GLM-5.2 i Kimi K2.7: l’ofensiva de la IA xinesa

El tema de los chinos amigos, es una cosa que le es lo porque es que se espectacular. Este fin de semana no ha salido un modelo de ejencer de visual. Han salido dos, dos modelos chinos de inteligencia artificial. Pauza dramática. Los dos modelos que han salido es GLM 5.2 que dice la gente de ceta EY que es la empresa que está detrás. La inteligencia de MIRD se abierta accesible y estar disponible para construir, para darle poderes a todos los desarrolladores en todo el mundo. Dice que GLM 5.2 ya está disponible en todos los GLM Co-Dimplan, para todos sus usuarios de LITEPRO, MAX, TIM, BLAPLA. Vamos a ver los planes de GLM. Claro, es que el LITEPA no no pone antes de ponir a cuánto te daba LITEPA. Claro, está cosa, lo recorte y llegan a todos amigos.

Pero antes te decía cuánto usaba cuánto tenía. Y básicamente era, pues quiera como cuatro veces lo que te daba directamente de CloudCode o antropi que en este caso, ¿no? Pero la calidad preció que tienen brutal. Y en este caso, la gente de ceta EY encima se haga su propio CloudCode que tampoco está mal. Lo malo, pues que claro, yo muchas veces lo que yo prefiero en estos casos. A mejor, con OpenCode, lo buenos que tú tienes la suscripción está de Zen. No, de Zen no, la de GO, que cuesta. Cinco dolares, el primer mes lo os son 10 dólares. Y esto normalmente ya te ha acceso a un montón de modelos chinos. El tema es realmente es interesante. Bueno, pues fijaos, eh, capacidad es de código, contexto de un millón de tokens, a pizza, bo servirios lanzan la semana que viene, o sea, todavía no está en app.

Y el modelo también va a ser de código abierto, la semana que viene bajo licencia mid o sea, de código abierto. También soporta dos niveles de esfuerzo de pensamiento, alto y máximo. ¿Por qué noticias GLAM5.2? GLAM5.2 es completamente abierto. A la inteligencia fronteriza pertenecia a todos. Oye la resistción repentina de cierto modelo fronterizos, hablando de ClubFayball 5, es profundamente lamentable. En un momento en el que acceso a modelos fronterizos, se corta brutalmente por razones. No técnicas. Estamos aún más convencidos de una cosa, la ciencia debe ser global. Baya, cocheja, más bestia. El camino, hacia la inteligencia artificial general, nunca debe estar encerrado por alto muros siempre hemos creido que la inteligencia de la inteligencia general debe ser la piedra anguelapa que toda la humanidad explore como laborativa de los líneas de la inteligencia de resuelva de desafíos complejos.

GLAM5.2 es el modelo de código abierto más capaz de setar y hay hasta la fecha. No sólo tiene un contexto de un mio de tokens, sino que también mantiene un legal contigo en la finalización de pendiente de tareas de horizonte largo. Esto es que tu agente esté haciendo tareas ahí, durante mucho tiempo. Pero porcibando un solido soporte fundamental. También continuando haciendo nuestro motor para crear modelo que modelo que modificación doméstico más fuerte. Porque claro, hasta que dice, bueno, no está mal, pero os han salido los benchmarks. En diferentes benchmarks de estos públicos, como es el de Bridgebench que también os digo, no es el más popular del mundo del Bridgebench que estos son benchmark de Estados Unidos. También os digo, yo la verdad es que no me lo termino de creer mucho porque muchas veces yo veo esta cosa por ejemplo de UI y te dice que de UI, el que tiene mejor

puntuaciones, Cloud Sonet 4.6. De seguridad, GPS5.4. Un poco raro, son cosas raras. Entonces, ¿cómo se supone que lo hace de nuevo? Ya os digo esto, Benzbar, lo que hace es que, bueno, te dan 2 o 4 o 8, te dan diferentes, como diferentes soluciones y tú, sin saber cuál es cuál tienes que votar, cuál es la que más te ha gustado, cuál es la que crees que es mejor. De forma transparente, tu no sabe cuál es la que ha generado cuál, te es que decir, la que más me gusta es esta. Que según esta gente, en el día tanto en razónamiento, como en vez de parecer que ha tenido mejor puntuación que el resto por encima de Cloud Fable 5. Esto ya os digo en este, si ya lo son que pillarlo con pinzas y imagina test.

Pero aún así, el tema es que tiene muy buena pinta. ¿Por qué? Ostra si ya era el anterior, era bastante bueno, imagina test, estamos hablando de una mejora del anterior y la calidad prece que te suendaré esto por el brutal. El tema es, ha sacado Kimi, ha sacado Kimi, Kimi, Kados, 07, mirando los Benzmas, con Kimi, Kados, 07, Koud, por cada vez está enfocado al código. Bueno, a ver, según el Benzmas, en algunos está más cerca, más lejos, y tal, está cerca y ya no está al nivel, ya os digo. En este caso sí que se compara con GP5.5, y opos 4.8, se compara así mismo, respeto a Kimi, Kados.6, que fue un modelo muy bueno que tuvo, muy pero que muy buena críticas. Y en este caso es que es mejor en todo. Pero es que además han sacado un modo que es High Speed.

Que es el mismo modelo, el mismo modelo de Code, pero que lo que hace es sacar toques de 180 a 266 toques por segundo. Lo cual hace que para experiencia de código extremo, sea todavía mavestia. Y aquí podemos ver también las capacidades de código agéntico como a mejorado respeto a Kimi, Kados.6, como lo podéis utilizar, es la apicompatible con la de OpenEye, y además combina toda las capacidades multis modelos, que puedes seguir. Imagines, le puedes pasar, incluso pues le puedes pasar hasta un vídeo, le va a detar aquí te es todo el código. Yo amigos, sólo es digo una cosa. Los chinos no paran. Fijaos en el precio que tiene. O sea, Kimi cada dos puntos que te cote, tiene un input prize cuando hace catch miss de un dólar. Y el output de 4 dólares.

Claro, es que tú este precio si lo comparas. Que con fei bol me parece un poco que no tengo mucho sentido. Pero si lo comparas con opos, el tema es que es 5 veces más barato. Aquí lo tenéis opos 4.8, el input son 5 dólares. Y el output 25 dólares es que es una barbaridad. Entonces la pregunta del millones, es 5 veces peor. Es 5 veces peor este modelo respecto a opos 4.8 y ya os digo yo que no. Entonces hay gente que dice que han podido sacar esto modelo porque han destilado. Pues fei bol que puede ser. A ver yo siempre se ha dicho tema benchmark, que cualquier benchmark ya sea los de GLAM, los de Kimi, los de minimax, los de anthropic, los de GPT, yo los benchmark la verdad no me dice a absolutamente nada.

Creo que puede ser sentido como referencia cuando se comparan con sí mismo, pero yo la verdad es que no me fío. O sea, me me da igual. O sea, me me sale que LMS5.2 o Kimi en sus benchmark es mejor que opos 4.8. Y hasta que yo no lo provee, bueno, me lo creo. Así que o me dice que si igual y yo ya sé que no es igual. Vesa aquí por ejemplo, en este benchmark parece que llega casi a opos 4.8. Es que los benchmark sinceramente, mirás. Por ejemplo aquí que está por encima, pero esto es cada benchmark, además es una historia porque este benchmark es MCP Mark Verified. O sea, veas a ver exactamente que hace. Y muchas veces muchos benchmark tienen sus cosas. No sé si habéis visto que está hacia la noticia del millón.

El modelo de inteligencia artificial que ha sacado la alcaldía de río de janeiro. No, tengo una broma. Río de janeiro ha sacado un modelo que se llama río 3.5. Pues, claro que la gente se ha vuelto a locar. Mira que tenemos fast. Esto es una locura en el mundo de lopensos. La alcaldía de río de janeiro. A través de soemprán municipal de informática y plan río. Acaba de lanzar un modelo llamado río 3.5 o p. 3.277.000 mía de parámetros. Modelo de Microsoft Fesper basado en cuentres.5. Con licencia mit totalmente abierta que supera su base y compete con lo mejor infrontera un municipio de la sirenión soltando un mostro. Cabasão. Como podéis imaginar este modelo al final, no es que han creado un modelo. Ya es verdad que dice que está basado en cuentres y todo esto.

Mirando los benchmark, tenian los benchmark que se te iba a la cabeza. La gente decía pero como tiene estos benchmark tan espectaculares. Como ha llegado tal, lejos esto. Río se presentó un modelo y tal en 30 segundos. Río se pronunció como un modelo jamborándolo en un brasileño. Pero es un merch de pesos de dos modelos o pensos. La fusión de teta de 60 g de la red se lanzó desde junio. El rendimiento río real pero la distribución no ha calpa el alma de transferencia. Claro lo que ha pasado es que han utilizado un modelo de una compañía china que es NEX AG que lo lanzó los dos de junio que tenía justamente estos millones de parámetros con la gramí marquete tura y tal. Entonces claro, al final es que en realidad es una fusión entre dos modelos.

Se presentó como un desarrollo propio, pero al final es un desarrollo propio. ¿Qué es que han poco daqueada? La que da manera. La que afinaza se aliaba una buena porque en realidad lo que identificaba NEX dentro del modelo había quitado el sistema de río. Entonces mal asuntos. En el áncambio al nombre que hacía un modelo y poca cosa más. Y luego, ves el benchmark y tampoco te puede fiar. Es lo que tienes.