OpenAI ha encontrado una vulnerabilidad de Brotli explotable a distancia, Claude Code 2.1.310 abre Monitor a Bedrock, Copilot contabiliza las herramientas de terceros

Al poner a prueba el aislamiento de su entorno de entrenamiento, OpenAI encontró en Brotli, la biblioteca de compresión que incorporan Node.js, Bun y Envoy, una ejecución de código a distancia sin autenticación, registrada como CVE-2026-111497 y ya corregida: un hallazgo que su publicación del día anterior no mencionaba. En cuanto a los agentes de código, Claude Code 2.1.310 abre la herramienta Monitor a Bedrock, Vertex y Foundry, la nightly de Gemini CLI aprende a listar sus modelos en JSON y Qwen Code pasa a la v0.26.1. Por último, GitHub hace que la API de métricas de Copilot contabilice las solicitudes de herramientas de terceros como OpenCode, Claude Code y Codex.

OpenAI ha encontrado en Brotli una ejecución de código a distancia sin autenticación, corregida en Node.js, Bun y Envoy

23 de octubre — La noche de su publicación sobre la protección del entorno de entrenamiento de sus modelos de vanguardia, que comentamos aquí ayer, OpenAI añade en X una información que no figuraba en ella. Durante esa misma campaña de ataques simulados (red teaming), la empresa encontró una vulnerabilidad de ejecución de código a distancia sin autenticación en Brotli, una biblioteca de compresión integrada en numerosos programas. Bastan datos comprimidos maliciosos, sin crear una cuenta, y el ataque funciona en ambos sentidos.

That is, an unpatched server that accepts compressed input could be taken over by a malicious client, and an unpatched client that accepts compressed input (such as “curl —compressed”) could be taken over by a malicious server.

🇪🇸 En otras palabras, un servidor sin parchear que acepte datos comprimidos podría quedar bajo el control de un cliente malicioso, y un cliente sin parchear que acepte datos comprimidos (como « curl —compressed ») podría quedar bajo el de un servidor malicioso. — @OpenAI en X

La causa raíz se había corregido en el código fuente de Brotli ya en febrero, sin que nadie la identificara como una vulnerabilidad, y no se había publicado ninguna versión desde entonces. OpenAI avisó a Brotli y a proyectos que lo utilizan, como Node.js; Brotli publicó nuevas versiones y la CVE-2026-111497. Según la página que Patch the Planet dedica a la vulnerabilidad, el aviso de seguridad de Node.js atribuye la notificación al equipo Codex Security de OpenAI. Envoy e Istio solo se ven afectados si están configurados para descomprimir Brotli; la vulnerabilidad también puede provocar que un proceso falle o revelar contenido de la memoria, y la página no indica ninguna puntuación CVSS.

Software afectado	Versiones corregidas
Node.js	22.23.4, 24.22.1 y 26.12.1
Bun	1.4.4 (con Brotli 1.2.1)
Envoy Proxy	1.40.0, 1.39.3, 1.38.6 y 1.37.8
Istio	1.29.9 (rama al final de su vida útil), 1.30.6 y 1.31.2
Google Brotli (proyecto de origen)	1.0.10, 1.1.1 y 1.2.1

Si no se puede actualizar de inmediato, la página recomienda desactivar la decodificación Brotli de los datos no fiables y mantener gzip o deflate: rechazar las solicitudes Content-Encoding: br antes de cualquier descompresión, desactivar la descompresión automática de los clientes HTTP y los filtros Brotli de Envoy e Istio. Desactivar la compresión Brotli de las respuestas en un CDN no basta. La CVE ya figuraba aquí, entre las vulnerabilidades de Node.js que abordaba el plugin de Cognition (22 de octubre) y después en la respuesta de Replit (23 de octubre), sin que OpenAI apareciera como autor del hallazgo.

🔗 La página de Patch the Planet sobre la vulnerabilidad de Brotli

Agentes de código: Claude Code 2.1.310, Gemini CLI y Qwen Code 0.26.1

Tres agentes de código en línea de comandos publican una versión en menos de veinticuatro horas: apertura a proveedores externos en Claude Code, control del agente en Gemini CLI, demonio y tareas programadas en Qwen Code.

Claude Code 2.1.310 abre la herramienta Monitor a Bedrock, Vertex y Foundry y corrige 14 problemas

23 de octubre — Claude Code 2.1.310 llega a npm a las 21 h 20 UTC y después se publica en GitHub a las 23 h 39 UTC, con 26 entradas, entre ellas 14 correcciones. La herramienta Monitor, que ejecuta un comando en segundo plano y devuelve cada línea de salida a Claude para que reaccione a un registro o a un cambio de archivo, ya existía desde abril: ahora funciona en Amazon Bedrock, Vertex y Microsoft Foundry, al igual que los monitores de plugins (plugin monitors), y cuando la telemetría o el tráfico no esencial están desactivados. Ante ciertas pasarelas que rechazan el valor beta effort-2025-11-24 o los mensajes de sistema durante la conversación, Claude Code vuelve a intentarlo ahora sin ellos, y la compactación que sigue a un error Prompt is too long ya no conserva demasiado texto denso (base64, SVG). En Windows, una corrección afecta a la seguridad: los hooks PreToolUse y PermissionRequest dejaban pasar una llamada a una herramienta cuando faltaba Git Bash y el comando del hook solo contenía cadenas entre comillas. En Linux, /sandbox identifica la restricción AppArmor de Ubuntu que impide que bubblewrap se inicie e indica cómo levantarla. Los permisos de las sesiones cloud y de Remote Control se incorporan a los roles personalizados de Enterprise, Claude Tag recibe tres correcciones y los SDK Agent TypeScript 0.3.310 y Python 0.2.174 se ajustan a esta versión.

🔗 Las notas de la versión de Claude Code 2.1.310

Gemini CLI: la nightly del 24 de octubre lista los modelos en JSON y respeta la cancelación con Esc

24 de octubre — Publicada a las 01 h 15 UTC, la nightly v0.67.0 del 24 de octubre incorpora cinco PR fusionadas el día anterior. Su única novedad, gemini models (o la opción --list-models), lista los modelos disponibles para la configuración actual con su identificador, su nombre, su descripción y sus límites de contexto; con -o json, devuelve un array utilizable desde un script, sin registros de autenticación en la salida estándar, para poder conectarla a jq. Responde a un ticket abierto el 11 de junio. Dos correcciones afectan al control del agente: una cancelación con Esc justo después de un lote de herramientas mostraba Request cancelled, pero el agente volvía a ponerse en marcha y ejecutaba nuevos comandos shell (PR 29868); en un IDE abierto con varias raíces o en una carpeta superior, las rutas relativas se resuelven ahora respecto al espacio de trabajo del archivo activo, mientras que la CLI podía escribir en un repositorio vecino (PR 29838). Por último, gemini hooks migrate --from-claude convierte los tiempos de espera de los hooks de Claude Code de segundos a milisegundos: un hook configurado para 30 segundos se interrumpía al cabo de 30 milisegundos. La versión estable v0.65.0 y la preview v0.66.0-preview.0 no cambian.

🔗 Gemini CLI v0.67.0-nightly.20261024 en GitHub

Qwen Code v0.26.1 conserva el token del demonio y condiciona las tareas programadas mediante un comando shell

24 de octubre — Tres días después de la v0.26.0, Qwen Code pasa a la v0.26.1 estable con 41 funcionalidades, 63 correcciones y un único cambio incompatible, limitado al canal QQ Bot. A petición, qwen daemon start --save-token guarda el token de acceso del demonio en un archivo legible únicamente por su propietario, y una tarea programada puede depender de un comando shell ejecutado fuera del modelo, base de sondas que supervisan las pull requests y de un comando /autofix-pr. El Managed Agent incorpora la compresión manual del contexto y la gestión de los servidores MCP sin recrear las sesiones; el soporte oficial de DeepSeek pasa a deepseek-flash.

🔗 Qwen Code v0.26.1 en GitHub

La API de métricas de uso de Copilot contabiliza las solicitudes de OpenCode, Claude Code, Codex y las demás herramientas de terceros

23 de octubre — La API de métricas de uso de GitHub Copilot mide ahora las solicitudes a modelos enviadas por herramientas externas al editor que pasan por Copilot, como OpenCode, Claude Code, Codex o Zed. Estas herramientas a menudo no envían telemetría del editor, por lo que su uso no quedaba registrado en totals_by_ide; ahora se contabiliza en el servidor, en un nuevo array totals_by_client de los informes de empresa, de organización y por usuario, de 1 día y de 28 días.

Campo de `totals_by_client`	Qué mide
`client`	La herramienta emisora: opencode, claude_code, codex, zed, copilot_cli, vscode, jetbrains… (las herramientas no reconocidas figuran en `other`)
`request_count`	Las solicitudes al modelo completadas correctamente
`session_count`	Las sesiones distintas
`token_usage`	Los tokens de prompt y de salida, con la media por solicitud
`totals_by_model`	Las mismas mediciones por modelo, con el modo de selección: `user_selected`, `auto` o `product_selected`

El propio GitHub expone las limitaciones: un prompt puede desencadenar varias llamadas a modelos, por lo que request_count no se puede comparar con un número de prompts; el cliente se identifica en la medida de lo posible (best-effort) mediante el identificador de integración (integration ID) que envía la herramienta, sin identidad verificada; Copilot code review y el agente cloud comunican un modelo elegido por el producto. Esta medición se distingue del seguimiento de las aplicaciones de agentes (agent apps), que contabiliza las tareas iniciadas en GitHub por Claude o Codex. Se dirige a los propietarios y responsables de facturación, o a cualquier rol con el permiso View Copilot Metrics, y amplía la incorporación, el 22 de octubre, de los nombres de los skills, agentes y servidores MCP. No se publica ninguna cifra de uso.

🔗 La API de métricas de uso incorpora el uso de herramientas como OpenCode

Breves

GitHub

Copilot CLI 1.0.104-1 a -3 — Tres versiones preliminares, todavía sin una 1.0.104 estable; solo la -2 detalla sus cambios: el modelo gestionado « fusion » inicia las sesiones en Auto con los ajustes fusionTier, y las sesiones Autopilot interactivas o SDK esperan a que terminen sus tareas en segundo plano en lugar de detenerse en COPILOT_TASK_WAIT_TIMEOUT_SECONDS. 🔗 fuente
Una única app GitHub en Teams — La app GitHub notifications se convierte en la app GitHub e integra Copilot: mencionar a @GitHub en una notificación inicia la investigación, la corrección y la pull request. La antigua app pasará a llamarse « GitHub (deprecated) » y se retirará el 16 de noviembre. 🔗 fuente
Cuentas EMU restauradas — Del 1 al 13 de junio, unas 12 285 cuentas Enterprise Managed Users desaprovisionadas mediante SCIM se eliminaron en lugar de suspenderse, entre ellas 76 todavía activas, debido a una nueva ruta de desaprovisionamiento; GitHub las restauró en octubre, sin que sea necesario hacer nada. 🔗 fuente
Public monitoring del secret scanning — La supervisión de las credenciales de una empresa expuestas en repositorios públicos incorpora la ordenación de las alertas, una comprobación continua de su validez, una API REST y un webhook, todavía en versión preliminar pública; cerrar una alerta no revoca la credencial expuesta. 🔗 fuente

Asistentes en el trabajo

Docs Live en móviles — Repaso del 21 de octubre: Docs Live llega a la app Google Docs en Android e iOS; se habla, incluso sin ordenar las ideas, y Gemini crea un documento estructurado recurriendo a Gmail, Drive, Chat y la web. Activado de forma predeterminada, entre otros, para Business y Enterprise Standard y Plus, Google AI Pro y Ultra. 🔗 fuente
Admin Console de ChatGPT Enterprise y Edu — Los análisis se reparten entre Usage e Insights, las encuestas a usuarios sustituyen a la pestaña Impact y los espacios con dominio verificado conceden 7 días, que los administradores no pueden modificar, para migrar un espacio personal de ChatGPT. 🔗 fuente

Modelos e infraestructura

MiniMax M3.1 Flash en Tenstorrent Cloud — Tenstorrent ofrece el modelo desde el día de la publicación de sus pesos, en un espacio de pruebas (playground) o conectado a un arnés de agente, sobre sus chips Tensix; no se han anunciado tarifas ni velocidad de procesamiento. 🔗 fuente
GLM 5.3 Flash en la API de Mistral — Repaso del 22 de octubre: Mistral ofrece zai-glm-5-3-flash, un MoE multimodal de 320B parámetros, de los cuales 18B están activos, con 1M tokens de contexto, a 0,15 dólares por millón de tokens de entrada (0,03 en caché) y 0,50 de salida; tercer modelo de Z.ai en Mistral. 🔗 fuente

Investigación

Beetle — Investigadores de Cambridge, EleutherAI y Oxford publican 330 modelos pequeños (285 bilingües, en inglés y una de 21 lenguas, y 45 monolingües) con puntos de control, datos y código, entrenados con 100M, 2B y 24B tokens según la publicación, para estudiar el aprendizaje de una segunda lengua; repositorios sin licencia declarada. 🔗 fuente
VocabX — Repaso del 21 de octubre: al reconstruir el vocabulario de su corrector de redacciones en portugués basado en Qwen3-4B en torno al coste de cada token, Dharma-AI reduce un 77 % el coste de inferencia medido y eleva su puntuación de calidad de 0,703 a 0,810; cifras provisionales, artículo en revisión, ningún código publicado. 🔗 fuente

Qué significa esto

La secuencia que va del descubrimiento de una vulnerabilidad a su corrección se ha desarrollado en cuatro días en estas páginas: OpenAI publicaba el 21 de octubre el balance de su coordinación en torno a PHP2Shell, Cognition encargaba el 22 a un agente la corrección de las vulnerabilidades de PHP, Node.js y GitLab, Replit mitigaba la de Brotli mediante reglas de firewall el 23, y OpenAI revela ahora haberla descubierto. El caso de Brotli muestra dónde reside la dificultad: la causa raíz estaba corregida en el código desde febrero, pero nadie había identificado una vulnerabilidad en ella y ninguna versión distribuía la corrección. Hubo que reconocerla, publicar versiones y después esperar a que Node.js, Bun, Envoy, Istio y sus usuarios las adoptaran. Una campaña de ataques simulados realizada para proteger un entorno de entrenamiento acaba así corrigiendo una biblioteca que ejecutan servidores y clientes HTTP comunes.

Los agentes de código se conectan a la infraestructura de otros. Claude Code ejecuta Monitor en Amazon, Google y Microsoft, Gemini CLI importa los hooks de Claude Code con la unidad de tiempo correcta y expone sus modelos en JSON para los scripts, Qwen Code conserva bajo petición el token de su daemon. Las correcciones del día se centran sobre todo en el control del agente: una tecla Escape que no detenía al agente, rutas relativas que escribían en un repositorio vecino, hooks de Windows que dejaban pasar una llamada a una herramienta. Se trata más de mecanismos de protección que fallaban que de funciones ausentes.

La gobernanza pasa por la medición. Copilot también sirve como proveedor de modelos para agentes de la competencia, y GitHub contabiliza ahora en el servidor lo que consumen OpenCode, Claude Code o Codex, modelo por modelo, con el modo de selección, un día después de añadir los nombres de los skills, agentes y servidores MCP. Un administrador puede ver por fin qué herramientas utilizan su suscripción, con las limitaciones que el propio GitHub señala sobre la identificación de los clientes. OpenAI sigue la misma tendencia en la Admin Console de ChatGPT Enterprise, reorganizada en torno al uso y la adopción.