Modelos

MiniMax ha lanzado M2.7, un modelo de lenguaje de código abierto diseñado específicamente para agentes. Superando benchmarks críticos como SWE-Pro y Terminal Bench 2, el modelo introduce un enfoque de 'autoevolución' para optimizar su propio flujo de trabajo.

Google lanza Gemini 3.1 Flash Live para habilitar asistentes de voz con respuesta instantánea y mayor confiabilidad en flujos de audio continuos.

Google despliega Gemini 3.1 Flash Live, una versión optimizada para respuestas de audio instantáneas, marcando un paso decisivo hacia agentes de voz verdaderamente fluidos.

NVIDIA ha anunciado optimizaciones críticas para la familia de modelos Gemma 4 de Google, permitiendo una ejecución local eficiente que reduce la dependencia de la nube para tareas de agentes autónomos.

Google DeepMind ha lanzado Veo 3.1 Lite, una versión optimizada de su modelo de generación de video diseñada para reducir barreras de entrada mediante menores costos y latencia, disponible ya a través de la API de Gemini.

Google DeepMind presenta Gemini 3.1 Flash-Lite, su modelo más rápido y eficiente hasta la fecha, diseñado para aplicaciones de alta demanda donde la latencia y el costo por token son críticos.

Arcee AI ha destinado aproximadamente la mitad de su capital de riesgo para entrenar Trinity-Large-Thinking, un modelo de razonamiento abierto diseñado para competir con Claude Opus en tareas de automatización avanzada.

Mientras los LLM comienzan a entrenar a otros modelos, cerrando un ciclo de auto-mejora técnica, la visión computacional se mantiene como un reto más complejo que el texto generativo debido a la naturaleza continua y multidimensional de los datos visuales.

Google DeepMind lanza Nano Banana 2, un modelo de generación de imágenes que prioriza la velocidad 'Flash' sin sacrificar capacidades de grado profesional o consistencia en los sujetos.