Autor: Eduardo Ruiz

El NucBox K7 Plus irrumpe en el mercado de los mini PC con una configuración dirigida a usuarios que buscan un equipo de sobremesa compacto y potente, impulsado por un procesador Intel Core i7-13620H. Este chip cuenta con 10 núcleos y gráficos integrados Intel UHD, aunque no incluye ni soporta GPU dedicada. Por tanto, aquellos que requieran un rendimiento gráfico superior deberían buscar otras alternativas. La ausencia de puertos OCuLink o Thunderbolt 5 también restringe las posibilidades de expansión con tarjetas gráficas externas.

Características técnicas del NucBox K7 Plus

El fabricante comercializa una versión barebone sin memoria RAM ni SSD, con un precio de 339 dólares (unos 315 euros) en su tienda online oficial. Para quienes prefieran un equipo completamente equipado con 32 GB de RAM DDR5 y un SSD de 1 TB, el coste asciende a 599 dólares (alrededor de 555 euros). El NucBox K7 Plus admite ampliaciones de memoria de hasta 96 GB repartidos en dos ranuras DDR5 a 4.800 MHz. En cuanto al almacenamiento, incorpora dos ranuras M.2 2280, aunque solo la principal parece ofrecer velocidades aceleradas de transferencia.

En materia de conectividad, el NucBox K7 Plus permite conectar hasta tres pantallas externas gracias a dos puertos HDMI 2.0 y un DisplayPort, todos compatibles con resoluciones 4K a 60 Hz. Para periféricos, dispone de un puerto USB4 junto a cuatro USB 3.2 Gen 2 tipo A. El equipo también cuenta con salida de audio jack de 3,5 mm y dos puertos Ethernet capaces de alcanzar hasta 2,5 Gbps cada uno. La conectividad inalámbrica queda cubierta con WiFi 6 y Bluetooth 5.2.

Aunque el NucBox K7 Plus está orientado a usuarios que valorizan el rendimiento del procesador en un tamaño reducido, su capacidad de expansión y conectividad se mantiene moderada. La carencia de gráficos dedicados y la imposibilidad de añadir GPUs externas avanzadas limitan su uso en tareas que demanden un alto rendimiento gráfico, por lo que su enfoque es claramente para cargas CPU-intensivas sin grandes exigencias visuales.

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Google ha presentado la vista previa pública de Gemini 2.5 Computer Use, un modelo especializado desarrollado dentro del Proyecto Mariner e integrado en AI Mode para funciones agenticas. Este Gemini está diseñado para interactuar directamente con interfaces gráficas, enfocándose especialmente en navegadores y sitios web. Su propósito principal es permitir la automatización de tareas mediante ciclos repetitivos de interacción, optimizando procesos que hasta ahora requerían intervención manual constante.

El flujo de trabajo de Gemini 2.5 Computer Use se basa en un bucle continuo de pasos. En primer lugar, el modelo recibe como entrada la solicitud del usuario, una captura de pantalla que refleja el estado actual de la interfaz y un historial de las últimas acciones realizadas. A partir de estos datos, el sistema genera una respuesta que generalmente consiste en llamadas a funciones para ejecutar acciones en la interfaz, como clics o escritura. Tras ejecutar el comando, el sistema captura una nueva pantalla y actualiza la URL, retroalimentando así al modelo para evaluar y ejecutar los siguientes pasos hasta completar la tarea.

Gemini 2.5 Computer Use: control avanzado de interfaces

Más allá de operaciones básicas como hacer clic o escribir texto, este Gemini incorpora soporte para controles avanzados de la interfaz de usuario: navegación con comandos de retroceso y avance, búsquedas en la web, entrada directa de URLs, posicionamiento del cursor, atajos de teclado, desplazamientos y operaciones de arrastrar y soltar. Google ha mostrado ejemplos donde el modelo realiza flujos complejos a gran velocidad. En uno de ellos, se extraen detalles de mascotas desde un formulario específico para residentes en California, trasladando luego la información a un sistema CRM para spas y programando citas de seguimiento. Otro ejemplo ilustra la organización de tareas en un tablero digital de notas adhesivas, clasificándolas mediante arrastre en secciones predeterminadas.

El modelo está principalmente optimizado para navegadores web, aunque también demuestra capacidad en controles de interfaces móviles, como lo evidencia el benchmark AndroidWorld de Google. Aun así, no está adaptado para operar a nivel de sistemas operativos de escritorio. Las pruebas de rendimiento indican que Gemini 2.5 Computer Use supera en tareas de control web y móvil a alternativas similares de Claude y OpenAI, destacando por su baja latencia en manipulación de navegadores, algo fundamental para una experiencia fluida y eficiente.

Aplicaciones y acceso a Gemini 2.5 Computer Use

La base tecnológica que aporta Gemini 2.5 Computer Use para entender la información visual y razonar proviene de la versión Gemini 2.5 Pro, cuyos derivados impulsan el Proyecto Mariner y forman parte de las capacidades agenticas de AI Mode. Google ya utiliza esta versión internamente para acelerar procesos de pruebas de interfaz y desarrollo de software. Además, ha lanzado un programa de acceso temprano dirigido a desarrolladores externos interesados en crear asistentes inteligentes y automatizaciones de flujos de trabajo.

Gemini 2.5 Computer Use está disponible a través de la API de Gemini, accesible desde Google AI Studio y Vertex AI. Para quienes quieran probar sus funcionalidades, Google ha habilitado un entorno demo que permite experimentar con sus capacidades de interacción automatizada en navegadores.

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Blackview MP100 Pro llega para posicionarse como una opción sólida en el segmento de mini PCs, dirigido a usuarios que buscan un equilibrado rendimiento sin sacrificar la economía. Este equipo compacto funciona con un procesador Intel Core i3-1215U y está disponible en AliExpress por unos 235 euros para compradores en Europa. Aunque su precio es atractivo, conviene tener precaución con la cobertura de garantía y el servicio posventa, aspectos que pueden influir en la experiencia general del usuario.

El Blackview MP100 Pro destaca por unas dimensiones muy contenidas: 5,81 x 5,81 x 1,65 pulgadas, ideal para escritorios con espacio limitado o para quienes necesitan integrar varios dispositivos sin complicaciones. De serie, incorpora 16 GB de memoria DDR4 a 3.200 MHz, lo que ofrece una capacidad de multitarea consistente para la mayoría de usos cotidianos. Además, permite ampliar la RAM hasta 64 GB, lo que añade margen para futuras mejoras. En almacenamiento, monta un SSD M.2 de 512 GB que asegura arranques rápidos y tiempos de carga reducidos.

Conectividad y diseño del Blackview MP100 Pro

En cuanto a conexiones, el Blackview MP100 Pro no escatima pese a su formato reducido. Soporta la conexión simultánea de hasta tres monitores 4K mediante salidas HDMI, DisplayPort y USB Type-C. Esta última permite transferencias de datos a 10 Gbps pero no ofrece USB Power Delivery, por lo que no sirve para carga externa. La conexión a redes se garantiza con Gigabit Ethernet para cable y WiFi 6 para el enlace inalámbrico, asegurando estabilidad y velocidad.

El panel trasero incluye cuatro puertos USB 3.1 Gen 1 tipo A, mientras que en el frontal se ofrecen dos USB 3.1 Gen 2 junto a un jack de 3,5 mm para auriculares o micrófono. El equipo se alimenta mediante un conector de barril clásico, evitando soluciones más modernas con USB-C. Tanto la RAM como el almacenamiento son actualizables por el usuario, lo que facilita mantener el dispositivo al día y extender su vida útil, una característica valorada en un mini PC orientado a usuarios que buscan practicidad con buen hardware.

El MP100 Pro centra su atractivo en hardware respetable y un precio competitivo dentro de la gama de entrada. Este mini PC de Blackview consigue un balance interesante para aquellos que necesitan una solución compacta, funcional y flexible sin comprometer demasiado el rendimiento. Su potencial para multitarea y conectividad lo convierten en un candidato a considerar para escritorios pequeños o configuraciones de trabajo versátiles.

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Apple está bajo investigación penal en Francia por la recogida y tratamiento de grabaciones de voz captadas a través de su asistente Siri. La Fiscalía de París confirmó el 6 de octubre que el caso ha sido remitido a la Oficina para la Lucha contra la Ciberdelincuencia, lo que implica la apertura formal de una investigación sobre las prácticas de datos de Apple en relación con Siri. Este procedimiento surge tras una denuncia interpuesta a comienzos de año por la Ligue des Droits de l’Homme, una organización francesa de defensa de los derechos humanos.

La denuncia se basa en el testimonio de Thomas Le Bonniec, exempleado de Globe Technical Services, empresa subcontratada por Apple en Irlanda en 2019. Le Bonniec afirmó que durante su trabajo escuchó miles de grabaciones de audio de Siri, muchas con información sensible y que podría identificar directamente a usuarios. Las autoridades francesas analizan si Apple obtuvo y procesó estos datos sin el consentimiento adecuado de los usuarios, lo que podría vulnerar las normativas europeas de privacidad.

Apple y la gestión de datos en la polémica por Siri

Según el testimonio de Le Bonniec, algunas grabaciones contenían detalles íntimos capaces de identificar a las personas. Aunque él informó de esas irregularidades a los reguladores de protección de datos europeos, como la CNIL en Francia y la Data Protection Commission en Irlanda, inicialmente no se abrieron investigaciones oficiales. Apple no ha hecho comentarios concretos sobre la pesquisa, pero ha remitido a un comunicado publicado en enero, en el que afirmó que solo conserva grabaciones de Siri si el usuario acepta explícitamente y que estos datos se emplean exclusivamente para mejorar el funcionamiento del asistente.

Apple añadió que no comparte estas grabaciones con empresas de marketing ni las vende a anunciantes. Además, la compañía subrayó las mejoras implementadas en los controles de privacidad de Siri desde 2019, actualizados de nuevo en 2025. A raíz de esta denuncia, se ha iniciado también una demanda colectiva en Francia, siguiendo una tendencia similar a la observada en otros países. Por ejemplo, en Estados Unidos, una acción legal comparable terminó el año pasado con un acuerdo de 95 millones de dólares (unos 87 millones de euros) sin que Apple reconociera culpa alguna en ese caso.

En este punto, las autoridades francesas no han revelado detalles adicionales sobre el alcance o extensión de su investigación, que sigue en curso. El caso plantea una nueva tensión entre las grandes tecnológicas y el escrutinio regulatorio sobre el manejo de datos personales, especialmente en funciones tan sensibles como los asistentes de voz, donde la privacidad de los usuarios es especialmente vulnerable.

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Aoostar Maco, el mini PC que debutó en China hace aproximadamente dos meses, ya está disponible para compradores internacionales mediante importación directa. Sin embargo, quienes se planteen adquirir este equipo deben tener en cuenta dos aspectos clave: el plazo de envío puede ser prolongado y la garantía no cubre el dispositivo fuera del mercado nacional. Esta oferta resulta atractiva para usuarios que buscan un equipo compacto y potente, aunque con ciertas condiciones en términos de servicio postventa y logística.

El modelo base de Aoostar Maco se comercializa a 625 dólares (unos 575 euros) e incluye 32 GB de memoria RAM y un disco sólido de 1 TB. Para aquellos que requieran más prestaciones, la configuración se puede ampliar hasta 64 GB de RAM y 2 TB de almacenamiento SSD por un coste adicional de 190 dólares (alrededor de 175 euros). El corazón del sistema es el AMD Ryzen 7 H 255, un procesador acelerado (APU) de ocho núcleos con capacidad de multihilo, que puede manejar hasta dieciséis hilos simultáneamente. Esto garantiza rendimiento sólido en entornos multitarea y aplicaciones exigentes.

Especificaciones y conectividad del Aoostar Maco mini PC

El tamaño compacto de Aoostar Maco se concreta en unas dimensiones de 130 x 150 mm con una altura de 55 mm, un factor que facilita su integración en espacios reducidos. En cuanto a conectividad, el equipo no admite interfaces OCuLink ni Thunderbolt 5, limitaciones impuestas por la plataforma. Sin embargo, monta dos puertos Ethernet capaces de funcionar a velocidades de hasta 2,5 Gbps, ideal para usuarios que usan almacenamiento conectado en red (NAS). Además, cuenta con soporte para Wi-Fi 6 y Bluetooth 5.2, asegurando comunicaciones inalámbricas actuales y fiables.

Entre las salidas de video, Aoostar Maco ofrece puertos HDMI 2.1 y DisplayPort, compatibles con configuraciones de múltiples monitores. Adicionalmente, dispone de dos puertos USB4 que también sirven para salida de video, ampliando las posibilidades de conexión con pantallas de alta resolución. En cuanto a puertos USB convencionales, incluye dos USB 3.2 tipo A y un USB 2.0 destinados a periféricos clásicos como teclados y ratones. La alimentación se realiza mediante un conector de clavija redonda estándar, fácil de reemplazar y transportar.

Este mini PC presenta un equilibrio interesante entre tamaño reducido, capacidad de procesamiento y variedad de puertos, orientado a profesionales que precisan una estación de trabajo versátil con cierta capacidad de ampliación. No obstante, conviene valorar aspectos como las limitaciones en algunas conexiones y las condiciones derivadas de la importación directa para usuarios fuera del mercado original. Para quienes busquen un equipo compacto pero potente, Aoostar Maco es una opción a tener en cuenta.

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Google ha actualizado su Nest Cam Indoor de tercera generación con un cambio relevante: el conector de alimentación pasa de USB-A a USB-C. Este detalle, aunque sutil, supone una mejora práctica que sigue la tendencia global en la industria tecnológica hacia el estándar USB-C. El modelo anterior, lanzado en 2021, incluía un cable fijo de 3 metros con un conector USB-A que se conectaba a un adaptador de corriente específico. La versión más reciente mantiene el diseño de cable fijo, pero introduce la conexión USB-C para alimentar la cámara.

Esta modificación mejora la compatibilidad con cargadores modernos y facilita la gestión de cables para quienes usan dispositivos con USB-C de forma habitual, gracias a la universalidad del conector. En el paquete se incluye un adaptador de corriente de 7,5 vatios similar a los cargadores USB-C que Google ha implementado en su línea de smartphones Pixel. El cambio no afecta la funcionalidad principal de la cámara, pero sí optimiza la experiencia de usuario y la integración tecnológica.

Google y la transición hacia USB-C en sus dispositivos Nest

A pesar de esta actualización en la Nest Cam Indoor, la Nest Cam Outdoor sigue utilizando un conector propietario resistente a la intemperie en lugar de USB-C, dado que las condiciones exteriores exigen una mayor protección del hardware ante la humedad, el polvo o las temperaturas extremas. Por otro lado, el timbre Nest Doorbell con cable no ha adoptado el USB-C, debido a su sistema de cableado fijo, aunque la versión con batería sí incorpora un puerto USB-C para facilitar la recarga interna de su batería.

Esta progresiva integración del USB-C en la gama Nest refleja cómo Google está adaptando sus dispositivos al estándar actual, que ya se ha impuesto en gran parte de la electrónica de consumo para la transferencia de datos y alimentación eléctrica. Usar un único tipo de conexión evita la fragmentación previa entre diferentes interfaces y simplifica el ecosistema para el usuario final, contribuyendo a que los productos sean más fáciles de usar y estén preparados para el futuro.

La apuesta de Google por el USB-C en su Nest Cam Indoor es un ejemplo más de la migración hacia un conector universal y versátil, que se espera que se extienda a más productos dentro de su catálogo a medida que evoluciona el mercado de la domótica y la electrónica en general.

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Minisforum M1-1295 llega como un mini PC de sobremesa compacto y potente, equipado con el procesador Intel Core i9-12950HX, dirigido a usuarios que buscan alto rendimiento en un formato reducido. Este modelo está disponible a nivel mundial con un precio inicial de 469 dólares (alrededor de 435 euros), posicionándose como una opción atractiva para profesionales que necesitan potencia en ámbitos exigentes sin renunciar a un tamaño compacto.

Diseño y construcción del Minisforum M1-1295

El Minisforum M1-1295 destaca por un diseño minimalista, con un frontal totalmente limpio sin puertos de entrada/salida, recordando al Mac mini unibody original de Apple. Todos los conectores se ubican en la parte trasera, manteniendo así una estética ordenada y profesional. La carcasa mide 195 × 193 × 52 mm y pesa 1,12 kilos, manteniendo un acabado bicolor en plata y blanco conseguido a través de mecanizado CNC, lo que lo hace adecuado para entornos de oficina o estudios profesionales.

Para la gestión térmica, el dispositivo incluye ventilación lateral y un sistema interno que combina un ventilador tipo turbina con tubos de calor de cobre, que evacuán eficazmente el calor generado por su CPU de alto rendimiento. El sistema llega con Windows 11 Pro preinstalado, 32 GB de memoria DDR4 a 3200 MHz y un SSD de 1 TB, pero su placa base permite ampliar la memoria hasta 96 GB y soporta dos unidades PCIe 4.0 SSD para un máximo de 8 TB de almacenamiento total.

Especificaciones técnicas y conectividad

En el corazón del Minisforum M1-1295 está el procesador Intel Core i9-12950HX con arquitectura híbrida de 16 núcleos (8 de alto rendimiento y 8 eficiencia) y 24 hilos de procesamiento, capaz de alcanzar hasta 5,0 GHz. Para gráficos, confía en la integrada Intel UHD Graphics, suficiente para tareas de productividad y multimedia estándar. La conectividad trasera es completa, con dos puertos USB 3.2 Gen2 Tipo A, dos USB 2.0 Tipo A y un USB 3.2 Gen2 Tipo C con soporte para transferencia a 10 Gbps y modo DisplayPort. Las opciones de salida de vídeo comprenden un HDMI 2.1 y un DisplayPort 1.4, además de ofrecer soporte para configuraciones triple monitor con resoluciones 4K a diferentes tasas de refresco.

Redes y seguridad también están bien cubiertas con Ethernet 2.5G, Wi-Fi 6E, Bluetooth 5.2 y un cierre Kensington para proteger físicamente el equipo. La alimentación se realiza mediante un adaptador de 120 W, suficiente para mantener el rendimiento de esta máquina compacta pero muy equilibrada en su conjunto.

El Minisforum M1-1295 representa un salto significativo para profesionales que buscan un equipo potente, versátil y compacto, que aproveche las últimas tecnologías de Intel sin sacrificar espacio ni estilo. Mientras tanto, el mercado de mini PCs sigue evolucionando con recientes lanzamientos de otros fabricantes, pero este modelo sobresale por su equilibrio entre tamaño, potencia y funcionalidad.

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Los modelos de inteligencia artificial basados en la nube se han popularizado entre usuarios comunes por su accesibilidad y facilidad de uso. Sin embargo, en ciertos escenarios es preferible o incluso necesario ejecutar estos modelos localmente, especialmente cuando la privacidad de los datos es esencial o la conectividad a internet es limitada o inestable. Estos casos requieren un nivel de rendimiento computacional considerable, sobre todo para procesar modelos de lenguaje de gran tamaño o realizar análisis de vídeo impulsados por IA. Un ejemplo claro es la monitorización y conteo de personas en la entrada de edificios, que demanda capacidades de procesamiento en tiempo real. En este contexto aparece la solución M5Stack LLM-8850, pensada para acelerar cargas de trabajo de IA en dispositivos de borde.

M5Stack LLM-8850: potencia y eficiencia para IA en el borde

La M5Stack LLM-8850 utiliza como núcleo el sistema Axera AX8550, un SoC (system-on-chip) que integra cuatro núcleos Arm Cortex-A55 y una unidad de procesamiento neuronal (NPU) capaz de alcanzar hasta 24 tera operaciones por segundo (TOPs). Su rendimiento es aproximadamente la mitad del que ofrecen las NPUs integradas en procesadores recientes de AMD e Intel, situándose como una opción de gama media para tareas de inteligencia artificial embebida. Además, la tarjeta cuenta con una unidad dedicada de procesamiento de vídeo (VPU) que puede decodificar hasta 16 streams en Full HD de forma simultánea, una característica clave para aplicaciones que requieren análisis de vídeo con alto flujo de datos.

La M5Stack LLM-8850 incorpora 8 GB de memoria RAM integrada y dispone de un sistema de refrigeración activo, compuesto por un disipador y un ventilador, que garantiza un rendimiento estable durante cargas prolongadas. En términos de conectividad, funciona mediante una ranura M.2 Key M con dos líneas PCIe 2.0, lo que la hace compatible con dispositivos como la Raspberry Pi 5, diversas placas de desarrollo y algunos mini PCs. Sus dimensiones compactas —1,68 x 0,94 x 0,38 pulgadas— facilitan su integración en entornos embebidos donde el espacio es limitado.

Compatibilidad, precio y posicionamiento en el mercado

La tarjeta M5Stack LLM-8850 también destaca por su compatibilidad con múltiples frameworks actuales de IA, lo que simplifica el desarrollo y la implementación de proyectos sobre esta plataforma. Su precio recomendado es de 99 dólares (alrededor de 91 euros), aunque a este coste base hay que añadir gastos de envío y posibles impuestos de importación, que pueden variar según el país. Esta oferta se posiciona como una alternativa económica para desarrolladores e integradores que buscan acelerar inferencias locales sin recurrir al hardware más potente y caro de sobremesa. La M5Stack LLM-8850 representa así una solución equilibrada para desplegar inteligencia artificial en el borde, con un buen balance entre rendimiento, coste y tamaño.

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La entrada M5Stack LLM-8850 potencia la Raspberry Pi 5 y la convierte en un potente sistema de IA local se publicó primero en Domótica en Casa.

Huawei ha presentado SINQ, una tecnología de cuantización open source desarrollada por su Zurich Computational Systems Laboratory que promete reducir significativamente el consumo de memoria y los costes operativos de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Esta tecnología elimina la necesidad de procedimientos complejos de calibración y puede integrarse fácilmente en flujos de trabajo ya existentes. El código fuente está disponible bajo licencia Apache 2.0 en plataformas públicas, lo que permite a empresas y desarrolladores utilizar, modificar y desplegar SINQ con total libertad comercial.

El gran beneficio de SINQ radica en su capacidad de compresión avanzada. Pruebas realizadas indican que puede disminuir el uso de VRAM en modelos de distintos tamaños entre un 60% y un 70%. Esto hace posible ejecutar modelos que antes requerían más de 60 GB de memoria en sistemas con un máximo de 20 GB. Consecuentemente, cargas de trabajo que antes exigían GPUs de nivel empresarial como la Nvidia A100 80GB o H100 ahora pueden funcionar en tarjetas de consumo como la Nvidia RTX 4090, que ronda los 1.600 USD (unos 1.500 EUR). Este ahorro también se traduce en una reducción notable de costes por hora en entornos cloud.

SINQ: innovación en cuantización para menor consumo y mayor precisión

SINQ consigue estas mejoras gracias a dos innovaciones clave. La primera es la estrategia de “muestreo dual-eje”, que rompe con la cuantización tradicional basada en un solo factor de escala al aplicar vectores de escala independientes a filas y columnas de una matriz. Esto flexibiliza la distribución de errores de cuantización y disminuye el impacto de valores atípicos. La segunda parte toma inspiración de las iteraciones Sinkhorn, implementando un método rápido de normalización para equilibrar las desviaciones estándar en ambas dimensiones de la matriz. Así se reduce el desequilibrio y se mejora la precisión del modelo cuantizado.

Las comparativas de rendimiento sitúan a SINQ por delante de otras técnicas populares libres de calibración como RTN y HQQ. Evaluado en modelos consolidados como Qwen3 y LLaMA, SINQ reduce notablemente la perplexidad en conjuntos de datos de referencia como WikiText2, alcanzando niveles de precisión similares a aquellos de métodos que requieren calibración con datos. Además, la tecnología consigue velocidades de cuantización aproximadamente el doble que HQQ y más de 30 veces superiores a AWQ, cubriendo así las exigencias de eficiencia tanto para investigación como para producción.

La cuantización, en el ámbito de la compresión de modelos, implica reducir la precisión de los datos internos para minimizar el tamaño del modelo y su consumo de memoria. Se puede comparar con convertir una imagen de alta resolución (números en coma flotante) a un formato más ligero con pérdida mínima perceptible (valores enteros), lo que facilita una ejecución más rápida y eficiente del modelo. La perplexidad es un indicador común para evaluar la calidad de los modelos de lenguaje, que mide la incertidumbre o “sorpresa” de un modelo ante un texto nuevo. Valores más bajos reflejan mejor capacidad predictiva y comprensión lingüística.

La introducción de SINQ supone un paso relevante para hacer más accesibles y sostenibles los grandes modelos de lenguaje, particularmente en entornos con recursos limitados. Al combinar innovaciones matemáticas específicas con facilidad de uso y despliegue abierto, esta tecnología puede revolucionar la forma en que organizaciones y desarrolladores implementan soluciones basadas en inteligencia artificial a gran escala.

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Huawei ha anunciado que su plataforma de inteligencia artificial Ascend ya ofrece soporte de adaptación inmediata (zero-day) para el modelo Qwen3-VL-30B-A3B. Esta actualización llega tras la liberación de código abierto de la serie Qwen3 de Alibaba Cloud, una generación de modelos multimodales avanzada que incluye las versiones Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking y Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct. Este avance supone una mejora sustancial en la capacidad de comprensión visual y lingüística, sin sacrificar el rendimiento en el procesamiento puro de texto. La implicación para Huawei es reforzar su liderazgo en la integración de inteligencia artificial avanzada en sus sistemas Ascend, facilitando a desarrolladores el acceso inmediato a estos modelos dentro de su ecosistema de hardware y software.

Mejoras clave de Qwen3-VL con soporte Huawei

Qwen3-VL aporta funcionalidades innovadoras para el procesamiento visual y textual. Destaca el Visual Agent, que habilita la interacción directa con interfaces gráficas en PC y dispositivos móviles, reconociendo elementos, interpretando funciones y ejecutando tareas mediante herramientas automatizadas. La codificación visual potenciada permite generar diagramas Draw.io, código HTML, CSS y JavaScript a partir de imágenes y vídeo. Su avanzada conciencia espacial facilita la evaluación precisa de posiciones, ángulos de visión y oclusiones, sentando bases sólidas para el razonamiento 3D y aplicaciones de inteligencia artificial incorporada. El soporte nativo para contextos extremadamente largos —comenzando en 256.000 tokens y escalando hasta un millón— permite manejar textos extensos como libros enteros o vídeos de horas de duración con memoria y acceso casi instantáneos.

El modelo también mejora notablemente el razonamiento multimodal en áreas STEM y matemáticas, siendo capaz de realizar análisis causales y proporcionar respuestas fundamentadas en lógica rigurosa. La calidad del reconocimiento visual se ha ampliado para identificar desde celebridades y personajes animados hasta productos de consumo, monumentos y especies biológicas. Además, la capacidad OCR se ha extendido a 32 idiomas, mejorando su robustez en condiciones adversas de luz, desenfoque o inclinación, y manejando con mayor precisión escrituras raras o antiguas, así como términos técnicos complejos. La comprensión textual alcanza niveles equiparables a los mejores modelos de lenguaje, permitiendo una fusión perfecta y sin pérdidas con información visual.

Integración Huawei con frameworks y despliegue zero-day

Las plataformas Ascend de Huawei mantienen una sincronización constante con los modelos de la serie Qwen, garantizando una adaptación inmediata ante nuevas versiones. Con la reciente publicación y apertura de Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking e Instruct, estos modelos están listos para integrarse sin esperas en frameworks populares como LLaMA Factory y vLLM, facilitando a los desarrolladores la implementación eficiente y rápida en entornos Huawei.

Además, el modelo DeepSeek-V3.2-Exp, basado en una arquitectura de atención dispersa, fue liberado como código abierto el 29 de septiembre. Huawei anunció ese mismo día la completa adaptación y despliegue en la plataforma Ascend, usando infraestructuras de inferencia como vLLM y SGLang, ofreciendo soporte zero-day junto a la publicación del código y operadores de inferencia correspondientes para la comunidad desarrolladora. Este enfoque demuestra el compromiso de Huawei con la innovación inmediata y la colaboración abierta en IA.

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