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Ai2 abre AstaBrief 8B, un modelo pequeño que redacta informes científicos con sus citas
Ai2 publicó el 2 de octubre AstaBrief 8B, un modelo que convierte una pregunta de investigación y extractos de literatura recuperada en un informe con citas. Ya funciona dentro de Asta, su plataforma científica, como modo rápido junto a un modo de razonamiento basado en Claude, y además abren el modelo y los datos de entrenamiento para que otros los estudien y reproduzcan. Partieron de Qwen3-8B y pusieron el esfuerzo en los datos posteriores al entrenamiento y en el andamiaje que arma el informe.
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Qué significa para ti
Lo práctico es que se puede descargar: dicen que los pesos abiertos permiten a una institución ejecutarlo en su propia infraestructura, que es lo que hace falta cuando la pregunta revela trabajo sensible o sin publicar, y publican un flujo de ejemplo para sacar informes de los PDF propios. Sus tiempos, medidos en la tubería completa de Asta: 51,1 segundos de media por informe en modo rápido frente a 178,5 del modo de razonamiento. Y su propia advertencia: casi todo el entrenamiento y la evaluación se completaron en 2025, y no han repetido la evaluación contra los modelos punteros de hoy.
Fuentes
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NVIDIA pone a la venta el 23 de octubre un DGX Spark de 64 GB, y no dice a qué precio
NVIDIA anunció el 2 de octubre una configuración de 64 GB de memoria unificada para el DGX Spark, su ordenador compacto para ejecutar IA en local. Llegará el 23 de octubre de la mano de Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI, con DGX OS y su pila de software lista desde el primer día. Mantiene el chip GB10 Grace Blackwell y el mismo software que el modelo de 128 GB, y la compañía sostiene que admite modelos de hasta 100.000 millones de parámetros ejecutados enteramente en el aparato.
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Ai2 abre Olmo-core 3, la infraestructura con la que entrena sus propios modelos de mezcla de expertos
Ai2 publicó el 1 de octubre Olmo-core 3, una revisión de su marco para desarrollar modelos de lenguaje con un sistema de entrenamiento de mezcla de expertos rediseñado y abierto. Está pensado para escalar ese entrenamiento hasta el rango del billón de parámetros sin perder eficiencia, y es una de las piezas con las que construirán la próxima generación de Olmo. Dice que es completamente abierto: investigadores y desarrolladores pueden usarlo para entrenar sus propios modelos, adaptarlo a otro hardware y experimentar con el enrutado y el paralelismo.
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Ollama estrena modelos de decisión que responden en la propia máquina, y uno de los tres es de código abierto
Ollama añadió el 29 de septiembre soporte para modelos de decisión, basados en la API Jev de TypeSafe. Está disponible desde la versión 0.35 mediante un endpoint nuevo, /v1/systemone: se le envía un texto como estado junto a un conjunto de preguntas con nombre y un modelo que corre en la propia máquina las responde todas en una sola petición. Lo presenta como decisiones rápidas y con tipos, sin coste adicional y con menos latencia al ejecutarlo en local, con tres modelos disponibles el mismo día.
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