Google y Artificial Analysis lanzan un benchmark de 200 tareas de trabajo documental visual

10 de noviembre — Google publica junto con Artificial Analysis MKA (Multimodal Knowledge Agent), un benchmark que mide la capacidad de los agentes para trabajar con archivos visualmente complejos: planos arquitectónicos, esquemas técnicos, gráficos, tablas. Sus 200 tareas privadas se crearon con expertos de 10 sectores y 83 profesiones; cada una representa entre 3 y 8 horas de trabajo para un profesional experimentado. Una rúbrica de unas 70 comprobaciones de sí o no puntúa cada entregable, con un 75 % centrado en la exactitud y un 25 % en el diseño visual.

Todos los modelos pasan por el mismo entorno de evaluación open source, Stirrup, y la puntuación se confía a un agente construido sobre un modelo ajeno a Google, que coincide en un 96 % con los expertos humanos. El conjunto completo sigue siendo privado en Artificial Analysis; hay 10 tareas públicas en Hugging Face. Los modelos probados utilizan de media entre 30 y 130 turnos por tarea. Gemini 4 Carbon queda segundo en calidad, con un coste medio por tarea seis veces inferior al del primero, cuyo nombre no se menciona en la publicación.

🔗 Benchmark Multimodal Knowledge Agent (blog.google)

Gemini 4 Carbon llega el mismo día a Cursor, GitHub Copilot, Perplexity y Devin, cada uno con sus condiciones

Al igual que Claude Fable 5.2 el día anterior, Carbon llega a las herramientas que integran modelos en las horas posteriores a su apertura. Cursor y Perplexity publican sus propias mediciones, GitHub lo activa por defecto en Copilot, y Cognition lo pone a disposición en Devin Desktop y Devin CLI, donde ya con un esfuerzo bajo supera el mejor resultado de Argon según Cognition, que calcula sus costes con la tarifa pública de la API, descuentos públicos incluidos (véanse las Breves).

Cursor: primero en CursorBench 4.0 con un 60,4 % en esfuerzo alto, a mitad de precio hasta el 30 de noviembre

10 de noviembre — Cursor pone Gemini 4 Carbon a disposición y lo sitúa a la cabeza de CursorBench 4.0, su benchmark propio: un 60,4 % en esfuerzo alto (High), por 9,22 dólares por tarea. Le sigue el esfuerzo medio con un 60,1 % por 8,49 dólares, por delante de Claude Fable 5.2 en esfuerzo máximo (60,0 %, 32,79 dólares). Una curiosidad de la página de clasificación: el esfuerzo bajo (58,6 %) es el más caro de los tres niveles de Carbon, con 11,89 dólares por tarea y 124 pasos frente a los 71 en High.

Modelo y esfuerzo	Puntuación CursorBench 4.0	Coste por tarea
Gemini 4 Carbon High	60,4 %	9,22 dólares
Gemini 4 Carbon Medium	60,1 %	8,49 dólares
Claude Fable 5.2 Max	60,0 %	32,79 dólares
Gemini 4 Carbon Low	58,6 %	11,89 dólares
Claude Opus 5.5 Max	57,8 %	13,43 dólares
Gemini 4 Argon High	52,9 %	4,57 dólares

En Cursor, Carbon está a mitad de precio hasta el 30 de noviembre, a 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida, y después pasa a la tarifa completa de 4 y 20 dólares a partir del 1 de diciembre. La página no precisa si el coste por tarea de Carbon se calcula con la tarifa rebajada o con la tarifa completa, y el anuncio no va acompañado de ningún changelog.

🔗 Anuncio de @cursor_ai · Clasificación CursorBench 4.0

GitHub Copilot: Carbon en disponibilidad general, activado por defecto en las organizaciones

10 de noviembre — GitHub añade Gemini 4 Carbon a Copilot en disponibilidad general, para los planes Pro+, Max, Business y Enterprise. El modelo está orientado a tareas de código complejas, agénticas y de razonamiento, con énfasis en la generación de código seguro y el trabajo de seguridad. Aparece en el selector de diez entornos: VS Code, Visual Studio, Copilot CLI, el agente de código, la aplicación GitHub Copilot, github.com, GitHub Mobile, los IDE JetBrains, Xcode y Eclipse; Gemini 4 Argon, el 13 de octubre, contaba con ocho. El despliegue es progresivo.

A diferencia de Claude Fable 5.2 (sección siguiente), Carbon no requiere ningún trámite en las organizaciones Business y Enterprise: como los nuevos modelos están activados por defecto, aparece automáticamente, salvo que el administrador haya desactivado este ajuste o desactive este modelo. Se factura según el uso a la tarifa de catálogo del proveedor, sin importe ni tarifa promocional en el changelog, mientras que Argon se había beneficiado de un precio reducido a su llegada.

🔗 Gemini 4 Carbon en GitHub Copilot (GitHub Changelog)

Perplexity: 0,857 en WANDR por 5,86 dólares por tarea, en Computer y Search

10 de noviembre — Menos de dos horas después de la apertura general, Perplexity pone Carbon a disposición en Computer, su agente, para los suscriptores Pro y Max, y en Search solo para los suscriptores Max, como Claude Fable 5.2 el día anterior.

Gemini 4 Carbon is now available in Perplexity Computer for Pro and Max subscribers, and in Search for Max subscribers. It scores 0.857 on our WANDR benchmark at $5.86 per task, matching Claude Fable 5.2 at 40% of the cost.

🇪🇸 Gemini 4 Carbon ya está disponible en Perplexity Computer para los suscriptores Pro y Max, y en Search para los suscriptores Max. Obtiene 0,857 en nuestro benchmark WANDR por 5,86 dólares por tarea, empatado con Claude Fable 5.2 por el 40 % del coste. — @perplexity_ai en X

Modelo evaluado en WANDR	Puntuación WANDR	Coste por tarea
Gemini 4 Carbon	0,857	5,86 dólares
Claude Fable 5.2	0,851	14,51 dólares
Gemini 4 Argon	0,802	7,88 dólares

El empate con Fable 5.2 es la interpretación de Perplexity: la diferencia entre ambos es de 0,006 puntos, y el gráfico de Perplexity, fuente de estas cifras, sitúa a Carbon en la frontera de Pareto. Esta puntuación por modelo no es comparable con el 85,9 % del nivel ultra de la Agent API publicado el 5 de noviembre, una configuración con varios agentes. El changelog de la API añade google/gemini-4-carbon a la Agent API con la tarifa de lanzamiento válida hasta el 30 de noviembre de 2026 (2 dólares por millón de tokens de entrada, 0,10 dólares de entrada en caché, 10 dólares de salida), así como anthropic/claude-fable-5-2. No se precisan ni el nivel de esfuerzo utilizado para WANDR ni el coste en créditos en Computer.

🔗 Changelog de la API Perplexity

Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 en GitHub Copilot, Devin Security, Warp y Genspark

Al día siguiente de su lanzamiento, Fable 5.2 y Mythos 5.2 siguen llegando a herramientas de terceros. Tras Cursor, Devin, Perplexity y v0 el 9 de noviembre, Warp pone Fable 5.2 a disposición en Warp Factories y su terminal, y Genspark en su Code Agent (véanse las Breves). Dos integraciones establecen condiciones particulares: la retención de datos en GitHub Copilot y el acceso restringido a Mythos 5.2 en Devin Security.

GitHub Copilot: Fable 5.2 en disponibilidad general, con retención de datos por defecto

9 de noviembre — El día de su lanzamiento por Anthropic, Claude Fable 5.2 pasa a disponibilidad general en GitHub Copilot, para Pro+, Max, Business y Enterprise, en los mismos diez entornos que Carbon. Según las primeras pruebas de GitHub, resuelve más tareas que Fable 5.1 con menos pasos y llamadas a herramientas, sin cifras publicadas. Se factura según el uso a la tarifa de catálogo del proveedor, y Copilot CLI lo muestra en su selector desde la versión 1.0.109.

Al igual que con Fable 5 y 5.1, Anthropic conserva por defecto los prompts y las salidas para ejecutar sus clasificadores de seguridad, sin utilizarlos para el entrenamiento. En Business y Enterprise, la política Claude Fable 5.2 está por tanto desactivada por defecto, y activarla supone aceptar esta retención; los demás modelos Claude de Copilot mantienen la retención nula (zero data retention). Las empresas que reúnen los requisitos se benefician de una excepción de retención nula para Fable 5.2, 5.1 y 5 hasta el final del año natural. Después, estos modelos requerirán Enterprise Frontier Safeguards (EFS), que añade supervisión de seguridad automatizada y opciones de conservación, incluidas claves de cifrado bajo el control del cliente.

🔗 Claude Fable 5.2 en GitHub Copilot (GitHub Changelog)

Devin Security: Mythos 5.2 alcanza 73,5 en el benchmark interno de ciberseguridad de Cognition, frente a 56,9 de Mythos 5.1

10 de noviembre — Cognition incorpora Claude Mythos 5.2 a los escaneos de seguridad gestionados de Devin Security para los clientes empresariales que cumplen los requisitos, aquellos que tienen acceso a los modelos de frontera para ciberseguridad a través de Devin; los demás pueden solicitarlo. Devin ejecuta los escaneos por sí mismo: el equipo de seguridad del cliente no necesita acceso independiente al modelo, que Anthropic reserva a sus programas de verificación.

Cognition publica un nuevo benchmark interno de descubrimiento de vulnerabilidades: 25 repositorios en C, Python, Go, PHP y TypeScript, fijados en un commit en el que persisten 1 781 vulnerabilidades notificadas públicamente. La puntuación F2, sobre 100, combina exhaustividad y precisión dando prioridad a la exhaustividad, y se promedia sobre tres ejecuciones por repositorio.

Modelo evaluado por Cognition	Puntuación F2 media (benchmark interno)
Claude Mythos 5.2	73,5
Claude Mythos 5.1	56,9
Claude Opus 5.5	32,7

Los «más de 100 millones de dólares» en créditos anunciados con Mythos 5.2 prolongan el compromiso de cientos de millones de dólares en créditos Devin ya presentado el 26 de octubre; la novedad es su vinculación explícita a Mythos 5.2. No se comunica ningún precio.

🔗 Anuncio de @cognition · Claude Mythos 5.2 en Devin Security (Cognition)

ChatGPT para empresas: Businesses in ChatGPT en beta y el plan Business en herramientas de terceros

10 de noviembre — OpenAI lanza en beta Businesses in ChatGPT, que permite a las empresas gestionar su presencia en el asistente. OpenAI lo presenta como una nueva forma de llegar a 1,2 mil millones de personas que utilizan ChatGPT cada semana.

Now in beta: Businesses in ChatGPT. Claim your business, manage your information, and get insights on how people engage with you. Eligible businesses can also build a Business Agent to answer customers’ questions and help them explore what you offer.

🇪🇸 Ya en beta: Businesses in ChatGPT. Reclama tu empresa, gestiona tu información y descubre cómo interactúan contigo las personas. Las empresas que cumplan los requisitos también pueden crear un Business Agent para responder a las preguntas de los clientes y ayudarles a explorar su oferta. — @OpenAI en X

El punto de entrada es Business Hub, accesible desde la barra lateral de ChatGPT en la web. Allí, una empresa reclama su ficha; una vez verificada, actualiza su información y añade feeds de productos con precios y disponibilidad. Según las notas de la versión, se exige una verificación de identidad mediante Persona antes de cualquier publicación. Puede hacerlo cualquier empresa que cumpla los requisitos y esté situada donde ChatGPT esté disponible; los clientes Enterprise y los anunciantes lo gestionan a través de su representante de OpenAI, y los comerciantes de Shopify se conectan desde Business Hub o la administración de Shopify. Business Hub también muestra estadísticas agregadas: menciones, clics hacia el sitio y temas de descubrimiento, es decir, los temas recurrentes de las conversaciones en las que se cita el sitio. No se comparten las conversaciones de los usuarios ni los intercambios con un Business Agent, y estas estadísticas solo aparecen al superar determinados umbrales.

El segundo componente es Business Agent: la empresa construye, prueba y publica un agente que responde a los clientes a partir de la información que proporciona. El usuario lo abre desde el perfil de la empresa cuando esta aparece en una respuesta, en una conversación etiquetada y separada de la conversación original. Una empresa también puede patrocinar su agente y convertirlo en el destino de sus campañas de ChatGPT Ads, con ubicaciones publicitarias etiquetadas.

Componente ofrecido	Qué permite	Disponibilidad anunciada
Business Hub	Reclamar su ficha, actualizar su información, feeds de productos	Empresas que cumplan los requisitos donde ChatGPT esté disponible (beta)
Estadísticas	Menciones, clics hacia el sitio, temas de descubrimiento (agregados, con umbrales)	Con Business Hub
Business Agent	Agente que responde a los clientes a partir de la información de la empresa	Comercios y servicios en línea que cumplan los requisitos, solo en Estados Unidos
Patrocinio	Business Agent como destino de ChatGPT Ads	Empresas que dispongan de un Business Agent

No se indica ningún precio. OpenAI prevé ampliar el conjunto a otros mercados y categorías, y añadir herramientas para organizaciones con necesidades más complejas, sin un calendario definido.

🔗 Presentamos Businesses in ChatGPT (OpenAI)

El plan ChatGPT Business se abre a herramientas de terceros, entre ellas v0 y Warp, con Iniciar sesión con ChatGPT

10 de noviembre — El plan ChatGPT Business se suma a Go, Plus y Pro en Iniciar sesión con ChatGPT (Sign in with ChatGPT): un equipo puede utilizar su suscripción en herramientas como Notion, v0, Amp, Kilo Code, Warp, Hermes de Nous Research, OpenClaw u OpenCode. El uso se descuenta de la asignación de Codex y ChatGPT Work del plan, sin asignación adicional, y la aplicación conectada no accede ni a las conversaciones ni a las memorias.

La novedad está en los controles de administración. En admin.openai.com, el administrador autoriza a cada aplicación a consumir el plan y luego fija el porcentaje de la asignación de cada miembro Standard o Premium que pueden utilizar estos servicios; una vez superado, los miembros autorizados pueden recurrir a los créditos del espacio de trabajo. Devin no admite el uso del plan Business.

v0 detalla la integración en su changelog: las respuestas de los modelos OpenAI que cumplan los requisitos se descuentan del plan en lugar de los créditos de v0 y, cuando se alcanza el límite fijado por el administrador, v0 pausa la generación y conserva el trabajo, con la opción de solicitar un aumento o continuar con sus créditos de v0. Warp confirma la compatibilidad con los planes Business, sin más detalles.

🔗 Anuncio de @OpenAIDevs · Documentación de Iniciar sesión con ChatGPT · Changelog de v0

Claude Whiteboards y Claude Sheets en beta, Claude Dashboards pasa a ser Claude Data y alcanza la disponibilidad general

10 de noviembre — Anthropic añade dos tipos de artefactos colaborativos a Claude y saca un tercero de la beta. Claude Whiteboards es una pizarra compartida: se expone un plan en voz alta, Claude le da forma con un cronograma, responsables y fechas, y el equipo lo modifica en tiempo real. Se puede enmarcar una zona para consultar a Claude sobre ella y después convertir la pizarra en un documento o una presentación, o exportarla a Lucid, Miro o Vani by Zoho. Claude Sheets crea hojas de cálculo con pestañas, fórmulas, formato y listas desplegables, a menudo a partir de un único prompt, y resalta cada una de sus modificaciones. Anthropic reconoce que Sheets sigue siendo sencillo por ahora y remite a la exportación a .xlsx o CSV, Claude for Excel, o Airtable, Asana, monday.com y Smartsheet.

Claude Dashboards, lanzado en beta el 8 de octubre, pasa a disponibilidad general con el nombre Claude Data.

Claude Data (formerly Dashboards) is now generally available on paid plans. Along with dashboards, Claude can draft data stories and narrated videos from your metrics, for you to review before sharing. Certified queries and live sharing are in beta.

🇪🇸 Claude Data (antes Dashboards) ya está disponible para todos en los planes de pago. Además de paneles, Claude puede crear narrativas de datos y vídeos narrados a partir de tus métricas, que revisas antes de compartirlos. Las consultas certificadas y el uso compartido en directo están en beta. — @claudeai en X

Claude Data incorpora definiciones de métricas certificadas por el equipo de datos, señaladas con una insignia en los gráficos, una función para compartir en directo con la que los lectores ven los resultados de las consultas aprobadas sin poder ejecutar otras con tus permisos de acceso, compatibilidad con sistemas de diseño, una caché configurable por panel y un historial de cambios que permite volver a una versión anterior. Requiere un conector de datos (almacén de datos o CRM); Amplitude, Mixpanel, Omni, PostHog y Sigma son socios.

Producto Claude	Estado a 10 de noviembre	Activación en Enterprise
Claude Whiteboards	Beta, planes de pago	Desactivado por defecto
Claude Sheets	Beta, planes de pago	Desactivado por defecto
Claude Data	Disponibilidad general (consultas certificadas y uso compartido en directo en beta)	Activado por defecto el 19 de noviembre de 2026
Claude Meetings	Anunciado, sin fecha	No especificado

Los tres productos están disponibles en todos los planes de pago, en la web, escritorio y móvil, con un despliegue gradual; en Team, están activados por defecto. En un artículo general del mismo día, Anthropic también anuncia Claude Meetings, sin fecha: Claude se unirá a una llamada para tomar notas y actualizar los documentos durante la conversación. A esto se suman plugins de Salesforce (beta), NetSuite y Workday (beta) que incluyen skills, y un Claude Marketplace que cuenta con más de 9 000 conectores y plugins según Anthropic.

🔗 Sheets, Whiteboards y Data (claude.com) · Más formas de trabajar con Claude (claude.com)

Los conectores interactivos se abren por completo en Claude y MCP Apps incorpora app tools y sitios integrados

10 de noviembre — Los conectores interactivos, que desde enero mostraban una vista reducida de una herramienta en la conversación, ahora se abren por completo, junto a la conversación o a pantalla completa: por ejemplo, el editor completo de Confluence o Notion, conectado a la cuenta del usuario. Claude puede modificar la página, fila o archivo abierto, con la misma aprobación que las acciones de un conector y con una visualización en directo; una herramienta también se puede abrir sin un prompt y fijar en la barra lateral. El despliegue abarca la web y Claude Desktop, en todos los planes, dentro de la nueva experiencia que reúne chat y Cowork. Las primeras herramientas son Asana, Canva, Carta, Dropbox, monday.com, Smartsheet, Vercel y Webflow; Figma, Harvey y Shopify preparan su integración.

Para los desarrolladores, Claude amplía la compatibilidad con la extensión MCP Apps, incluidas las app tools y los sitios integrados (embedded sites), en public preview: según @ClaudeDevs, los detalles de implementación aún pueden cambiar. La documentación precisa que requieren un servidor remoto y, para el directorio, una ficha verificada.

🔗 Conectores interactivos (claude.com) · Hilo de @ClaudeDevs

Seedream 5.5 retoca una imagen durante 100 rondas y genera imágenes transparentes de forma nativa

9 de noviembre — El equipo Seed de ByteDance lanza Seedream 5.5, su nuevo modelo de creación de imágenes, con el objetivo de ofrecer resultados fiables en los flujos de producción profesionales. La primera mejora es un retoque estable durante hasta 100 rondas, que preserva con precisión de píxel las zonas no retocadas, sin desviaciones de color. La segunda es la generación nativa de imágenes RGBA, transparentes o semitransparentes, listas para componer sin recortar el fondo. La tercera es una representación más natural de la luz, los materiales y la piel, con menos brillo y sobreexposición, y una mejor representación del texto pequeño y denso.

Según las evaluaciones de ByteDance en su plataforma MagicArena, realizadas en seis usos (comercio electrónico, marketing, cine y televisión, videojuegos, ofimática, moda), Seedream 5.5 mejora las puntuaciones de calidad y las tasas de usabilidad en los seis frente a Seedream 5.0 Pro. En comparaciones por pares, supera a GPT Image 2.5 Sunburst y Nano Banana 2.1 en la estructura del texto, también según ByteDance.

Evaluación de Seedream 5.5 (según ByteDance)	Resultado publicado
Usabilidad frente a 5.0 Pro (cine y televisión, ofimática)	Más del doble
Preferencia GSB en realismo de imagen a imagen frente a la versión anterior	+55,62 %
Texto gravemente corrupto	0,4 %
Texto ligeramente corrupto	1,7 %

El modelo llega a Dreamina, CapCut y BytePlus. Desde el 10 de noviembre, Pika lo ha añadido gratuitamente a Image Studio para sus suscriptores Creator y Fancy, con una separación en más de 100 capas y exportación a PNG transparente, y Genspark lo ofrece en acceso anticipado (véanse las Noticias breves). Le seguirá una versión Pro de la serie, sin fecha; no se anuncian pesos abiertos ni precios.

🔗 Presentamos Seedream 5.5 (ByteDance Seed)

MiniMax H3-Image genera y retoca imágenes de 16 megapíxeles, con pesos abiertos bajo licencia comunitaria

10 de noviembre — MiniMax publica H3-Image, un modelo de generación y retoque de imágenes con pesos abiertos de su familia H3, cuyo primer modelo, anunciado el 31 de julio, tiene pesos abiertos desde el 3 de agosto. La generación y el retoque se reúnen en un único checkpoint. El modelo produce directamente imágenes de unos 16 megapíxeles en todos los formatos, desde 4096x4096 en cuadrado hasta 6272x2688 en 21:9, sin pasar por un escalado, y acepta hasta 16 imágenes de referencia. MiniMax anuncia una imagen 4K en 10 segundos, sin precisar el hardware utilizado.

Característica de H3-Image	Valor publicado
Resolución nativa	Unos 16 megapíxeles, de 4096x4096 (1:1) a 6272x2688 (21:9)
Arquitectura	Transformer de difusión (DiT) denso de 33,1 mil millones de parámetros, 50 capas
Muestreo	Destilado a 6 pasos, sin guía CFG
Pesos publicados	BF16, 66,28 Go para el transformer, VAE de 2,34 Go
Imágenes de referencia	Hasta 16
Licencia	MiniMax-H3-Image Community License Agreement

El transformer retoma la arquitectura de MiniMax H3 sin las capas de audio, con su codificador de texto sin cambios. MiniMax también proporciona un modelo de enriquecimiento de prompts, MiniMax-H3-Image-PE, y una receta de despliegue con vLLM-Omni; la ficha no publica ningún benchmark. Hugging Face ha difundido el anuncio.

Los pesos están en Hugging Face bajo una licencia propia de MiniMax: la autorización escrita independiente prevista en su sección IV se solicita mediante un formulario. El modelo también se ofrece en la API de MiniMax, con una variante Highspeed y salidas de hasta 20 millones de píxeles, así como en MiniMax Code y Hailuo AI, con un 50 % de descuento en las imágenes de 16 megapíxeles o más durante la semana de lanzamiento.

🔗 Anuncio de @MiniMax_AI · Ficha de MiniMax-H3-Image en Hugging Face

Gemini Robotics 2.5 completa entre un 30 y un 100 % más de tareas y alcanza un 96 % de éxito en el kitting de Mercedes-Benz

10 de noviembre — Google DeepMind presenta Gemini Robotics 2.5, su modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) más avanzado, en una publicación firmada por Carolina Parada. Evaluado en más de 200 tareas distintas, desde servir con pinzas hasta pipetear un líquido, pasando por atar una cinta alrededor de un paquete, completa con éxito entre un 30 % y un 100 % más de tareas que los referentes anteriores, según el tipo de tarea, y las ejecuta entre un 20 % y un 30 % más rápido. Funciona en el humanoide Apollo 2 de Apptronik, equipado con una mano SharpaWave de cinco dedos y 22 grados de libertad, y en la plataforma Franka Duo con pinzas paralelas. El modelo se despliega entre los socios de robótica de Google DeepMind; no se anuncia ningún acceso público.

La prueba más concreta se desarrolla en Mercedes-Benz, con Apptronik, en líneas de producción de Kecskemét (Hungría) y Sindelfingen (Alemania). En esta prueba de concepto, Apollo 2 prepara kits de piezas de automóvil (kitting) con un 96 % de éxito: el modelo de razonamiento Gemini Robotics ER sigue el desarrollo del trabajo, mientras Gemini Robotics 2.5 controla las manos y los brazos.

Métrica citada por Google DeepMind	Valor publicado
Tareas evaluadas	Más de 200
Mejora del éxito según el tipo de tarea	30 % a 100 %
Mejora de la velocidad de ejecución	20 % a 30 %
Kitting en Mercedes-Benz (Apollo 2)	96 % de éxito
Tareas seguras cerca de obstáculos / de personas	+33 % / +43 %
ASIMOV-Jailbreak: Gemini 4 Argon / Robotics ER 2	99,5 % / 82 %

En materia de seguridad, una guía basada en razonamiento durante la inferencia aumenta un 33 % las tareas realizadas sin riesgo cerca de obstáculos y un 43 % cerca de personas. Google DeepMind también publica ASIMOV-Jailbreak, un benchmark open source de elusión de protecciones específico de robótica, compuesto por cientos de prompts que disfrazan peticiones peligrosas en decenas de escenas: Gemini 4 Argon resiste el 99,5 % de ellas, frente al 82 % de Gemini Robotics ER 2. Argon también ha acelerado el desarrollo al generar miles de simulaciones a partir de una escena grabada.

🔗 Gemini Robotics 2.5 (Google DeepMind)

NVIDIA cede OpenShell a la CNCF y lanza NVKE, NVKR y Snapshot para las fábricas de IA con Kubernetes

10 de noviembre — En la KubeCon + CloudNativeCon North America de Salt Lake City, NVIDIA cede OpenShell a la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), que forma parte de la Linux Foundation. Este runtime open source protege y gobierna los agentes autónomos: controla sus archivos, su red, sus credenciales y los puntos de acceso a los modelos que invocan. Pasa a ser un proyecto Sandbox de la CNCF; según NVIDIA, cientos de organizaciones lo utilizan y ha recibido decenas de miles de contribuciones en menos de un año.

NVIDIA también contribuye a Agent Substrate, un proyecto originado en Google y aceptado en la misma Sandbox, que suspende los entornos de agentes inactivos y después los reanuda en un pool compartido de Pods. La publicación técnica de NVIDIA anuncia una densidad 10 veces superior a la de los contenedores estándar y aspira a dar cabida a millones de agentes; NVIDIA y Google trabajan para integrar OpenShell y Agent Substrate.

Para las fábricas de IA, NVKE (NVIDIA Kubernetes Engine) y NVKR (NVIDIA Kubernetes Recipes) llegan en versión preliminar pública, como open source bajo licencia Apache 2.0, como componentes de la plataforma NVIDIA DSX AI Factory. NVKE proporciona el software de un servicio Kubernetes gestionado instalado en la fábrica de IA (aprovisionamiento y gestión de clústeres); NVKR genera imágenes de sistema, imágenes de contenedores y paquetes a partir de recetas validadas, firmadas y con versiones fijadas. Mirantis, Netris, OpenNebula Systems, Rafay, Spectro Cloud, vCluster, Firmus y SK Telecom tienen planes de integración.

NVIDIA Snapshot aborda el arranque en frío de la inferencia: este componente open source captura una carga de trabajo GPU ya inicializada (memoria CPU y GPU) y la restaura en un nodo equipado con la misma GPU y el mismo controlador, con ejemplos para vLLM, SGLang y TensorRT LLM.

Medición de Snapshot y GPU utilizada	Sin Snapshot	Con Snapshot
Crusoe, GLM-5.3 listo para atender solicitudes (HGX B300)	Unos 8 minutos	31 segundos
Saturn Cloud, arranque de vLLM (HGX B300)	2 a 8,5 minutos	6 a 34 segundos
Todas las configuraciones probadas (publicación técnica, B200)	Arranque en frío	Menos de 45 segundos, entre 8 y 36 veces más rápido

Sin tarifas: se trata de proyectos open source.

🔗 OpenShell y la infraestructura open source (blog de NVIDIA) · Comunicado de la CNCF

Voz y avatares: Scribe v3 y Scribe v3 Live en ElevenLabs, clones interactivos en Synthesia

10 de noviembre — ElevenLabs lanza dos modelos de reconocimiento de voz pensados para el audio real, en el que las personas se interrumpen y cambian de idioma: Scribe v3 para el audio grabado y Scribe v3 Live para el tiempo real, en una variante de baja latencia. En 102 idiomas (versión interna del benchmark FLEURS), Scribe v3 comete un 27 % menos de errores de palabras que Scribe v2, con mejoras en cada idioma evaluado: -42 % en alemán, -35 % en español y -23 % en inglés. También atribuye mejor el habla a cada hablante: un 12 % menos de errores de diarización en total y un 17 % a partir de tres hablantes.

Scribe v3 Live reduce un 43 % la tasa de error semántico frente a Scribe v2 Realtime y un 31 % la tasa de error de palabras. Incorpora por primera vez la diarización en tiempo real, con un 39 % menos de errores que el mejor de los otros modelos en tiempo real evaluados, según ElevenLabs. Para los agentes de voz, la detección del final del turno se basa en el contexto de la conversación, y un modo multilingüe sigue los cambios de idioma en mitad de una frase. En Eneco, proveedor de energía de más de 2 millones de hogares y empresas en los Países Bajos, el agente reconoce los códigos postales al primer intento un 40 % más a menudo y los números de las viviendas un 15 % más a menudo.

Comparación publicada por ElevenLabs	Mejora anunciada
Scribe v3 frente a v2, errores de palabras en 102 idiomas	-27 %
Scribe v3 frente a v2, diarización con 3 hablantes o más	-17 %
Scribe v3 Live frente a v2 Realtime, error semántico	-43 %
Scribe v3 Live frente a v2 Realtime, errores de palabras	-31 %
Scribe v3 Live, diarización frente al 2.º modelo en tiempo real	-39 %

Scribe v3 Live está disponible en ElevenAgents, con una versión optimizada para conversaciones médicas, y ambos modelos están disponibles en ElevenAPI (scribe_v3, scribe_v3_live), así como de forma predeterminada en la aplicación ElevenLabs. La ejecución se realiza en Estados Unidos de forma predeterminada, con entornos aislados en la UE, la India y Singapur y un modo sin retención. No se comunica ninguna tarifa.

🔗 Scribe v3 (ElevenLabs)

Synthesia ofrece clones de IA interactivos gratuitos con los que se conversa en voz alta

10 de noviembre — Synthesia permite crear gratis un clon de IA interactivo de uno mismo. Se graba un clip corto, el clon está listo en unos dos minutos y después se le habla en voz alta y responde en tiempo real, con la apariencia y la voz del usuario. Para crearlo se requiere un nombre y una dirección de correo electrónico.

El clon se comparte mediante un enlace y cada destinatario puede hablar con él y después crear el suyo. Se ofrecen tres tonos: estándar, entusiasta (hype) o burlón (roast). Synthesia no especifica el modelo utilizado, la duración de las conversaciones ni los límites de esta oferta gratuita, y no ha publicado ninguna entrada de blog.

🔗 Anuncio de @synthesiaIO · Página de los clones interactivos (Synthesia)

Seguridad de la IA: el Paris Call firmado por 16 Estados, 10 empresas y 7 organizaciones, y Control Room en OpenAI

9 de noviembre — El Elíseo publica el «Paris Call for AI safety and security», una declaración firmada el 9 de noviembre al término de una reunión sobre IA y seguridad celebrada en París por invitación de Emmanuel Macron. Reúne a 16 Estados, 10 empresas y 7 organizaciones de la sociedad civil, y sigue abierta a nuevas adhesiones. Los firmantes en el momento de la publicación:

Categoría de firmantes	Número de firmantes	Lista de firmantes
Estados y gobiernos	16	Austria, Baréin, Canadá, Croacia, Chipre, Estonia, Finlandia, Francia, Irlanda, Kenia, Letonia, Liechtenstein, Luxemburgo, Países Bajos, Noruega, Portugal
Empresas	10	Anthropic, Black Forest Labs, Cohere, Domyn, Hugging Face, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, Sakana AI, Synthesia
Sociedad civil	7	LawZero, SaferAI, AI Safety Connect, Ifri, Geopolitical Center for the Datasphere, GPAI Policy Lab, CeSIA

Google, Meta y SpaceXSI no figuran en la lista de empresas, ni Estados Unidos, el Reino Unido y Japón en la de Estados.

El texto se organiza en torno a tres compromisos. El primero busca establecer un marco común de evaluación y gestión de los riesgos de los modelos de frontera, respaldado por normas y herramientas de evaluación comunes, centrado en los usos peligrosos (cibernéticos, nucleares, radiológicos, biológicos y químicos) y en los riesgos vinculados a la autonomía creciente o la desalineación, incluida la pérdida de control; los resultados no sensibles de las evaluaciones se publicarán en un formato estandarizado, en un repositorio compartido de acceso público. El segundo trata sobre la responsabilidad: los desarrolladores de modelos de frontera se comprometen a divulgar las capacidades, las limitaciones y los riesgos conocidos, a apoyar la evaluación independiente cuando sea proporcional al riesgo y a disponer de mecanismos de seguridad (fail-safe mechanisms) capaces de detener sus modelos, incluidos el entrenamiento y el uso interno. El texto reconoce el riesgo de retirar las salvaguardas y, al mismo tiempo, preserva los beneficios del desarrollo con pesos abiertos. El tercero se refiere al intercambio de información: sistemas de alerta temprana, clasificación común de los incidentes cibernéticos y de control de la IA, y canales confidenciales para los denunciantes, que los responsables políticos se comprometen a abrir.

Sakana AI anunció su firma en X el 10 de noviembre, tras haber participado en la reunión.

🔗 Llamamiento de París por la seguridad y la protección de la IA (Elíseo) · Anuncio de Sakana AI

Control Room: OpenAI puede detener cualquier carga de trabajo de su investigación en un máximo de 35 segundos

9 de noviembre — Ese mismo día, OpenAI detalla Control Room, el sistema central que supervisa las cargas de trabajo de modelos en toda su infraestructura de investigación: muestreo agéntico para entrenamiento y evaluación, y procesamiento de datos. Cada tarea solicita un identificador (job_id) al iniciarse y cada motor de inferencia pide autorización a Control Room antes de atender una solicitud; cuando se detiene una tarea, se rechazan todas sus solicitudes en todos los motores. El plazo máximo entre la decisión de detenerla y la detención efectiva de la generación es de 35 segundos, debido a una capa de caché de autorizaciones que OpenAI quiere reducir a cero.

El control se sitúa en la capa de inferencia, centralizada, en lugar de en el código de los experimentos. Control Room deniega las solicitudes de forma predeterminada: si falla, se desactiva o se manipula, se rechazan todas las solicitudes de inferencia. Este principio ya se aplica a las cargas de trabajo de investigación sobre los modelos más avanzados y se extenderá a las demás en los próximos días; toda carga de trabajo agéntica de investigación también debe contar con un expediente de seguridad (safety case) aprobado.

🔗 Control Room (OpenAI)

Agentes de código: Cursor Projects multijugador, Amp Boxes, Delta, /swarm de Antigravity, Gemini CLI y Qwen Code

En el ámbito de los agentes de código, la jornada es sobre todo colaborativa: Cursor permite que los agentes de varios compañeros trabajen juntos, Antigravity coordina enjambres de agentes, Amp aloja las aplicaciones que construyen sus agentes y Delta acoge a los usuarios de Conductor. Las actualizaciones más breves (Claude Code, Codex CLI, Copilot CLI, Vibe CLI, Kimi Code…) están en las Breves.

Cursor convierte Projects en multijugador: los agentes de los compañeros comparten contexto, planes y tareas

10 de noviembre — Dos meses después del lanzamiento de Projects, donde un agente coordinador dirige una flota de agentes en un proyecto completo, Cursor lo convierte en multijugador. Se invita a los compañeros a un Project: cada uno mantiene su chat con su coordinador y sus agentes ejecutores, pero todos comparten una capa de contexto común (requisitos, diagramas, especificaciones, maquetas) y un tablero de tareas que muestra quién hace qué, en qué trabajan los agentes de cada uno y qué PR corresponde a cada tarea. Una decisión tomada en un chat pasa a estar disponible para todos los agentes del Project.

Los agentes también se comunican entre compañeros: según Cursor, comparten sus planes antes de empezar, señalan los conflictos durante el trabajo y desbloquean las tareas de los demás. En Cursor, algunos equipos ya gestionan sus guardias en un Project compartido. La empresa presenta Projects como el primer espacio de trabajo donde los equipos de software trabajan junto a todos sus agentes; la función se despliega en beta para todos los usuarios a partir del 10 de noviembre, sin que se haya anunciado ninguna tarifa.

🔗 Projects, ahora multijugador (Cursor) · Hilo de @cursor_ai

Amp lanza las Boxes, máquinas siempre encendidas para alojar lo que construyen sus agentes

10 de noviembre — Tras los orbs para desarrollar y los portals para compartir trabajos en curso, Amp añade las boxes para alojar de forma permanente lo que se ha construido. Una box es una máquina virtual permanente, sin contenedores ni otras abstracciones, en la que el agente despliega una o varias aplicaciones, cada una con su propia URL. Los despliegues pueden ser privados o estar protegidos por Sign In With Amp, y una box compartida con el espacio de trabajo permite a cada miembro desplegar nuevas versiones. Cada box también tiene su runner para ejecutar agentes que modifican el estado de las aplicaciones en funcionamiento, por ejemplo, limpiar la base de datos de un wiki de equipo.

Las boxes se facturan por minuto y pueden encenderse y apagarse según un horario. La publicación presenta cuatro tamaños sin precisar a qué plan corresponde esta tabla; solo indica que los precios mostrados en el vídeo son los del plan Enterprise y que las boxes Personal y Team cuestan menos.

Tamaño de box	Configuración de la máquina	Precio por hora	30 días sin interrupción
b1.tiny	0,5 vCPU (picos de 2), 2 Go	0,025 dólares	18 dólares
b1.small (predeterminada)	1 vCPU (picos de 2), 4 Go	0,042 dólares	30 dólares
b1.medium	2 vCPU, 8 Go	0,069 dólares	50 dólares
b1.large	4 vCPU, 16 Go	0,139 dólares	100 dólares

🔗 Boxes (Amp)

Delta importa las conversaciones de Conductor, que cierra, y anuncia sus Cloud Runners para el 11 de noviembre

10 de noviembre — El equipo de Zed propone a los usuarios de Conductor pasarse a Delta, su entorno de código multijugador con agentes. Según la publicación de Delta, el equipo de Conductor anunció la semana anterior que se incorporaba a Meta y cerraba su producto; también según Delta, Conductor Cloud deja de aceptar nuevos mensajes a partir del 13 de noviembre y cierra el 20 de noviembre, fecha en la que comienza la eliminación de los datos.

Delta importa así las conversaciones de Conductor desde el menú o desde la barra lateral cuando las detecta en la máquina; se convierten en hilos privados etiquetados como Conductor. La importación solo incluye las conversaciones: los archivos y los adjuntos se guardan desde Conductor, y los workspaces Cloud deben transferirse al equipo local antes del 20 de noviembre. Delta también anuncia sus Cloud Runners para el día siguiente, 11 de noviembre, aunque todavía no están disponibles: un hilo configurado en Cloud ejecutará su agente en un runner alojado, sincronizado entre el ordenador, la web y el teléfono. Las sesiones de Claude Code ya se sincronizan allí mediante la CLI de Delta; Pi y Codex llegarán después, y se está añadiendo compatibilidad con el Agent Client Protocol (ACP).

🔗 Importa tus conversaciones de Conductor (Delta) · Hilo de @zeddotdev

Antigravity lanza /swarm en versión preliminar, y sus versiones 2.30.0 y 2.31.0 añaden una interfaz Knowledge Work

9 y 10 de noviembre — Antigravity acompaña la llegada de Gemini 4 Carbon con /swarm, en versión preliminar en la aplicación y la CLI: un agente coordinador reparte el trabajo entre agentes ejecutores en paralelo, cada uno en su propio worktree git, mientras unos verificadores adversarios ejecutan las pruebas y cuestionan los diffs. Todos se comunican mediante un tablón de mensajes compartido al que solo se pueden añadir mensajes, y un agente en espera no consume tokens. Cada rol puede tener su modelo, Carbon para coordinar y auditar, Argon u otro más ligero para ejecutar, pero Google advierte de que un enjambre consume la cuota mucho más rápido que una conversación convencional.

La versión 2.31.0 de la aplicación, fechada el 9 de noviembre, incorpora /swarm, un ajuste del tamaño de fuente y una aprobación obligatoria antes de que el agente del navegador descargue un archivo. La 2.30.0, del mismo día, añade una disposición Knowledge Work que oculta los cambios de código y las herramientas de desarrollo para la investigación, la redacción y las tareas habituales; completa el despliegue del modo de voz (salvo para cuentas profesionales y empresariales) y de los agentes remotos (suscriptores de pago de Ultra y Pro), e importa en un plugin la configuración de Claude Code, Codex o Cursor (servidores MCP, skills, comandos, subagentes e instrucciones).

🔗 Gemini 4 Carbon y /swarm (blog de Antigravity)

Gemini CLI publica la versión estable v0.68.0 y la preview v0.69.0, tras seis días sin releases

10 de noviembre — Tras seis días sin releases por falta de nightly (el workflow falla cada noche desde el 5 de noviembre), Gemini CLI publica una versión estable y una preview con doce minutos de diferencia. La versión estable v0.68.0 se limita a promover la v0.68.0-preview.0 del 4 de noviembre: validación de extensiones, cuenta atrás en los errores 429 y conservación del modelo tras recurrir a uno alternativo.

La preview v0.69.0-preview.0 publica por fin cambios que habían quedado en la rama principal: /stats heatmap para el uso diario de tokens, temas en un archivo theme.json independiente, /model que valida el nombre del modelo y acepta un argumento directo, y un tiempo de espera de 60 segundos hasta las primeras cabeceras que ahora es configurable. Añade unas veinte correcciones inéditas: en modo headless, una interrupción termina los procesos hijos y conserva el código de salida de la señal; el modo shell ya no abre una sesión de gemini dentro de otra; en macOS, la confianza de la carpeta se determina antes de activar el sandbox Seatbelt; se corrigen varias fugas de memoria relacionadas con los PDF.

🔗 Gemini CLI v0.69.0-preview.0 · Gemini CLI v0.68.0

Qwen Code v0.27.2 conecta WeChat, QQ y el e-mail con Web Shell y abre tres API a los Mods

10 de noviembre — Qwen Code v0.27.2 pasa a estable un día después de la v0.27.1, con 55 entradas, entre ellas 20 funcionalidades y 20 correcciones. Web Shell permite ahora configurar canales de WeChat, QQ y e-mail, con inicio de sesión mediante código QR para los dos primeros, y muestra bajo el área de entrada el número de turnos, la velocidad de salida, los tokens consumidos y la tasa de aciertos de la caché.

Los Mods, las extensiones de la herramienta, reciben tres API: $.model.complete para una compleción puntual sin herramientas ni historial, el hook ui.render para reescribir el texto mostrado de una respuesta sin modificar el texto almacenado, y $.store para conservar valores entre sesiones. Las aprobaciones pendientes activan una campana o una notificación de escritorio cuando el terminal está en segundo plano, y Managed Agent ofrece resúmenes de sesión, automáticos si se activa la opción. El único cambio marcado como incompatible es una actualización de las dependencias del SDK y de Web Shell.

🔗 Qwen Code v0.27.2

Grok Bot se incorpora a las redes privadas Tailscale para acceder a servidores MCP internos

10 de noviembre — Grok Bot, el agente de SpaceXSI, ya puede incorporarse a la red privada Tailscale (tailnet) de un particular o una empresa para acceder a servidores MCP privados, herramientas internas y aplicaciones que permanecen fuera de Internet. Se activa mediante el plugin Tailscale de la aplicación de escritorio Grok Bot.

La integración se basa en las OAuth apps de Tailscale, disponibles de forma general desde el día anterior según Tailscale. En lugar de una identidad de servicio compartida, Grok Bot se incorpora al tailnet como un dispositivo vinculado a la identidad del usuario que lo autoriza, sin claves ni secretos que pegar: las reglas de acceso, los registros de auditoría y las cuotas de dispositivos se aplican como a sus otras máquinas. En los planes Premium y Enterprise de Tailscale, Grok Bot lleva un atributo de postura específico (custom:grokbot) que permite abrirle el acceso solo a determinados servidores MCP, sin concederle todo el acceso a la red de su propietario; en los demás planes, un tag añadido después de la autenticación cumple esa función. Los desarrolladores de otros agentes pueden reproducir la integración a partir de la documentación de las OAuth apps.

Grok Bot ya utilizaba servidores MCP desde octubre; la novedad es el acceso a servidores privados. El día anterior, su cuenta también había restablecido los límites semanales de todos sus usuarios.

🔗 Anuncio de @bot · Publicación de Tailscale

Gemini en dispositivos y software: Pixel 10, motorola signature 27 y colaboración con Adobe

Google amplía la presencia de Gemini en teléfonos y en el software de un socio, sin un nuevo modelo.

10 de noviembre — Gemini Intelligence, la capa de IA proactiva de Android anunciada en mayo, se amplía a nuevos dispositivos. Motorola presenta el motorola signature 27, su primer dispositivo Gemini Intelligence, disponible para reservar en Estados Unidos a partir del 19 de noviembre, y el Pixel Drop de noviembre incorpora las últimas funciones a los Pixel 10, Pixel 10 Pro XL y Pixel 10 Pro Fold. Rambler, que transforma un dictado en un texto pulido, llega a estos dispositivos, y la automatización de tareas en las aplicaciones (pedir comida o un VTC, hacer reservas) se amplía al Reino Unido, India y Japón.

Create My Widget crea un widget de la pantalla de inicio a partir de una descripción, utilizando Gmail, Agenda y Search; se desplegará en las próximas semanas, también en Pixel Watch. Device Assistance permite pedirle a Gemini que libere espacio, compruebe los accesos a la ubicación o elimine las distracciones dejando pasar las llamadas importantes. Se anuncian sugerencias proactivas en Android Auto para pronto, sin fecha.

🔗 Gemini Intelligence: novedades de noviembre (blog.google)

Google y Adobe: Acrobat en Drive y Gmail, y exploración de un modelo de imagen de Google DeepMind para Photoshop

10 de noviembre — Con motivo de Adobe MAX, Google anuncia la ampliación de su colaboración con Adobe, cuyas novedades aún están por llegar y no tienen fecha. Acrobat estará disponible directamente desde Google Drive y Gmail (aplicación sugerida, opción «Edit with» en las vistas previas de archivos), los conectores de Adobe de Gemini y Gemini Enterprise se ampliarán a Acrobat y otras herramientas creativas, y estas herramientas llegarán al modo IA de Search. Las empresas podrán utilizar en Gemini Enterprise el agente CX Enterprise Coworker de Adobe, que crea imágenes, trabaja con PDF y lanza campañas de marketing.

En sentido inverso, los modelos de frontera de Google se incorporarán a las aplicaciones de Adobe, sin especificar qué modelos. Adobe y Google DeepMind también explorarán nuevas capacidades de edición, empezando por un modelo de imagen para Photoshop que podría permitir retoques casi instantáneos: una vía en estudio, no un producto anunciado.

🔗 Adobe y Google amplían su colaboración (blog.google)

Trabajo e IA: OpenAI y Upwork muestran que la IA reconfigura el trabajo freelance en lugar de sustituirlo

10 de noviembre — Nueva entrega de la serie Work at the Frontier de OpenAI: junto con Upwork, sus economistas cruzan el uso de ChatGPT con los anuncios de encargos freelance en el informe «La recomposición del trabajo freelance en la era de la IA». Primera constatación: ambos no se parecen; la redacción tiene mucho más peso en el uso de ChatGPT, y el vídeo y la animación, en los anuncios de Upwork.

De las 63 subcategorías emparejadas, 43 siguen un mismo patrón: las actividades relativamente habituales en ChatGPT pierden cuota en Upwork. Las otras 20 muestran lo contrario, y los autores concluyen que el uso de ChatGPT por sí solo no explica estas tendencias.

Categoría de encargo en Upwork	Proporción de anuncios, S1 2025 a S1 2026
Desarrollo móvil	+2,27 puntos
Vídeo y animación	+1,38 puntos
Pruebas QA	+0,58 puntos
Redacción de contenido	-0,57 puntos
Diseño web y móvil	-0,68 puntos
Desarrollo web	-1,98 puntos

Los proyectos relacionados con la IA reconfiguran las profesiones: entre principios de 2023 y finales de 2025, las tareas solicitadas en sus anuncios son un 45 % más variadas, pasando de 14,6 a 21,2 tareas igualmente frecuentes. Sus tarifas por hora anunciadas siguen siendo similares a las de los demás, pero sus presupuestos a precio fijo y su volumen de horas son mayores.

🔗 El efecto de la IA en el trabajo freelance (OpenAI) · Informe completo de OpenAI y Upwork (PDF)

Datos e investigación abiertos: modelos de decisión en Transformers, MotionGraphicsBench, expertos injertados y Dory1.0-4B

Cuatro publicaciones abiertas, desde una biblioteca hasta un modelo, pasando por un banco de pruebas y un método de entrenamiento.

DecisionPipeline y AutoModelForDecision llegan a Transformers, integrados pero ausentes de las versiones publicadas

10 de noviembre — Hugging Face publica una guía de referencia sobre los modelos de decisión, que no generan texto, sino que asignan probabilidades a respuestas predefinidas (un servicio, un nivel de urgencia, sí o no). Firmada por Aritra Roy Gosthipaty, Lysandre, Pedro Cuenca y Tom Aarsen, anuncia la llegada a Transformers de las clases DecisionPipeline, AutoModelForDecision y DecisionConfig, que permiten llamar a pipeline("decision", ...) como un pipeline de clasificación.

Este código procede de la PR 50054, integrada el 9 de noviembre en la rama principal, y todavía no figura en ninguna versión publicada: la última, v5.22.2, es del 6 de noviembre. La publicación también muestra el ajuste fino de un modelo de decisión con la API Trainer, sobre JEV-9B. El resto de la guía reúne componentes ya disponibles (punto de acceso /v1/systemone de transformers serve, servicio mediante llama.cpp, etiqueta del Hub). No se publica ninguna cifra de rendimiento.

🔗 Modelos de decisión en Hugging Face · PR 50054 de Transformers

MotionGraphicsBench: GPT-6 Astra lidera con un 67,7 %, y solo cuatro modelos superan el 50 %

10 de noviembre — Jiaju Ma (Stanford y Figma) y tres coautores de Figma publican MotionGraphicsBench, un banco de pruebas que mide la capacidad de los modelos para animar un diseño vectorial existente. Cada una de las 100 tareas, redactadas por expertos a partir de animaciones Lottie reales, proporciona un SVG estático y una instrucción de animación; un programa de verificación determinista comprueba el resultado. Estos verificadores coinciden en un 93,3 % con las evaluaciones humanas, frente al 83,3 % de un juez visual basado en GPT-6 Astra.

De los 32 modelos de 12 proveedores, solo cuatro superan el 50 % de éxito al primer intento con su esfuerzo máximo, y GPT-6 Astra lidera con un 67,7 %. Los mejores modelos abiertos siguen muy por detrás.

Modelo evaluado (esfuerzo)	pass@1
GPT-6 Astra (max)	67,7 %
GLM 5.3 (max)	39,8 %
Qwen 3.8 (xhigh)	39,4 %
Qwen 3.8 Flash-Next (xhigh)	34,0 %
Media de los 16 modelos propietarios	38,8 %
Media de los 16 modelos abiertos	21,8 %

🔗 MotionGraphicsBench (blog de Hugging Face, Figma) · Artículo en arXiv

TNG incorpora expertos de Rust y Haskell a Qwen3.5-35B-A3B, combinables sin reentrenamiento

10 de noviembre — TNG Technology Consulting añade nuevos expertos a un modelo de mezcla de expertos (MoE) sin modificar los anteriores: residen en un espacio de parámetros separado, y el enrutador aprende cuándo recurrir a ellos. En Qwen3.5-35B-A3B-Base, un experto de Rust eleva la generación de código Rust de 0,62 a 0,73 en pass@1, y un experto de Haskell eleva la de Haskell de 0,32 a 0,51, con capacidades generales de 0,78 y 0,80, frente al 0,80 del modelo base.

Dos expertos entrenados por separado se combinan en un solo checkpoint conservando la mayor parte de sus mejoras (0,70 y 0,50). Los mejores adaptadores LoRA obtienen resultados similares por separado (0,74 y 0,48), pero su promedio cae a 0,67 y 0,36. Los expertos solo se han añadido durante el preentrenamiento continuo, y la publicación no enlaza a pesos publicados.

Configuración evaluada	Rust	Haskell
Modelo base	0,62	0,32
Experto de Rust añadido	0,73	—
Experto de Haskell añadido	—	0,51
Dos expertos combinados	0,70	0,50
Promedio de dos LoRA	0,67	0,36

🔗 ¡Trae tu propio experto! (blog de Hugging Face, TNG)

Dory1.0-4B: NVIDIA publica un pequeño modelo con bucles que ajusta su cómputo durante la inferencia

16 de octubre, destacado de nuevo el 10 de noviembre — NVIDIA ha publicado en Hugging Face Dory1.0-4B, un modelo de lenguaje abierto de Nemotron Labs que aún no había aparecido en este seguimiento. En lugar de apilar capas, reaplica varias veces un mismo bloque de 20 capas, situado entre un bloque de entrada y otro de salida de 8 capas cada uno, reintroduciendo la entrada en cada bucle. El número de bucles se ajusta durante la inferencia, sin reentrenamiento, para intercambiar cómputo por precisión; solo se conserva la caché KV del último bucle.

Preentrenado de forma nativa en NVFP4 y continuado después en BF16, Dory está disponible en BF16, MXFP8, NVFP4 y Q5_K_M, con un contexto de 256K tokens, en inglés, bajo la licencia OpenMDW-1.1, que permite el uso comercial. La compatibilidad con vLLM está en revisión, y la versión BF16 se descargó 13 488 veces el mes pasado. NVIDIA le dedicó una emisión de «Ask the Experts» el 10 de noviembre.

🔗 Dory1.0-4B (Hugging Face)

Breves

Agentes de código

Claude Code 2.1.322 — Versión con una sola novedad: el modo rápido llega a Vertex en las regiones global, us y eu, con vuelta a la velocidad estándar si Vertex lo rechaza. Según la documentación, se trata del modo rápido de Fable 5.2 en la Agent Platform de Google Cloud, que puede activarse con /fast o mediante las opciones de inicio. 🔗 fuente
Codex CLI 0.167.1 — Corrección sin notas de versión: según sus dos pull requests, una opción desactivada por defecto, incremental_tools_legacy, declara las herramientas a lo largo de la conversación y sigue reservada a los proveedores de Amazon Bedrock. El mismo día, openai-python 3.49.0 y openai-node 7.55.0 añaden el tipado de funciones asíncronas. 🔗 fuente
Copilot CLI 1.0.109 y 1.0.110-0 — La versión estable 1.0.109 reúne 158 entradas: Fable 5.2 en el selector, reglas de hosts del entorno aislado en CIDR y confirmación antes de que /share siga un enlace simbólico. La versión preliminar 1.0.110-0 retira el antiguo control remoto en favor de un entorno AHP y propone recargar los créditos de IA al alcanzar el 90 % de uso. 🔗 fuente
C++ Language Server de Copilot CLI — El servidor incorpora ahora su extractor de comandos de compilación MSBuild y lo ejecuta automáticamente al abrir el proyecto, sin un skill de configuración ni un compile_commands.json manual; los proyectos CMake siguen recurriendo a un skill. Se requiere una suscripción a Copilot. 🔗 fuente
GitHub Agentic Workflows 1.2.2 — Primera versión estable de la serie 1.2: más workflows utilizan un enrutamiento de modelos económico en lugar de modelos fijos, otros diez workflows de Copilot reciben controles que evitan ejecuciones innecesarias, y cancel-work --obsolete cancela las tareas obsoletas. Se refuerzan los controles del tráfico de red saliente de los agentes. 🔗 fuente
Antigravity CLI 1.5.3 — Versión del 7 de noviembre: se muestran el modelo y el esfuerzo de cada subagente, los hooks de los plugins reciben PLUGIN_ROOT y PLUGIN_DATA, y se corrige una vulnerabilidad del entorno aislado del terminal (un comando podía modificar el entorno que se cargaba después fuera de él). 🔗 fuente
Vibe CLI 3.1.2 — El agente de línea de comandos de Mistral permite desactivar un plugin sin desinstalarlo, renueva /skills (búsqueda, activación y desactivación, skills compartidos del registro con versión fijada) y hace cumplir --max-tokens y --max-price antes de cada generación en modo headless. 🔗 fuente
CLI mistral 0.18.0 — La herramienta de despliegue de aplicaciones y agentes de Mistral renueva una sesión caducada en lugar de fallar con un error 401, añade mistral context show --json y asigna el rol necesario a los agentes ejecutados en un entorno aislado de Mistral. 🔗 fuente
Kimi Code 2.5.3 — Un mensaje de orientación interrumpe ahora la solicitud en curso al modelo, y la continuación se retoma en el mismo turno, con un endpoint steer dedicado; los servidores MCP iniciados mediante npx se reinician en Windows. 🔗 fuente
Revisión de seguridad de v0 — A petición del usuario, v0 revisa los cambios de una conversación (o el código de mayor riesgo del proyecto) para buscar autenticación ausente, inyecciones o SSRF, comprueba cada hallazgo en todo el proyecto y propone una corrección, que solo se aplica con su aprobación. Reservada a los planes de pago, con créditos de v0. 🔗 fuente
Performance Scanner de Replit — Replit destaca una herramienta que detecta posibles ralentizaciones de una aplicación y ofrece al Agent un punto de partida para corregirlas; el tuit no precisa la fecha de disponibilidad, los planes ni el precio, y la función aún no aparecía en la documentación. 🔗 fuente
Gemini 4 Carbon en Devin — Cognition habilita Carbon en Devin Desktop y Devin CLI; según su publicación, ya con un esfuerzo bajo supera el mejor resultado de Gemini 4 Argon, y su mejor puntuación cuesta menos de dos tercios del coste por tarea de Argon. Su 40,0 % en FrontierCode 2.0 ya se había publicado el 30 de octubre. 🔗 fuente
Fable 5.2 en Warp — La noche del 9 de noviembre, Warp habilita Claude Fable 5.2 en Warp Factories y en su terminal, y aconseja pedirle que detecte las máquinas de estados implícitas de una aplicación para facilitar su lectura por parte de los agentes; sin precios ni benchmark. 🔗 fuente
Fable 5.2 en el Code Agent de Genspark — Genspark añade Claude Fable 5.2 a su Code Agent y retoma el argumento de la mejor puntuación en FrontierCode 2.0 por delante de Opus 5.5, sin cifras, plan ni coste en créditos. 🔗 fuente

Empresas

JPMorganChase — El banco extiende Claude más allá de los ingenieros: revisión de pull requests, agentes que se reparan solos, análisis de incidentes, backlogs de producto y evaluaciones de riesgos. Claude Code se ejecuta en Devspace, su plataforma basada en contenedores, sin acceso directo de los agentes a las credenciales, y unos controles automáticos impiden que Claude valide su propio trabajo; no se han publicado cifras. 🔗 fuente
Curative — La aseguradora de salud estadounidense firma entre 2 000 y 2 400 contratos con proveedores por semana con Gwen, su agente basado en Claude (principalmente Opus, con Sonnet como revisor y Haiku como juez), frente a 2 100 en todo el año 2025, por unos 20 millones de tokens por contrato; las disputas sobre reembolsos pasan de unos 90 días a menos de 30 minutos. 🔗 fuente
CodeRabbit — En un caso de estudio de OpenAI del 9 de noviembre, CodeRabbit afirma que en seis meses entrega unas 20 veces más software con Codex; su oferta gratuita de Deep Scan ha detectado más de 43 000 vulnerabilidades en 13 000 análisis exhaustivos, y GPT-6 Astra detecta el 50 % de los problemas de su banco de pruebas interno. 🔗 fuente
Gemini for healthcare — Google Cloud lanza en versión preliminar una solución que conecta historiales de pacientes, facturación, recomendaciones clínicas y datos de Medicare para tareas de varios pasos (síntesis de historiales, revisión de autorizaciones previas) bajo supervisión humana, con HCA Healthcare, Highmark Health y Northwell Health. 🔗 fuente

Educación y sociedad

La IA en la escuela en EMEA — OpenAI extrae lecciones de sus alianzas educativas en Estonia, Eslovaquia, Grecia e Italia, basándose en un estudio de ThinkYoung: el 79 % de los estudiantes encuestados utiliza la IA para sus deberes, pero solo el 47 % afirma que le han enseñado a usarla. 🔗 fuente
Talleres para cuidadores — OpenAI Academy organiza el 10 de noviembre talleres gratuitos de ChatGPT para cuidadores familiares en Oakland, Tampa, Pittsburgh, Atlanta y Detroit, junto con tres asociaciones; según OpenAI, más de 40 millones de mensajes semanales sobre salud en Estados Unidos se refieren a un ser querido. 🔗 fuente

Voz

Agentes de voz con GPT-Live — El blog para desarrolladores de OpenAI da la palabra a Juno, Treater, Picsart y Weekend. En Juno, un pequeño modelo en segundo plano reduce un 40 % las delegaciones al agente de texto y acorta el silencio más largo de una llamada de prueba de 9,3 a 3,2 segundos; en Treater, la duración mediana de las conversaciones aumenta entre un 26 y un 30 %. 🔗 fuente

Imágenes

Seedream 5.5 en Genspark — Genspark habilita Seedream 5.5 de BytePlus en acceso anticipado en Genspark Design y AI Media Studio, con un 40 % de descuento durante un mes para todos los usuarios. 🔗 fuente
Ideogram 4.5 — Ideogram afirma ocupar el primer puesto entre 20 modelos en el benchmark de Rapidata que mide, con jueces humanos, si un rostro sigue siendo reconocible después de cinco retoques sucesivos, por delante de FLUX 3 Image, Muse Image y MAI-Image-2.6; no se publica ninguna puntuación. 🔗 fuente
Pika H3 Flex en GPU AMD — Una colaboradora ha adaptado la inferencia del modelo de vídeo de pesos abiertos de Pika a las GPU AMD, en una rama dedicada a las Instinct MI350X; Pika invita a los desarrolladores de AMD a contribuir, sin mediciones de rendimiento. 🔗 fuente

Hugging Face y laboratorios abiertos

Hugging Face en la factura de Google Cloud — Una organización puede ahora pagar las suscripciones Team y Enterprise, Jobs, Inference Endpoints, Inference Providers, GPU Spaces, ZeroGPU y el almacenamiento a través de Google Cloud Marketplace, con las tarifas públicas de Hugging Face, previa validación de cada suscripción por parte de Hugging Face. 🔗 fuente
Muse en Google Cloud — La noche del 9 de noviembre, Meta anuncia que Muse Ember y Muse Wonder llegan a Google Cloud, donde Muse Spark 1.3 está en versión preliminar desde septiembre; no se precisan el servicio, el estado ni el precio. 🔗 fuente
20 millones de creadores en Hugging Face — Según Clément Delangue, Hugging Face cuenta con 20 millones de creadores de IA y aloja 300 Po de modelos, conjuntos de datos, trazas de agentes y entornos RL, de los cuales 9 Po se añadieron en una semana; octubre fue su mejor mes en usuarios activos y facturación, sin especificar el importe. 🔗 fuente
GLM-5 en Trainium3 — David Corvoysier ejecuta GLM-5 (754 mil millones de parámetros) en una sola instancia trn3.48xlarge con el código publicado de Transformers: 43 minutos de carga, primer token en 4,1 segundos y 6,9 tokens por segundo con un lote de 1, una primera medición sin optimización según el autor. 🔗 fuente
Detección de enfermedades en OpenMed — Maziyar Panahi publica tres modelos abiertos de entre 194M y 576M de parámetros bajo Apache-2.0, que detectan enfermedades en textos médicos en inglés sobre CPU; ajustados con NCBI Disease, ganan unos 14 puntos de F1 en BC5CDR. 🔗 fuente
Agentes que entregan sin probar — En una publicación en turco, Serkan Peker muestra que el 39,4 % de 47 293 entregas de SWE-agent llega sin pruebas después de la última modificación, con unas probabilidades de resolución aproximadamente un tercio menores (razón de momios de 0,68); hipótesis prerregistrada, replicada con Claude Code y gpt-oss-120b. 🔗 fuente
Razonamiento prestado — Timofey Klyubin introduce las trazas de razonamiento de Qwen3.8-27B en Qwen3-8B, que pasa del 51,1 % al 80,9 % en 300 problemas de LiveCodeBench; dos modelos de 8B entrenados para producir estas trazas no ayudan. 🔗 fuente
EgoDex en FiftyOne — Harpreet Sahota convierte el conjunto de prueba de EgoDex, publicado por Apple: 3 243 episodios de 111 tareas de manipulación, equivalentes a 7 horas, con la pose de 68 articulaciones registrada por un Apple Vision Pro. 🔗 fuente

Qué significa esto

Como ocurrió con Fable 5.2 el día anterior, quienes integran Gemini 4 Carbon lo evalúan el mismo día, cada uno en su propio banco de pruebas: 60,4 % en CursorBench 4.0 en Cursor, 0,857 en WANDR en Perplexity, y en Devin un resultado que ya con un esfuerzo bajo supera el mejor de Argon. Google cita, de hecho, estas clasificaciones externas en su propia publicación. Estas cifras no pueden interpretarse sin su coste: en Cursor, el esfuerzo bajo de Carbon cuesta más por tarea que el esfuerzo alto, y Perplexity habla de un empate con Fable 5.2 con una diferencia de 0,006 puntos y un 40 % del coste. GitHub, por su parte, no ofrece cifras, pero activa Carbon por defecto, mientras que Fable 5.2 permanece desactivado hasta que el administrador acepta la retención de datos de Anthropic.

El 30 de noviembre se convierte en una fecha de referencia. Google fija para ese día el fin del precio de lanzamiento de Carbon (2 y 10 dólares por millón de tokens, después 4 y 20), Cursor aplica la tarifa completa el 1 de diciembre y Perplexity adopta ese precio de lanzamiento en su Agent API. Los descuentos de lanzamiento también se multiplican en imágenes: un 50 % en las imágenes de 16 megapíxeles de MiniMax H3-Image durante una semana y un 40 % en Seedream 5.5 en Genspark durante un mes. Por tanto, los costes por tarea publicados ese día deben interpretarse teniendo en cuenta su base tarifaria: Devin precisa que mide con la tarifa pública de la API, incluidos los descuentos públicos, mientras que la página de Cursor no indica si los suyos tienen en cuenta el descuento.

Los asistentes se convierten en espacios de trabajo y comercio. OpenAI abre ChatGPT a las empresas que quieren gestionar su ficha, seguir sus menciones e instalar en él un agente que pueda patrocinarse mediante ChatGPT Ads, y permite a los equipos Business gastar el importe de su plan en v0, Warp o Notion. Anthropic convierte Claude en un espacio donde se dibuja un plano, se mantiene una hoja de cálculo, se comparten métricas certificadas y se abre íntegramente Confluence o Notion. El mismo día, Anthropic lanza el roadshow de su salida a bolsa, del que solo publica dos cifras, 825 millones de acciones de clase A y un rango de entre 70 y 78 dólares, sin valoración, importe captado ni fecha de cotización.

La capacidad de detener un modelo pasa del principio a la ingeniería. El Paris Call compromete a los desarrolladores firmantes, entre ellos OpenAI, Anthropic y Mistral AI, a disponer de mecanismos capaces de detener sus modelos, incluidos el entrenamiento y el uso interno; el mismo día, OpenAI describe el suyo, Control Room, con un plazo máximo de 35 segundos y una denegación por defecto si el sistema falla. NVIDIA, por su parte, entrega a la CNCF OpenShell, que controla los archivos, la red y las credenciales de los agentes, y Tailscale incorpora Grok Bot a las redes privadas bajo la identidad del usuario, con permisos que el administrador puede restringir.