El laboratorio chino DeepSeek acaba de presentar las versiones preliminares de sus modelos V4-Pro y V4-Flash, ambos de código abierto, con ventanas de contexto de un millón de tokens y un rendimiento que, según las primeras evaluaciones, se acerca al de GPT-5.4 y Opus 4.7. La diferencia está en el precio: V4-Pro cuesta 1,74 dólares por millón de tokens de entrada y 3,48 de salida, frente a los 5/30 de GPT-5.5 o los 5/25 de Opus 4.7. Para completar el cuadro, Huawei ha confirmado que sus chips Ascend pueden ejecutar V4, lo que consolida una cadena de IA completa fuera del ecosistema de Nvidia.

Puntos clave:

Por qué importa: DeepSeek V4 no es solo un modelo más barato: es la prueba de que el rendimiento cercano a la frontera ya se puede obtener a costes radicalmente inferiores y sobre hardware no estadounidense. Para cualquier directivo que esté presupuestando proyectos de IA, esto cambia la ecuación: la presión a la baja sobre los precios de OpenAI y Anthropic se acelera, y la dependencia de un único proveedor de chips deja de ser inevitable. La cuestión abierta (las acusaciones de robo de IP y las posibles restricciones regulatorias) convierte la decisión de adoptar estos modelos en una apuesta estratégica, no solo técnica.

Anthropic ha publicado los resultados de 'Project Deal', un experimento de una semana en el que agentes de Claude compraron y vendieron productos reales en un mercadillo interno de Slack entre 69 empleados de la propia compañía. Los agentes cerraron 186 transacciones por un valor total superior a 4.000 dólares, negociando de forma autónoma tras una breve entrevista inicial con cada usuario. Es el primer caso documentado por un gran laboratorio de IA en el que agentes gestionan comercio real con dinero de verdad.

Puntos clave:

Por qué importa: Project Deal convierte la idea abstracta de 'agentes autónomos' en algo tangible: software que negocia, fija precios y cierra acuerdos con dinero real. Para directivos y consultores, la señal es clara: los agentes de IA ya no solo resumen documentos o generan código, están entrando en procesos de compra, venta y negociación. Pero la propia Anthropic reconoce que el marco legal no existe. Quien se adelante a definir políticas internas para el uso de agentes comerciales tendrá ventaja; quien lo ignore, asumirá riesgos que aún no están cuantificados.

Sam Altman publicó el fin de semana pasado los cinco principios rectores de OpenAI: democratización, empoderamiento, prosperidad universal, resiliencia y adaptabilidad. El texto promete que la compañía rendirá cuentas no solo ante sus inversores, sino ante la sociedad. El problema es que las semanas anteriores trajeron tres historias que cuestionan directamente si esas palabras se traducen en hechos.

Puntos clave:

Por qué importa: Para cualquier empresa que depende de OpenAI (o que está evaluando hacerlo), estos principios son un arma de doble filo. Por un lado, ofrecen un estándar concreto contra el que medir decisiones futuras. Por otro, los tres incidentes previos demuestran que la distancia entre el compromiso escrito y la práctica real puede ser enorme. Lo más relevante para un directivo no es el documento en sí, sino la pregunta que obliga a hacerse: ¿qué garantías reales exijo a mis proveedores de IA cuando las consecuencias de un fallo van más allá de lo técnico?

GPT Images 2.0 es el primer modelo de generación de imágenes que razona antes de generar, y ya lidera todos los rankings. Lo enfrentamos cara a cara con Nano Banana 2 usando los mismos casos de uso para que veas dónde gana cada uno. Te lo enseñamos en este tutorial.

Paso a paso:

1️⃣ Genera retratos realistas con consistencia de personaje en distintos contextos y compara el resultado entre ambos modelos.

2️⃣ Crea infografías, cómics y portadas de periódico antiguo donde GPT Images 2.0 destaca con texto impecable.

3️⃣ Prueba fotos de producto y escenas para ver dónde Nano Banana 2 sigue ganando en realismo.

Si quieres ver el tutorial completo con todos los prompts, entra aquí.

Vuelve nuestro juego favorito. Hoy agarramos el skate y nos vamos a disfrutar un poco al aire libre, a pegar saltos y desconectar un poco de la rutina.

¿Cuál de los dos crees que es 100% real? 🤔

Nos vemos mañana, con todo lo que está por llegar 😎

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