Funcionarios de la administración dijeron esta semana a Meta, Anthropic, Google y OpenAI que la revisión voluntaria de seguridad previa al lanzamiento cubre solo sistemas frontier propietarios; una decisión a la que Anthropic lleva un año oponiéndose.
6 ago 2026
Hugging Face, Meta, Microsoft, Mistral, Nvidia y a16z firmaron. OpenAI, Anthropic y Google DeepMind no lo hicieron: la división pública más clara hasta ahora entre los laboratorios cerrados y el bando de los pesos abiertos.
25 jul 2026
Con Y Combinator, Proton y Replit entre sus apoyos, la nueva coalición advierte de que cortar el acceso a Kimi K3 y Qwen hundiría los costes de las startups y consolidaría a los mayores laboratorios de EE. UU., precisamente el día en que la Casa Blanca acusó a Moonshot de robo de propiedad intelectual.
23 jul 2026
Un modelo de 1.000 millones de parámetros y peso abierto supera a un modelo chino de 753.000 millones de parámetros y a Gemini 3 Pro en el benchmark de localización de vulnerabilidades de Cisco, ejecutando toda la batería en unos 13 minutos en una H100.
22 jul 2026
El CEO de Nvidia dijo a Axios que las empresas estadounidenses deberían poder ejecutar modelos chinos de pesos abiertos sin problema, descartando la idea de que un modelo descargado sea una puerta trasera hacia Pekín.
22 jul 2026
Pekín ha consultado a Alibaba, ByteDance y Zhipu sobre medidas que restringirían el acceso extranjero a los pesos de los modelos chinos y bloquearían a las fábricas de chips en el exterior para fabricar semiconductores diseñados en China.
21 jul 2026
Tras la publicación de Kimi K3 de Moonshot, sectores de la administración exploran formas de frenar modelos abiertos extranjeros — mediante la Entity List y normas de contratación, más que con una prohibición directa, según fuentes citadas por Axios.
20 jul 2026
Pocos días después del lanzamiento de Kimi K3, el laboratorio chino Moonshot dejó de vender nuevas suscripciones, al afirmar que la demanda había llevado sus clústeres de GPU al límite, y dividió sus planes en dos niveles para racionar la capacidad de cómputo.
20 jul 2026
El primer modelo propio del laboratorio es un sistema escaso de mezcla de expertos, entrenado con 45 billones de tokens y publicado con pesos completos; y la empresa admite abiertamente que no es el modelo más potente disponible, abierto o cerrado.
16 jul 2026
