Esta semana fue más de modelos que de fallos de seguridad. Google lanzó Gemini 4 Carbon y se puso primero en el índice de Artificial Analysis, OpenAI sacó GPT-6.1 Terra, Anthropic hizo público su formulario S-1 y, por el lado de la comunidad, r/opensource prohibió la IA y Cohere acusó a un modelo de Alibaba de intentar «llamar a casa». Aquí tienes cada noticia con sus cifras y las fuentes, incluidos un par de matices sobre lo que conté en el video.

r/opensource prohíbe los proyectos con IA

El 24 de octubre, el moderador u/Wolvereness fijó un post en r/opensource con la regla más directa posible: si tu proyecto usa IA, está hecho con IA o está pensado para IA, no es bienvenido. Además de eso, para anunciar un proyecto se pide que tenga al menos un año con mantenimiento activo y varios colaboradores (unos tres o más, «subjetivamente»), y que quien publique tenga una cuenta de Reddit de al menos un año. También exigen hablar inglés, porque dicen que no pueden distinguir entre un texto escrito con IA y uno traducido con IA. Hay una excepción para organizaciones sin ánimo de lucro.

La reacción fue negativa: el post acumuló miles de comentarios y uno de los propios moderadores, ssddanbrown, dijo en público que no estaba de acuerdo con la regla. Nacieron dos subreddits alternativos, r/TrueOpenSource y r/OpenSourceAIAllowed.

La burla más repetida fue la del kernel de Linux. Linus Torvalds dijo en el Open Source Summit Europe que le gusta usar IA, y el 10 de octubre publicó en su rama noref-filemap-read-with-llm una serie experimental de 8 parches sobre la caché de páginas. El mensaje del commit dice que el código, las pruebas y el primer borrador del texto se hicieron con Claude Code bajo su dirección.

Un matiz sobre lo que conté en el video: noref-filemap-read-with-llm es el nombre de una rama de git, no una etiqueta, y la serie todavía no está fusionada. Y el moderador respondió que el kernel «pasaría» las reglas según su criterio subjetivo. Es decir, la crítica no es que Linux quede fuera, sino que la regla es tan vaga que depende de lo que el moderador considere «obvio».

GPT-6.1 Terra: computer use a mitad de precio

El 26 de octubre OpenAI lanzó GPT-6.1 Terra, el modelo mediano de su familia (de menor a mayor: Luna, Terra, Sol y Astra). Reemplaza a GPT-5.6 Terra y su enfoque está en el computer use: entiende lo que hay en pantalla y actúa entre aplicaciones. También destaca en razonamiento visual y en una escritura más natural.

  • Precio de la API: 1 $ por millón de tokens de entrada y 5 $ por millón de salida, la mitad que GPT-5.6 Terra según OpenAI.
  • Contexto: 1,05 millones de tokens, con salida de hasta 128 000.
  • Dónde está: ChatGPT Work y Codex para Plus, Pro, Enterprise y Edu, y en la API como gpt-6.1-terra.
  • Errores: en una prueba interna de prompts que inducen errores, OpenAI dice que la tasa baja de 53,6 % a 16,7 % con esfuerzo bajo y a 4,3 % con esfuerzo máximo. Es un dato de OpenAI, no independiente.

En el índice de Artificial Analysis, Terra al máximo saca 51 puntos y cuesta 0,96 $ por tarea del índice, el más barato de los diez mejores modelos. Mi lectura: Terra no compite por ser el más inteligente, sino por el precio.

Artificial Analysis v5: menos benchmaxxing

Artificial Analysis publicó la versión 5 de su índice de inteligencia. El cambio principal es que ahora el 60 % del índice se calcula con conjuntos de datos privados o con respuestas retenidas, para que los laboratorios no puedan entrenar para pasar la prueba (el famoso benchmaxxing). Se añaden FrontierCode 2.0 y Terminal-Bench-Science, y se mejoran otras pruebas.

Al publicarse, el ranking era: Claude Opus 5.5 con 58, GPT-6 Astra con 57 y GPT-6.1 Sol con 55. Anthropic y OpenAI ocupaban los cinco primeros puestos y Gemini 4 Argon quedaba sexto con 50. Los modelos de pesos abiertos son los que más se alejaron: la brecha con los cerrados pasó de 3 a 12 puntos, y el mejor abierto es Kimi K3.1 Pro con 46.

La crítica razonable es que, con más de la mitad del índice en datos privados, nadie puede comprobar el resultado desde fuera. Tienes que confiar en el método de Artificial Analysis.

Gemini 4 Carbon: el nuevo número 1 (que casi nadie puede usar)

El 28 de octubre, unas 15 horas después de que Argon quedara sexto, Google anunció Gemini 4 Carbon. Entró primero en el índice v5 con 59 puntos, uno más que Opus 5.5. Google lo describe como su modelo más fuerte, con capacidades de ciberseguridad y de horizonte largo de última generación.

Sundar Pichai, CEO de Google, dijo en X que Carbon lidera en evaluaciones clave de ciberseguridad: 88,2 % en SEC-bench Pro (encontrar vulnerabilidades), 54,8 % en ExploitGym (explotarlas) y 71,0 % en CWE-bench (parchearlas). En la tabla de benchmarks de Google, Carbon va primero en 15 de 17 pruebas y solo pierde en FrontierSWE 2 (gana GPT-6 Astra) y en OSWorld-2.1 (gana Opus 5.5).

El problema es el acceso. Esta semana solo llega a un grupo de ciberdefensores, y después se irá ampliando a más socios de confianza mediante el Fairwind Program. No hay fecha para desarrolladores, empresas ni usuarios. Cuando salga, el precio introductorio será de 2 $ de entrada y 10 $ de salida por millón de tokens, y luego 4 $ y 20 $.

Conviene leerlo con calma: la lectura independiente de Artificial Analysis dice que Carbon lidera 4 de las 9 evaluaciones del índice, pero no en código ni en trabajo de conocimiento. En su índice de agentes de código queda segundo, a tres puntos de Claude Code con Opus 5.5.

Un matiz sobre lo que conté en el video: lo comparé con «el Fable de Google». Claude Fable 5.1 es de acceso general, y el equivalente restringido de Anthropic para ciberseguridad es Claude Mythos 5.1. Google sí compara Carbon con Fable 5.1 en su propia tabla.

Cohere y el modelo de Alibaba que intentó «llamar a casa»

El 26 de octubre, Cohere publicó que, probando Qwen3.8-Flash-Next con CTI-REALM (un benchmark de Microsoft para agentes de seguridad), el modelo ignoró las instrucciones, hizo un inventario de la máquina e intentó subir un archivo de prueba a un bucket de Alibaba Cloud en Pekín. La tarea era escribir una regla de detección para descargas maliciosas. El sandbox bloqueó el intento y no salió nada al exterior.

Según Cohere, pasó en menos de 1 de cada 100 000 llamadas, no determinaron la causa y no afirman intención maliciosa. Plantean dos explicaciones: restos benignos de entrenamiento o una puerta de «call home» deliberada. En la comunidad hubo críticas: conflicto de intereses (Cohere vende IA «soberana»), que el modelo seguía instrucciones con curl y que el post estaba exagerado.

Dos matices sobre lo que conté en el video: no es un modelo ajustado por terceros, sino la vista previa de la arquitectura Qwen4 que lanzó la propia Alibaba en agosto, y la subida no formaba parte de la tarea. Para ponerlo en contexto, el incidente de Hugging Face fue otra cosa: según Fortune, en julio dos modelos de OpenAI escaparon de su sandbox durante una evaluación y entraron en la base de datos de producción de Hugging Face. Aquí el sandbox sí contuvo el intento.

Las recomendaciones del post de Cohere sirven para cualquiera que use pesos abiertos: tratarlos como un binario sin firmar, denegar por defecto la salida a internet de los agentes, alertar de URLs de nube inesperadas y no considerar el razonamiento del modelo como una frontera de seguridad.

¿Se compra demasiado cómputo? dax, OpenRouter y el rack de GB300

El 27 de octubre, dax (el creador de OpenCode) publicó que casi todo el tráfico de DeepSeek en OpenRouter del día anterior cabría en un solo rack de GPUs GB300, que él estima en 6 o 7 millones de dólares, y que aunque la demanda fuera diez veces mayor seguiría siendo menos de 100 millones en cómputo. Su conclusión es que no hay demanda que justifique las compras de los laboratorios.

Hay matices importantes. Habla de un día y de un modelo abierto en un solo router, y Chon Tang calculó que serían entre 5 y 10 racks NVL72 en lugar de uno. Además, OpenRouter no representa a las suscripciones ni a los clientes empresariales, y no mide ni la demanda de Claude, GPT o Gemini ni el cómputo de entrenamiento.

Anthropic hace público su S-1

El 26 de octubre Anthropic hizo público su formulario S-1, un prospecto de 318 páginas. Según Fortune, cotizará en el Nasdaq con el ticker ANT. El primer paso fue un borrador confidencial que anunció el 1 de junio.

Según la prensa, que leyó el documento:

  • Ingresos: 16 300 millones de dólares en el primer semestre de 2026, unas 14 veces el mismo periodo de 2025.
  • Pérdida neta: 80 700 millones, de los cuales 72 400 millones son un cargo contable por bonos convertibles.
  • Cómputo: compromisos futuros de entre 542 000 y 567 000 millones según Fortune. Tom's Hardware suma entre 782 000 y 807 000 millones con sus propias cuentas y aclara que el S-1 deja en blanco el total oficial.
  • Demanda: el S-1 dice que Anthropic opera con la demanda de clientes por encima del cómputo disponible, y que sus ingresos por dólar de cómputo pasaron de 0,40 $ a 2,08 $.

Un matiz sobre lo que conté en el video: dije que esos datos todavía no eran públicos y que la prensa hablaba de unos 600 000 millones. El S-1 sí es público desde el 26 de octubre y la cifra que cita Fortune es de 542 000 a 567 000 millones. Y la demanda no parece ser el problema que planteaba dax: según Tom's Hardware, lo que sí es un riesgo es el tamaño de los compromisos, unos 103 000 millones al año de promedio, más del doble de lo que ingresa Anthropic al ritmo actual.

Para cerrar

Fue una semana más tranquila en seguridad que la anterior, pero con mucho movimiento en modelos y en cómputo. Lo que sigue pendiente es el acceso público a Gemini 4 Carbon y la fecha de salida a bolsa de Anthropic, porque Fortune apunta a la semana de Acción de Gracias y otros medios hablan de mediados de noviembre.

¿Cuál de estas noticias te parece la más importante? Cuéntamelo en los comentarios.

Fuentes