Legendaryry

DeepSeek V4 filtrado:
HumanEval: ~90%
(filtraciones de la comunidad en Reddit + resúmenes de Skywork AI)
SWE-bench: territorio “>80%”
(referenciado en publicaciones de comparación de Wavespeed extrapolando desde los benchmarks de Claude Opus)
Contexto: hasta 1M de tokens
(paquete de rumores repetido en Reddit AI Insider + resúmenes de blogs)
Costo: supuestamente 20–40 veces más barato que OpenAI
(basado en comparaciones de precios de la API DeepSeek V3/R1 vs niveles de modelos frontier)
Esperado: 17 de febrero (El calendario del Año Nuevo Lunar ampliamente reportado en las publicaciones filtra

China acaba de lanzar una ola de modelos de IA de frontera en una semana. Estados Unidos se está quedando atrás.
esto es febrero de 2026:
EE.UU. 🇺🇸
Opus 4.6 (enviado el 5 de febrero)
GPT-5.3-Codex (enviado el 5 de febrero)
Gemini Deep Think (no es un modelo nuevo pero tiene las capacidades de razonamiento más fuertes)
GPT-5.3 general (Polymarket: ~49% para el 28 de febrero)
Sonnet 5 “Fennec” (filtrado. inminente.)
China 🇨🇳
GLM-5 (11 de febrero. 744 mil millones de parámetros. pesos abiertos. mayor puntuación en el Índice de Inteligencia de pesos abiertos hasta ahora)
MiniMax M2.5 (12 de fe

Ojalá Uber tuviera una configuración para excluir a los conductores de Prius

La línea de tiempo de OpenAI que nadie está armando:
Ene 2025: Sam Altman llama a DeepSeek "impresionante" y "un competidor estimulante."
Feb 2025: Altman en un AMA de Reddit: "Personalmente creo que hemos estado del lado equivocado de la historia."
Ago 2025: Altman a los periodistas: "Estoy preocupado por China."
Feb 2026: OpenAI envía un memorando al Congreso de EE. UU. acusando a DeepSeek de "aprovecharse sin pagar" en I+D estadounidense.
12 meses. así de rápido, "bienvenido a la competencia" se convirtió en "Congreso, por favor ayuda."
¿qué pasó? DeepSeek lanzó modelos de peso abierto que

Estoy empezando a darme cuenta de que @MiniMax_AI 2.5 es mucho más importante de lo que pensaba ( y ya estaba impresionado ayer )
Publicaré mi análisis completo + pensamientos más tarde hoy.

$600 mil millones.
Así de mucho está gastando Big Tech en infraestructura de IA solo en 2026.
No en una década. Un año.
Amazon: $200B
Google: $175B
Meta: $125B
Microsoft: $100B
Eso es 3 veces lo que gastaron hace dos años. El 75% va directo a GPUs y centros de datos.
Las empresas más rentables del mundo apostando todo su futuro a una sola cosa.
Cuando Amazon anuncia $200B sobre infraestructura, están viendo cifras de demanda a las que no tenemos acceso.
¿La última vez que se movió tanto capital tan rápido en un sector? Internet. Y todos los que dijeron que eso era una burbuja en 1999 tenían r

Sí, todos los que te dicen que alojar openclaw en un VPS es suficiente nunca lo han configurado en un Mac mini o Mac Studio en tu entorno local de Tailscale.
Es mucho más rápido interactuar con tu Clawdbot incluso si llamas a modelos de IA basados en la nube. Y la inyección de memoria y otros LLM locales que uso para la gestión de memoria son obviamente mucho más rápidos también.

La fiebre del oro mató a la mayoría de los mineros. Hizo rico a Levi Strauss.
Los agentes de IA son la fiebre del oro de hoy. Los fosos de datos son el denim.
La pila de fosos:
1. Capa de agentes → se commoditiza en 12-18 meses (cada marco converge)
2. Capa de flujo de trabajo → foso moderado (las integraciones son copiables)
3. Capa de datos → foso permanente (se profundiza con cada interacción)
La prueba ya está aquí.
Salesforce Agentforce: $540M ARR, crecimiento del 330% interanual, 18,500 acuerdos cerrados en un año. No porque su IA sea mejor, sino porque las empresas ya les proporcionan d

El oro se mantiene fuerte por encima de $5k

$70M para

Todos están creando agentes de IA. Casi nadie está creando agentes útiles.
El problema no es la tecnología. Claude Opus 4.6 acaba de superar en un 60% los benchmarks de agentes. Los modelos están listos.
El problema es que el 95% de las startups de agentes están creando soluciones que nadie pidió.
¿Los mejores agentes que he visto? Sin interfaz elegante. Sin "marco de agentes". Solo llamadas API en bruto y una máquina de estados.
Lanza primero la versión aburrida. Optimiza después.