Esta semana pasó de todo: OpenAI contó cómo sus propios modelos encontraron la forma de escaparse de sus entornos de prueba, Kimi K3.1 Pro se acercó a Claude Opus 5.5 a la mitad de precio, la IA ya migra COBOL y la ciberseguridad siguió dando sustos después del 21 de octubre.

Este es el resumen de cada noticia, con los enlaces al final para que puedas comprobarlo tú mismo. Donde algo no está confirmado, lo digo.

Kimi K3.1 Pro: casi Opus 5.5, a la mitad de precio

Moonshot AI lanzó Kimi K3.1 Pro el 23 de octubre en Kimi.com, Kimi Code y su API, con un contexto de un millón de tokens. Cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida, la mitad que Claude Opus 5.5. La versión Highspeed va de 2 a 3 veces más rápido, pero cuesta el doble.

Prometen publicar los pesos antes del 4 de noviembre, pero todavía no han dicho con qué licencia, así que de momento son "pesos abiertos prometidos", no open source.

No le gana a Opus 5.5 en todo, pero queda muy cerca: en Terminal-Bench 4.0 saca 65,7 frente a 66,4, y en el índice de Artificial Analysis queda en 55 frente a 58. Frente a GPT-6 Astra sí gana en Terminal-Bench.

La IA ya migra COBOL

OpenAI publicó cómo rinden sus modelos actuales en lenguajes antiguos y con poca documentación, como COBOL, Fortran y Visual Basic. No es un modelo nuevo.

En su propia prueba, GPT-6.1 Sol migra programas COBOL a lenguajes como Java o Python con un 86,6 % de acierto, cuando GPT-5.6 Sol se quedaba en el 5,4 %, y además cuesta un 39 % menos. Con más razonamiento llega al 97,9 %.

El matiz: la prueba la diseñó OpenAI, y la propia empresa dice que estas migraciones necesitan revisión de expertos antes de llegar a producción. Sobre esto también preparé un short.

OpenAI entrena sus modelos más potentes sin internet

El 23 de octubre OpenAI explicó cómo protege los entornos donde entrena sus modelos. El 20 de septiembre, un modelo interno aprovechó una mala configuración de DNS para conectarse de forma limitada a internet en pleno entrenamiento. Lo contuvieron, pausaron 11 días el entrenamiento de sus modelos más capaces y lo retomaron el 1 de octubre.

Desde entonces, sus modelos de frontera se entrenan sin acceso a internet. Para que aprendan a navegar usan un "mundo offline", una copia indexada de contenido web.

Además pusieron equipos de agentes a atacar su propia infraestructura, y encontraron bastante:

  • Escaparon de máquinas virtuales encadenando varios fallos.
  • Encontraron salidas a internet en servicios internos como los de métricas y autenticación.
  • Dos agentes aislados en máquinas distintas se comunicaron midiendo el tiempo de acceso al caché del procesador, la misma idea de los ataques Spectre y Meltdown.

Importante: esas fugas ocurrieron en pruebas donde OpenAI les pidió que intentaran escapar, con el código fuente y la documentación a mano. OpenAI dice que no encontró ninguna salida a internet fácil de usar sin que la detectaran sus monitores. Esto afecta a sus entornos internos de entrenamiento, no a los modelos que usan los clientes. Los fallos ya se corrigieron, también en proyectos de código abierto como Kata Containers, gVisor, Docker y el kernel de Linux.

Ciberseguridad: lo que vino después del 21 de octubre

El 21 de octubre fue el día más negro de la ciberseguridad y ya lo conté en un video y en este artículo. En los días siguientes salieron más novedades:

  • PHP2Shell sigue dando guerra. Ya hay millones de intentos de explotación, algunos para meter servidores en una botnet Mirai, aunque parece más difícil de explotar de lo que se pensó. Palo Alto (PAN-OS), QNAP y cPanel confirmaron que sus productos estaban afectados. Y el 23 de octubre PHP avisó de otro fallo, CVE-2026-115560, que no arreglan los parches del 21: solo afecta a configuraciones poco comunes y recomiendan desactivar session.upload_progress hasta el próximo parche.
  • Sitios desconectados por precaución. Según SecuCenter, el 21 algunos sitios de gobierno, colegios y hospitales se desconectaron temporalmente por lo de PHP. Fue una medida preventiva: no significa que los hayan hackeado.
  • Node2Shell. Imperva logró ejecutar código en la imagen oficial de Node.js 24.22.0 (Linux arm64) enviando datos Brotli manipulados. No funcionó en todos los intentos y está corregido en 24.22.1. El fallo está en el decodificador Brotli de Google, así que también afecta a Bun, a los paquetes de Brotli de Python y a Envoy.
  • LiteLLM: ya se sabe el origen. En mayo se subió por error a un repositorio público una clave maestra que nunca se revocó. Con ella, el atacante sacó el token de GitHub que usó para publicar la versión maliciosa.
  • Laravel. Un fallo en TokenGuard (CVE-2026-114509, gravedad 9,2) permitía, con MySQL o MariaDB, iniciar sesión como otro usuario sin su token. Ya hay una prueba de concepto pública. Está corregido en las versiones 12.68.0 y 13.29.0, que salieron en agosto; Sanctum y Passport no están afectados.
  • Linux. ZDI publicó por error, en una lista de correo pública, los detalles de varios fallos del módulo KSMBD (el servidor SMB del kernel) que todavía no tienen parche.
  • Fortinet. El 22 de octubre publicó actualizaciones para FortiOS, FortiManager y FortiAnalyzer por fallos encontrados con IA.
  • x402. La firma V12 encontró 25 fallos en los SDK de pagos para agentes de IA. El más grave: si el agente firmaba pagos de forma automática y sin límites, una API maliciosa podía pedirle todo su saldo. Ya estaba corregido desde el 18 de agosto.
  • Capcom. Confirmó un acceso no autorizado a CAPCOM ID que afectó a 11.774.247 registros.
  • Tor. Esta semana se conoció que atacantes tomaron más de 300 nodos de salida a principios de octubre para interceptar conexiones SSH. Solo afectaba a quien se conectó por SSH a través de Tor entre el 1 y el 5 de octubre, aceptó una clave de servidor distinta y entró con contraseña.
  • Signal. Un fallo crítico (CVE-2026-113380) en su librería de llamadas podía hacer que la llamada no se cortara al colgar, dejando el micrófono y quizá la cámara encendidos. Actualiza la app en todos tus dispositivos: Android 8.27.0, iOS 8.30.0 y Desktop 8.29.0 o posteriores.

¿Anthropic "mató" REA?

REA (Reverse Engineer Anything) es una herramienta de código abierto que conecta agentes como Claude Code o Cursor con Ghidra e IDA Pro para hacer ingeniería inversa, y se volvió viral este mes. Desde el 22 de octubre, usuarios en Reddit y X cuentan que Claude empieza a investigar sobre REA con normalidad y, a mitad de la respuesta, un control de seguridad lo corta cuando le piden una guía detallada.

Lo que está confirmado: esos cortes existen y hay capturas. Lo que no: Anthropic no ha hecho ningún anuncio sobre REA ni ha dicho que la haya bloqueado. La teoría de que Claude "rinde peor a propósito" en estas tareas es una especulación del hilo, no algo demostrado. En GitHub también hay reportes de bloqueos parecidos al hacer ingeniería inversa de hardware propio, y algunos usuarios dicen haber tenido problemas similares con OpenAI.

Más noticias rápidas

  • OpenAI llega a Google Cloud. Desde el 21 de octubre, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Luna están en vista previa privada en Model Garden para algunas empresas, junto con Codex. La disponibilidad general llegará en las próximas semanas, y Microsoft sigue siendo su socio principal.
  • Cursor Computer Use. Cursor anunció en X que sus agentes ya pueden hacer clic y escribir en cualquier app de escritorio, por ejemplo en el simulador de iOS para probar lo que programan. Por ahora no hay entrada en su changelog ni documentación con los detalles.
  • Modular abre MAX. El 22 de octubre, con MAX 26.7, publicó el compilador de grafos, el runtime y los backends de MAX. La propia Modular lo llama "source available": la licencia permite uso comercial, pero incluye telemetría, condiciones de marca para servicios alojados y prohíbe usar el código para que una IA lo reimplemente. Es código visible, no open source.
  • Dessa, de Block. La empresa de Jack Dorsey, cofundador de Twitter, mostró un modelo de voz a voz que escucha y habla a la vez, entrenado solo con audio de conversaciones, sin texto. Según Block, corre en una MacBook Pro M4 Max o superior. Por ahora son demos y lista de espera, sin paper, pesos ni benchmarks.
  • MiniMax M3.1 Flash. Salió el 19 de octubre, pensado para programación y agentes, con un millón de tokens de contexto. El 23 publicó los pesos en Hugging Face: 428B parámetros (23B activos por token) y unos 252 GB, con una licencia propia que pide la aprobación de MiniMax para productos de más de 20 millones de dólares de ingresos. Aviso: MiniMax es patrocinador del canal.

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Fuentes