Moonshot lanza Kimi K3 (2,8T abierto), NVIDIA anuncia Open Secure AI Alliance, Perplexity refuerza su oferta empresarial

El 27 de julio de 2026 es una jornada intensa, con tres anuncios importantes distintos. Moonshot AI publica los pesos y el informe técnico de Kimi K3, un modelo abierto de 2,8 billones de parámetros alojado desde el día 0 por Together AI. NVIDIA reúne ese mismo día a una treintena de socios —de Adobe a Microsoft, pasando por Hugging Face y SpaceXAI— dentro de la Open Secure AI Alliance, una coalición para herramientas abiertas de seguridad de IA, a raíz del incidente de seguridad de Hugging Face ya cubierto. Perplexity publica por su parte su primer changelog en dos semanas, una tanda de nueve funcionalidades muy orientadas a la empresa. Alrededor de estos tres temas giran siete novedades destacadas —Cognizant y Anthropic, Cohere North Automations, la adopción de Opus 5 por Zed— y cinco anuncios menores.

Kimi K3: Moonshot AI publica un modelo abierto de 2,8 billones de parámetros, alojado desde el día 0 por Together AI

27 de julio, 17:14 — Moonshot AI publica los pesos y el informe técnico de Kimi K3, presentado por el editor como el primer modelo abierto de la clase de los 3 000 millones de parámetros —una formulación de Moonshot, que debe tomarse como tal. Se trata de un modelo MoE (Mixture-of-Experts) de 2,8 billones de parámetros en total, de los cuales solo 104 mil millones se activan por token, repartidos en 93 capas. Dos novedades arquitectónicas propias aportan lo esencial de la mejora reivindicada: Kimi Delta Attention (KDA), combinada con un mecanismo de residuos de atención (Attention Residuals), y un MoE de muy alta parsimonia («Stable LatentMoE») que solo activa 16 expertos de 896 en cada pasada. Moonshot reivindica una mejora de aproximadamente 2,5× en eficiencia de escalado con respecto a Kimi K2 —«no solo más parámetros». El modelo también integra visión de forma nativa (codificador MoonViT-V2) y una ventana de contexto de un millón de tokens.

Kimi K3 está disponible de inmediato en Kimi.com, la aplicación móvil (iOS/Android/HarmonyOS), la aplicación de escritorio Kimi Work, el agente de codificación en línea de comandos Kimi Code (seleccionable mediante /model) y la API Kimi (modelo kimi-k3, compatible con OpenAI/Anthropic), al precio de $0,30/MTok de entrada con caché, $3,00/MTok sin caché y $15,00/MTok de salida. Together AI es socio de alojamiento desde el día 0, y Hugging Face republica el anuncio sin comentario adicional.

Benchmark	Kimi K3	Claude Fable 5	Claude Opus 4.8	GPT-5.5
SWE-Marathon	42,0	35,0	40,0	—
MCPMark-Verified	94,5	87,4	—	—
GPQA Diamond	93,5	92,6	91,0	93,5

Moonshot reconoce explícitamente varias limitaciones: una fuerte sensibilidad al modo de razonamiento preservado (el historial completo debe reenviarse tal cual en los turnos siguientes, bajo pena de inestabilidad), una tendencia a la «proactividad excesiva» en tareas largas y ambiguas, y una diferencia de experiencia de usuario considerada «notable» por el propio laboratorio frente a Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol. Por otra parte, se ha contribuido a la comunidad vLLM una implementación de caché de prefijos compatible con el nuevo mecanismo de atención, en paralelo al modelo.

“Releasing the model weights and technical report of Kimi K3. Kimi K3 is our most capable model: a 2.8T MoE model with native visual understanding and a 1M-token context window. New model architecture: 2.5x the intelligence per unit of compute, not just more params.”

🇪🇸 Publicamos los pesos del modelo y el informe técnico de Kimi K3. Kimi K3 es nuestro modelo más potente: un modelo MoE de 2,8 billones de parámetros, con comprensión visual nativa y una ventana de contexto de un millón de tokens. Nueva arquitectura: 2,5 veces más inteligencia por unidad de cómputo, no solo más parámetros. — @Kimi_Moonshot en X

🔗 Pesos del modelo — Hugging Face

🔗 Informe técnico — GitHub

NVIDIA reúne la Open Secure AI Alliance, una treintena de socios para la seguridad de la IA

27 de julio — NVIDIA anuncia la creación de la Open Secure AI Alliance, una coalición de una treintena de socios fundadores —entre ellos Adobe, Cadence, Capital One, Cisco, Cloudflare, Cognition, CrowdStrike, Databricks, Dell, Hugging Face, IBM, LangChain, la Linux Foundation, Microsoft, NAVER, Palantir, Red Hat, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Snowflake, SpaceXAI y Thinking Machines Lab— dedicada al desarrollo y al intercambio de herramientas abiertas para la seguridad y la fiabilidad de los sistemas de IA.

El anuncio se apoya explícitamente en el incidente de seguridad ocurrido en Hugging Face a mediados de julio (ya cubierto): el blog de NVIDIA recuerda que Hugging Face hizo funcionar el modelo abierto GLM 5.2 en su propia infraestructura para analizar más de 17 000 acciones y contener la intrusión —la demostración, según NVIDIA, de que un modelo abierto de vanguardia es un activo defensivo, no un pasivo de seguridad.

Socio de la alianza	Contribución concreta
NVIDIA	NOOA (NVIDIA Labs Object-Oriented Agent), marco de investigación sobre arneses de agentes, código abierto en GitHub
Hugging Face	Donación del formato Safetensors a la PyTorch Foundation
Microsoft	MDASH, arnés de escaneo agéntico multimodelo para demostrar fallos explotables
HPE	SPIFFE/SPIRE, identidad zero-trust para agentes y servicios de IA
SpaceXAI	Apertura del agente de codificación terminal Grok Build, pesos de la línea Grok próximamente

Algo poco habitual, Jensen Huang comenta él mismo el anuncio —solo su segundo mensaje publicado nunca en X, después de la carta del 24 de julio ya cubierta. Ese mismo día, Cognition (Devin) se une a la alianza aportando sus propios trabajos de investigación sobre la fiabilidad de los modelos derivados del código abierto, ya publicados el 8 de julio:

“Closing open source models hurts innovation. The path forward is better tools to evaluate, secure, and deploy them responsibly.”

🇪🇸 Cerrar los modelos de código abierto perjudica la innovación. El camino a seguir pasa por mejores herramientas para evaluarlos, asegurarlos y desplegarlos de forma responsable. — @cognition en X

Sakana AI se suma ese mismo día al movimiento pro-modelos-abiertos iniciado por la carta de Jensen Huang del 24 de julio —una tercera señal, distinta de la alianza en sí, que cierra la semana: incidente de seguridad (21 de julio), carta abierta (24-26 de julio), alianza industrial concreta (27 de julio).

🔗 Anuncio oficial — NVIDIA

🔗 Jensen Huang en X

🔗 Sakana AI se une al movimiento

Perplexity publica su primer changelog en dos semanas: nueve funcionalidades, rumbo a la empresa

27 de julio — Perplexity publica una entrada de changelog densa, la primera desde el 13 de julio («Introducing Brain for Perplexity Computer»), después de dos semanas sin nueva publicación en este canal. La entrada agrupa nueve funcionalidades distintas que afectan a Perplexity Search, Computer, la Agent API y Comet Assistant. Ocho son inéditas; la novena —la integración de Claude Opus 5 en Search y Computer— ya había sido anunciada en X el 25 de julio y aquí solo se confirma oficialmente en el changelog.

Nueva funcionalidad	Detalle técnico
Control de acceso por roles (RBAC) + SCIM	Roles personalizados, sincronización de grupos, límites de créditos por grupo — reservado a los contratos Enterprise anuales
Cofre de credenciales API	Computer se autentica en cualquier API de terceros sin exponer el secreto al agente ni al sandbox
Brain generalizado a los suscriptores Max	Memoria auto-mejorada ampliada a todos los suscriptores Max en el mundo, redacción de wiki en 15 idiomas
Skills para la Agent API	Capacidades componibles cargadas bajo demanda para los agentes desarrolladores
Computer en Comet Assistant	Acceso a Computer directamente desde el panel de Comet, sin salir de la página consultada
Check Sources	Verifica que una respuesta Ask o Computer esté realmente respaldada por sus fuentes citadas
Source Context Panel	Panel lateral para inspeccionar, comparar y profundizar en las fuentes de una respuesta
Gestión de sesiones por prompt	Recuperar, resumir, bifurcar o paralelizar sesiones de Computer desde una simple conversación

Las dos primeras funcionalidades de la tabla apuntan específicamente a las organizaciones bajo contrato Enterprise anual: el control de acceso por roles con sincronización SCIM responde a una necesidad clásica de gobernanza IT (aprovisionamiento centralizado, límites de créditos por equipo), mientras que el cofre de credenciales API amplía Computer a servicios de terceros sin conector nativo, sin exponer jamás el secreto en bruto al agente. La generalización de Brain a todos los suscriptores Max, por su parte, afecta a un público mucho más amplio que el único segmento Enterprise donde la funcionalidad había comenzado un mes antes.

Ninguna de estas nueve funcionalidades se indica como reservada a una preversión: todas están desplegadas o en proceso de despliegue general en el momento de la publicación. Por su amplitud —gobernanza empresarial, desarrolladores y público general en la misma entrada—, este changelog es la publicación más densa de Perplexity desde el lanzamiento de Personal Computer a mediados de julio.

🔗 Changelog oficial — Perplexity

Cognizant y Anthropic amplían su alianza empresarial

27 de julio — Cognizant se convierte en Global Premier Partner dentro de Claude Partner Network. Claude está ahora integrado en tres plataformas internas de la empresa: Flowsource (plataforma de ingeniería full-stack, módulo Spec-Driven Development donde Claude Code es guiado por las especificaciones y blueprints del proyecto), Neuro AI Engineering y Neuro IT Ops. Más de 30 000 asociados de Cognizant ya han sido formados en Claude, en el marco del nuevo modelo de fuerza laboral «Frontier Certified» del grupo.

Caso de cliente	Resultado medido
Portal de experiencia de cliente (fabricante mundial)	Entregado en 6 meses
Inteligencia contractual (biopharma)	Hasta -40% de tiempo de revisión, más de 88% de precisión de extracción
Navegación de riesgos (seguros)	Aproximadamente 8h/semana/persona ahorradas

Ravi Kumar S (CEO de Cognizant) evoca una brecha creciente entre las capacidades de la IA y la capacidad de las empresas para absorberlas, situando a Cognizant como el puente que aporta contexto de negocio, escala de ingeniería y marcos de confianza necesarios para estos despliegues.

🔗 Anuncio oficial — Anthropic

Herramientas de código: Zed adopta Claude Opus 5, GitHub Copilot optimiza sus costes

Zed 1.12.1 y 1.13.1 añaden Claude Opus 5

27 de julio — Zed publica simultáneamente sus versiones 1.12.1 (estable) y 1.13.1 (preview), añadiendo el soporte de Claude Opus 5 para los proveedores Anthropic y Amazon Bedrock BYOK (bring your own key). Zed se convierte en la quinta herramienta de código en integrar Opus 5, después de Cursor, Devin, v0 y Warp —pero, a diferencia de las cuatro anteriores, solo mediante changelog, sin anuncio en X. El canal preview corrige además tres errores distintos: unos ajustes de proyecto que no reactivaban los language servers, respuestas duplicadas con los modelos GPT-5.x en el endpoint Mantle de Amazon Bedrock, y una búsqueda de proyecto que devolvía repositorios anidados pese a estar excluidos.

🔗 Changelog estable — Zed

GitHub Copilot — el enrutamiento Auto (HyDRA) hace durar los créditos de IA 3,3× más

27 de julio — GitHub explica que el caché de prompts (prompt caching), la búsqueda de herramientas (tool search) y un sistema de enrutamiento de modelos bautizado HyDRA reducen el contexto repetido en cada sesión de Copilot. Resultado cuantificado: HyDRA iguala la tasa de resolución de tareas del 70,8% obtenida por OpenRouter Auto, con una ganancia de 3,3× en ahorro de créditos. No se ha publicado ningún artículo de blog dedicado a este anuncio, que por ahora ha quedado en un simple tuit —en continuidad con la evaluación de eficiencia del arnés Copilot publicada el 25 de junio.

🔗 Anuncio — @github en X

OpenAI: voz ampliada a la empresa y nueva investigación económica

GPT-Live disponible globalmente para Edu, Business y Enterprise

27 de julio — OpenAI confirma que GPT-Live, la nueva generación de modelos de voz introducida el 8 de julio para una interacción natural entre humanos e IA, ya está disponible en todo el mundo para los planes Edu, Business y Enterprise. La app de escritorio de ChatGPT Voice ya había mencionado estos planes el 23 de julio; la novedad aquí es la confirmación explícita de que el propio modelo de voz —y no solo la integración de escritorio— está cubierto, a escala mundial. El anuncio se publica directamente en X, sin artículo dedicado: es el elemento más directamente relacionado con la ampliación Enterprise observada en esta ventana de seguimiento.

🔗 Anuncio — @OpenAI en X

Trabajo en la frontera : cómo la IA amplía las tareas en el trabajo

27 de julio — OpenAI Economic Research publica el primer informe de una nueva serie recurrente, a partir del análisis de más de 800 000 mensajes de ChatGPT de usuarios estadounidenses. El informe introduce la noción de solapamiento de tareas (task crossover): trabajo habitualmente asociado a una profesión que aparece en el uso de IA de personas que ejercen otra profesión. El 16,8% de los mensajes relacionados con el trabajo, y el 43,5% de los mensajes específicos de una ocupación, tratan sobre tareas de una profesión distinta de la del usuario.

Profesión afectada	Proporción de tareas fuera de la ocupación
Atención al cliente	77%
Diseño	75%
Recursos humanos	69%
Jurídico	56%
Marketing	53%

El fenómeno es más frecuente en las estructuras pequeñas: la proporción de tareas fuera de la ocupación pasa del 18,9% en espacios de trabajo de 2 a 5 puestos al 16,3% por encima de 100 puestos, en coherencia con la idea de que la IA sirve como herramienta generalista allí donde faltan recursos especializados.

🔗 Informe completo — OpenAI

Meta AI despliega SAM y DINOv3 en un proyecto de robótica de asistencia

27 de julio — Meta AI publica un estudio de caso sobre el proyecto RAMMP (Robotic Assistive Mobility and Manipulation Platform), impulsado por la Universidad de Pittsburgh (HERL) y ATDev, financiado con hasta $41,5 millones por ARPA-H (agencia federal estadounidense de investigación biomédica avanzada). El objetivo: plataformas robóticas más seguras para usuarios de sillas de ruedas — unos 5,5 millones de personas en Estados Unidos, y más de 100 000 lesiones relacionadas con sillas de ruedas atendidas cada año en urgencias.

Los modelos de código abierto DINO/DINOv3 (vision transformer auto-supervisado) y SAM/SAM 3.1 (segmentación) se ejecutan en edge computing directamente sobre el hardware integrado de los robots — una restricción impuesta por la autonomía de la batería y la ausencia de conectividad de red fiable. El sistema de percepción se apoya en RF-DETR, un detector ligero afinado con embeddings de DINOv2, cuyos datos de entrenamiento se autoanotan mediante SAM. El consorcio asociado incluye a Kinova Robotics, LUCI Mobility, ATDev, y equipos de Carnegie Mellon, Cornell, Northeastern y Purdue.

🔗 Estudio de caso completo — Meta AI

Cohere lanza North Automations, la orquestación de workflows agenticos para la empresa

27 de julio — Cohere anuncia North Automations, una nueva capacidad de su plataforma agentica empresarial North, que permite diseñar workflows automatizados en lenguaje natural: ejecuciones programadas, bucles y ramificaciones, elección del modelo por etapa, modo «Plan» para revisar antes de construir, puntos de aprobación humana y seguimiento del consumo de tokens. Cohere cifra la oportunidad de mercado de la orquestación de agentes en $550 mil millones, citando un informe de Gartner sobre el ciclo de hype de la IA agentica.

Automations se apoya en la infraestructura existente de North (despliegue on-prem o cloud, conectores propietarios, MCP o SDK, guardrails y permisos granulares) y está disponible desde hoy para todos los clientes de North. Internamente, los equipos de Marketing Operations, Customer Success y Sales ya han construido sus propias automatizaciones: respectivamente, una traducción de preguntas en lenguaje natural a consultas SQL de BigQuery, un tracker de engagement de clientes que agrega RH, Slack y Salesforce, y una preparación de llamadas a prospectos que cruza Salesforce, Slack, Gmail y Notion.

🔗 Anuncio — @cohere en X

🔗 Artículo de blog — Cohere

Breves

GitHub Blog — «The harness is all you need (mostly)» — Burke Holland publica un workflow de Copilot en 8 pasos (elegir una herramienta, modo YOLO, prototipo visual, plan con /grill-me, implementación mediante Autopilot, revisión humana, revisión cruzada por un modelo de otra familia, entrega), válido en toda la familia Copilot. 🔗 Fuente
NVIDIA — el CPU Vera acelera el diseño de chips — desplegado internamente en los flujos EDA con Cadence (Jasper) y Synopsys (VCS), hasta 1,5× más rendimiento en algunas cargas de verificación, a igual número de núcleos. 🔗 Fuente
NVIDIA — Nemotron 3 Ultra lidera el codificado RTL agentico — en nueve categorías de diseño de chips reales, este modelo abierto ya conocido obtiene los mejores resultados entre los modelos abiertos probados. 🔗 Fuente
HeyGen / HyperFrames — días 21 y 22 de 30 — renderizado en la nube a través de la API de HeyGen (unos $0,10/minuto en 1080p) y luego un catálogo de componentes reutilizables para construir escenas sin empezar de cero. 🔗 Día 21 · Día 22
ElevenLabs — cumbre en Bengaluru el 6 de octubre — avances de nuevos modelos y demostraciones de equipos indios que trabajan en IA de voz anunciadas para este evento. 🔗 Fuente

Lo que significa

La apertura de los modelos pasa de las palabras a los hechos. Tras la carta de Jensen Huang del 24 de julio y su creciente adhesión (Cohere, Ai2, Together AI, y luego Sakana AI este fin de semana), el 27 de julio marca un salto cualitativo: una alianza industrial estructurada con herramientas concretas aportadas por sus miembros (NOOA de NVIDIA, Safetensors de Hugging Face, SPIFFE/SPIRE de HPE), y un modelo emblema, Kimi K3, que reivindica la clase de los 3 000 millones de parámetros en pesos abiertos. Dos formas distintas de la misma dinámica, publicadas el mismo día.

La seguridad como argumento a favor de la apertura, en lugar de en contra de ella. La Open Secure AI Alliance revierte un argumento habitual: no es la apertura de los modelos lo que debilita la seguridad, sino su cierre lo que priva a los defensores de herramientas inspeccionables. El incidente de Hugging Face de mediados de julio, en el que un modelo abierto (GLM 5.2) permitió el análisis forense de más de 17 000 acciones de intrusión, sirve como demostración de esta tesis — un caso de manual que NVIDIA cita explícitamente para justificar la creación de la alianza.

La frontera abierta se acerca a la frontera cerrada. En varios benchmarks agenticos precisos — SWE-Marathon, MCPMark-Verified, GPQA Diamond — Kimi K3 supera o iguala a Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 y GPT-5.5, al tiempo que reconoce por sí mismo que sigue por detrás en la experiencia de usuario global. La brecha entre modelos abiertos y propietarios se estrecha benchmark a benchmark, aunque los propios laboratorios abiertos admiten no igualar todavía la experiencia global de los mejores modelos cerrados.

La IA empresarial se industrializa mediante pequeñas piezas de gobernanza. Cognizant formando a 30 000 asociados en Claude, Perplexity añadiendo RBAC y SCIM a Computer, Cohere lanzando la orquestación de workflows con puntos de aprobación humana, OpenAI ampliando GPT-Live a Edu/Business/Enterprise: cuatro actores distintos avanzan el mismo día en piezas de control de acceso, trazabilidad y automatización — la base necesaria para que la IA agentica pase del prototipo al despliegue a gran escala en la empresa.