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OlmoEarth v1.3 regala las incrustaciones de satélite de todo el planeta, con pesos, datos y código abiertos
El Allen Institute publicó el 22 de octubre OlmoEarth v1.3, un modelo que lee un año de radar y de imagen multiespectral y devuelve un vector de 128 dimensiones por cada píxel de 10 metros de la Tierra. Con el modelo vienen las incrustaciones anuales ya calculadas de todo el planeta y un explorador de navegador para usarlas. Los pesos, los datos de preentrenamiento y el código son abiertos, bajo la licencia que ellos describen como la misma de las versiones anteriores.
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Qué significa para ti
Lo valioso aquí es el cálculo que ya está hecho: con las incrustaciones descargadas, un mapa de cultivos o un análisis de cambio se reduce a entrenar un clasificador pequeño encima y ejecutarlo en local, sin GPU. En el explorador se pincha un sitio para buscar otros parecidos, se marcan unos puntos y se exporta un GeoTIFF, sin cuenta ni instalación. Dos límites que conviene saber: la cobertura global es sólo de 2023 a 2025 —antes, países sueltos— y el archivo pesa unos 150 TB por año.
Fuentes
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NVIDIA abre los pesos de Nemotron 3.5: un extractor de documentos de 631 millones de parámetros que dice liderar ParseBench
NVIDIA publicó el 21 de octubre cinco modelos abiertos y de uso comercial para montar búsqueda sobre documentos: dos de incrustación (8.000 y 1.000 millones de parámetros), una versión cuantizada del pequeño, un reordenador de 8.000 millones y Nemotron 3.5 Parse, de 631 millones, que convierte imágenes de documentos en texto conservando la estructura. Los pesos, los datos y las recetas de entrenamiento están en Hugging Face.
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PyTorch 2.15 acelera los modelos en Mac: una mezcla de expertos pasa de 9,4 a 61,3 tokens por segundo
El equipo de PyTorch de Hugging Face publicó el 20 de octubre lo que cambia en la versión 2.15 para quien ejecuta modelos en un Mac. Lo más llamativo son los modelos de mezcla de expertos, que según sus medidas decodifican entre 5 y 6,5 veces más rápido que en la 2.14: Qwen3.6-35B-A3B pasa de 9,4 a 61,3 tokens por segundo en un M3 Ultra. Llega además FP8 al Mac, que guarda los valores en la mitad de espacio que BF16.
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Meta abre los pesos de Muse Spark, de 816.000 millones, y la configuración de referencia pide cuatro GPU GB300
Hugging Face publicó el 15 de octubre la llegada de Muse Spark Open, el modelo de pesos abiertos de Meta: una mezcla de expertos de unos 816.000 millones de parámetros con unos 42.000 millones activos por token, que acepta texto, imágenes, audio y vídeo y devuelve texto, con hasta un millón de tokens de contexto. Meta lo entrenó para programar de forma agéntica: leer un repositorio, escribir y depurar código, y llamar a herramientas.
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