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xAI lanzó Grok 4.7 después de cinco postergaciones, y empata con MiMo en el índice pagando cinco veces más (21/09)
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StepFun presentó Step 5 Preview, un MoE de 600B para agentes a un dólar el millón de entrada, con pesos prometidos para el 15 de octubre (20/09)
La empresa china apunta a trabajo agéntico de horizonte largo —programación, ingeniería de software, análisis financiero— con 600.000 millones de parámetros totales, unos 27.000 activos por token, un millón de tokens de contexto y entrada de texto e imagen. La decisión de arquitectura que llama la atención es que en vez de ensanchar la red la hicieron angosta y profunda: 92 capas de Transformer. El entrenamiento se apoya en aprendizaje por refuerzo on-policy de horizonte largo con alineación bit a bit entre entrenamiento e inferencia sobre el ruteo del MoE, más decodificación especulativa MTP-3, MoE en FP8 y descarga de caché KV. El precio es la carta: 1 dólar por millón de tokens de entrada con caché fría, 0,05 con caché caliente y 2,70 de salida, contando los tokens de razonamiento como salida. En el índice de Artificial Analysis queda en 44, a la par de Kimi K3 y GLM 5.3 en la mayoría de las filas y por detrás de GPT-6 Astra y Claude Opus 5 en las de programación y agentes más duras. MarkTechPost · StepFun · Pandaily
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xAI lanzó Grok 4.7 después de cinco postergaciones, y empata con MiMo en el índice pagando cinco veces más (21/09)
El modelo tiene 2,1 billones de parámetros, 40% más que Grok 4.6, se apoya en una corrida más larga de aprendizaje por refuerzo y en entrenamiento que pesa más las tareas difíciles de horas. xAI también le metió datos suplementarios traídos de SpaceX: telemetría de satélites Starlink, registros de fabricación y bitácoras de fallas de ingeniería. Cuesta 2 dólares el millón de entrada y 6 el de salida, más cerca de los modelos chinos que de la frontera occidental, y saca 46 en el índice de Artificial Analysis contra los 53 de Claude Fable 5.1 y GPT-6. La brecha se abre en lo agéntico: 26% en Terminal-Bench 4.0, contra 60% de GPT-6 Astra y 55% de Fable 5.1, por debajo incluso del más barato DeepSeek V4.1 Flash. Musk había corrido la fecha al menos cinco veces desde fines de julio. Está en la app de Grok, en Cursor, en Grok Build, en la API y desde hoy en GitHub Copilot. The Decoder · Decrypt · GitHub Changelog
The Decoder Decrypt GitHub Changelog xAI DeepSeek GitHub Claude Grok GitHub Copilot
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Google lanzó Gemini 4 Argon, su primer modelo de frontera en más de siete meses: alcanza a GPT-6 Astra pero no lo pasa (30/09-01/10)
Marca 53 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, igual que GPT-6 Astra y por debajo de Claude Opus 5.5, que está en 58. Donde sí manda es en lo agéntico: primero en AutomationBench-AA con 77,5% y primero en preferencia humana en el Text Arena de Arena.ai con 1.525 puntos. Soporta hasta un millón de tokens de salida —primera vez en la industria— con una función de "Long Decode Continuation" que permite pausar y retomar una respuesta larga, sobre un contexto de entrada de un millón de tokens con texto, imagen, video y audio. El problema es la eficiencia: gasta unos 62.000 tokens de salida por tarea contra 27.000 de Astra, así que aunque el precio introductorio sea el mismo —2 dólares por millón de entrada y 10 de salida, con 95% de descuento en caché— la cuenta final sale más cara. El precio normal sube a 4 y 20. Arranca limitado a "defensores cibernéticos de confianza" por el programa Fairwind, y la API y los planes pagos llegan después sin fecha. Bloomberg reportó que algunos empleados de Google lo encontraron flojo en pruebas internas; la empresa lo niega. The Decoder · Axios · Google
El hilo se arma solo en cada build: junta noticias de días distintos que nombran a la misma entidad y repiten vocabulario que casi no aparece en el resto del archivo. Nadie lo edita a mano, así que puede dejar afuera una noticia o sumar una de al lado.