-
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
-
El consumo semanal de tokens en OpenRouter subió más de 25.000% desde enero de 2025, y el gráfico dice menos de lo que parece (17/09)
Pasó de 0,5 billones a 126,2 billones de tokens semanales en la plataforma que usan los desarrolladores para enchufar modelos a sus productos. El problema es leerlo como adopción: los modelos de razonamiento generan cantidades enormes de tokens de "pensamiento" antes de contestar, así que un aumento chico de uso real puede significar un salto gigante en la cuenta, sobre todo con sistemas agénticos sin optimizar. GPT 5.6 Luna domina el consumo de tokens, pero eso no significa que más gente lo use: puede simplemente generar más tokens por pedido. En ingresos, el que lidera es Astra. Los modelos chinos —Kimi, GLM, DeepSeek— crecen rápido, con el gasto mensual multiplicado por diez en 2026, aunque desde una base mucho más chica. Es el mismo argumento que ya se le hizo a Google cuando prefirió hablar de consumo de tokens antes que de ventas. The Decoder · LinkedIn / OpenRouter
-
Un modelo anónimo llamado Ox Alpha apareció en OpenRouter y nadie sabe quién lo hizo (23/08)
Se publicó gratis el jueves, descrito como "un modelo de razonamiento diseñado para código, trabajo agéntico sostenido y cargas de producción", y el listado aclara que lo "desarrolla y opera un proveedor externo que eligió permanecer anónimo durante este preview". Patrick Collison, CEO de Stripe —empresa que está comprando OpenRouter—, lo llamó "muy impresionante" en X. La especulación arrancó apuntando a los modelos GLM de la china Z.ai; una nota de Wccftech se corrigió después para sugerir que podría ser una versión sin publicar del MAI de Microsoft, y el analista Andrew Curran resumió el estado del asunto diciendo que "esta mañana la gente parece menos segura de nada". Vale la pena tenerlo en el radar por lo que revela del método: un lab suelta capacidad de frontera gratis y anónima para medir reacción sin quemar marca. TechCrunch · OpenRouter
-
Los modelos open-weight siguen apretando a los cerrados
Junio consolidó una ola de lanzamientos abiertos competitivos: GLM 5.2 (Z.ai/Zhipu, 13/6) pasó a liderar el Artificial Analysis Intelligence Index entre open-weights; MiniMax M3 combina coding de frontera, contexto de 1M y multimodalidad nativa (lidera SWE-Bench Pro open-weight con 59,0%); y Kimi K2.7 Code (Moonshot) recorta ~30% los tokens de "thinking" para abaratar corridas de agentes. Importa porque la brecha con los modelos propietarios se sigue achicando. llm-stats · Hugging Face blog