Título original: (Una visión general completa de la conferencia para desarrolladores Build 2026 de Microsoft: Ha llegado la era de "Agent-first", con el lanzamiento simultáneo de siete modelos de desarrollo propio)
Autor original: Li Hailun, Tencent Technology
El 2 de junio, hora local de Estados Unidos, dio comienzo en Fort Mason, San Francisco, la conferencia para desarrolladores Build 2026 de Microsoft. La conferencia se centró en las aplicaciones prácticas de las tecnologías de IA de vanguardia, y Microsoft presentó una serie de productos y actualizaciones que abarcan modelos de IA de desarrollo propio, aplicaciones de agentes inteligentes, seguridad del sistema operativo, herramientas para desarrolladores, servicios en la nube y nuevas plataformas de hardware.
En su conferencia para desarrolladores de 2025, Microsoft definió la dirección de la "era de los agentes inteligentes de IA", lanzó la orquestación multiagente Copilot Studio y Windows AI Foundry, y anunció compatibilidad total con el Protocolo de Contexto de Modelos. GitHub Copilot también lanzó el Agente de Codificación.
En la narrativa de Microsoft, 2025 se centró en "qué estándares y marcos utilizar en la era de los agentes inteligentes", y 2026 en "cómo lograr que nuestros propios modelos y productos funcionen de verdad". La capa de modelos se complementó con una fuerza principal de desarrollo propio capaz de tomar la delantera, y la capa de productos impulsó a los agentes inteligentes desde la demostración hasta la implementación completa de sistemas, hardware y la nube.
Esta conferencia de prensa incluyó seis anuncios principales: la familia de modelos de desarrollo propio de MAI, el ecosistema de agentes inteligentes representado por las aplicaciones Scout y GitHub Copilot, el entorno aislado de seguridad de IA a nivel de sistema de Windows, MXC, la Surface RTX Spark Dev Box y las optimizaciones del sistema para desarrolladores, Project Solara, una nueva plataforma de dispositivos de agentes inteligentes, y herramientas para desarrolladores y marcos de gobernanza, incluidos Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT y ACS.
01 Siete modelos entrenados desde cero, rechazando la destilación
La presentación principal se desarrolló gradualmente, con el CEO de Microsoft, Satya Nadella, exponiendo su visión. Tras presentar el marco estratégico centrado en el agente, ejecutivos de diversas líneas de negocio subieron al escenario para presentar productos específicos que ponen en práctica este marco.
En la conferencia, Suleiman anunció el lanzamiento de siete nuevos modelos desarrollados internamente por Microsoft AI, que se incluirán de forma uniforme en la familia MAI.
Describió la misión de MAI como la construcción de una "máquina escaladora" que se mejora continuamente a través de la inversión constante en capacidad de procesamiento, mejores datos y una evaluación más precisa, manteniendo a los usuarios a la vanguardia de la tecnología.
En cuanto a la magnitud de los cálculos de entrenamiento, Suleiman señaló que el costo computacional para entrenar modelos de vanguardia se ha multiplicado por un billón y se prevé que aumente mil veces más en los próximos tres años. Todos los modelos MAI de Microsoft se entrenan "desde cero, sin destilación", sin depender de los resultados de modelos de terceros.
Suleiman, jefe de IA de Microsoft, presenta siete modelos desarrollados internamente.
El modelo específico es el siguiente:
El modelo de inferencia insignia, MAI-Thinking-1, es un modelo de tamaño mediano. Microsoft afirma que su rendimiento en pruebas clave de ingeniería de software está a la par con los mejores modelos del mercado. En pruebas a ciegas, los jueces humanos mostraron niveles de preferencia similares a los de Sonnet 4.6. Este modelo se entrenó desde cero utilizando datos limpios, sin ninguna destilación de modelos de terceros.
El modelo de programación MAI-Code-1-Flash es un modelo de codificación ágítico de inferencia eficiente con 5 mil millones de parámetros, diseñado específicamente e integrado profundamente con GitHub Copilot, VS Code y el conjunto de tecnologías de Microsoft. Microsoft afirma que es comparable a Haiku, pero a un menor costo.
Microsoft afirma que el modelo de imagen basado en texto MAI-Image-2.5 y su variante Flash de alta eficiencia, que admite imágenes basadas en texto y edición de imágenes, superan a Google Nano Banana Pro en las clasificaciones de Arena.
El modelo de transcripción MAI-Transcribe-1.5 presume de una precisión de vanguardia. Se afirma que es cinco veces más rápido que los modelos de la competencia e incluye soporte integrado para el reconocimiento de terminología específica de dominio en 43 idiomas.
El modelo de generación de voz MAI-Voice-2 ofrece una generación de voz de alta calidad y sonido natural, admite 15 idiomas, puede adaptar las voces a partir de muestras cortas e incorpora medidas de protección contra el uso indebido. Su versión Flash estará disponible próximamente, ofreciendo la misma funcionalidad a un menor coste.
Todos los modelos comparten las mismas especificaciones de datos, infraestructura y marco de evaluación. Además de distribuirse en Azure Foundry y estar optimizados para los productos de Microsoft, estos modelos también estarán disponibles para desarrolladores en Open Router, así como en Fireworks y Baseten. Por primera vez, los desarrolladores pueden ajustar los pesos de los modelos por sí mismos.
En la conferencia, Nadella presentó Microsoft Frontier Tuning, un método que permite a las empresas personalizar modelos utilizando sus propios datos operativos. La lógica subyacente es que los datos más valiosos no son los conjuntos de datos generales, sino la trayectoria, los pasos y las decisiones reales de los agentes que realizan tareas dentro de la empresa.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, presenta Frontier Tuning.
Este mecanismo integra el modelo MAI en los procesos empresariales reales, permitiendo que el modelo aprenda en la práctica en un entorno real. Suleiman afirmó: «Estás creando tu propio modelo: en tu entorno, entrenado con tus datos y bajo tu control. Tu conocimiento institucional pasa a formar parte del modelo y te pertenece exclusivamente».
En términos de rendimiento, el modelo MAI de Microsoft, optimizado para Excel, es comparable a GPT-5.4, ofreciendo una mejora de eficiencia diez veces mayor. McKinsey, tras adoptar Frontier Tuning, logró la tasa de éxito más alta entre todos los modelos probados, con una reducción de costes de aproximadamente diez veces.
En el ámbito sanitario, Microsoft anunció una colaboración con la Clínica Mayo para crear un modelo de IA de vanguardia para la atención médica. Este modelo combina la experiencia clínica de la Clínica Mayo, datos clínicos anonimizados e información longitudinal con las capacidades fundamentales de IA de Microsoft.
Microsoft también reveló que el modelo MAI se está diseñando en colaboración con su chip Maia 200, desarrollado internamente, y que, mediante la optimización conjunta de hardware y software, se ha logrado una mejora de la eficiencia de 1,4 veces.
02 El ecosistema de agentes inteligentes se ha implementado por completo.
En la conferencia, Microsoft anunció un cambio importante hacia el enfoque "Agent First", con el objetivo de automatizar la forma en que los trabajadores del conocimiento utilizan el software e integrar los asistentes de IA en las interacciones diarias de la oficina.
Scout es el principal agente de IA lanzado en esta ocasión. Este agente, descrito como "siempre en línea", está basado en el marco de trabajo OpenClaw y puede interactuar con Microsoft Teams como un compañero humano.
Scout puede explorar los mensajes de trabajo, el calendario y la bandeja de entrada de correo electrónico de un usuario, automatizar tareas, reprogramar reuniones que se superponen y redactar respuestas con un tono profesional. Los usuarios pueden enviarle comandos directamente desde Teams o asignarle un nombre.
Omar Shaheen, el recién nombrado vicepresidente corporativo de Microsoft, explicó la filosofía de diseño de Scout: "En esencia, tu empresa emplea a tus asistentes. La clave de tener asistentes personales es que sigan trabajando cuando tú no lo estés".
Scout se ofrece a través del programa Frontier de Microsoft y requiere una suscripción a GitHub Copilot. Microsoft está probando una aplicación de escritorio de Scout, que se implementará para los suscriptores que optaron por el acceso a Frontier. Dentro de Microsoft, Shaheen afirmó que el departamento de ventas es el mayor usuario de la herramienta y el que más rápido crece.
La aplicación de escritorio GitHub Copilot es otro lanzamiento importante. Mario Rodriguez, director de producto de GitHub, la describe como "una experiencia de escritorio nativa de Agent basada en GitHub".
Con una vista unificada de "Mi trabajo", los desarrolladores pueden ver el trabajo dinámico en todos los repositorios conectados, incluidas las sesiones activas, los temas, las solicitudes de extracción y la automatización en segundo plano.
Cada sesión se ejecuta en su propio árbol de trabajo Git, con agentes paralelos que operan de forma independiente. La aplicación incluye la función de fusión de agentes, que permite revisar, inspeccionar y fusionar las solicitudes de extracción. Una interfaz Canvas facilita la interacción bidireccional entre el usuario y el ordenador, permitiendo a los desarrolladores inspeccionar, guiar y validar el trabajo realizado por los agentes en su nombre.
La aplicación GitHub Copilot está disponible en versión preliminar técnica para Windows 11, Windows 11 en ARM, Mac y Linux, y requiere una suscripción a GitHub Copilot. Estará disponible para los usuarios de Copilot Free en el futuro. La aplicación admite entornos aislados (sandboxes) en la nube y locales, así como la revisión de código, ambos con soporte para políticas.
En lo que respecta a la gobernanza de la seguridad de los agentes inteligentes, Microsoft ha publicado la Especificación de Control de Agentes (ACS), un nuevo estándar de código abierto diseñado para proporcionar a los desarrolladores un enfoque más coherente y detallado para controlar el comportamiento de los agentes de IA. ACS permite a los equipos de desarrollo, cumplimiento y seguridad definir documentos de políticas para los agentes, especificando qué pueden y qué no pueden hacer, cuándo se requiere la aprobación humana y qué evidencia debe registrarse para su revisión.
ACS se distribuye como un SDK, que incluye complementos para LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, herramientas MCP y más. Dado que las políticas se pueden escribir en un solo archivo, se pueden integrar con los agentes y seguirlos en diferentes marcos y entornos.
ASSERT (Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing) es otra herramienta de prueba. Se trata de un marco de código abierto que utiliza inteligencia artificial para transformar descripciones en lenguaje natural de alto nivel sobre objetivos, estrategias o comportamientos esperados en pruebas de puntuación estructuradas.
ASSERT recibe una descripción concisa, basada en lenguaje natural, del comportamiento esperado de un modelo de IA, genera conjuntos de comportamientos aceptables e inaceptables, escenarios problemáticos y casos de prueba, ejecuta pruebas en el sistema objetivo y las puntúa. También puede registrar las rutas seguidas por el sistema de IA, incluidas las operaciones intermedias y las llamadas a herramientas, para que los desarrolladores puedan detectar fallos.
03 Cuanto más autónomo es un agente, más peligroso es. Microsoft utiliza MXC para establecer un límite máximo de riesgo a nivel del sistema.
A medida que los agentes de IA se vuelven cada vez más potentes y autónomos, Microsoft ha identificado un problema crítico: cuanto más autónomo es un agente, más útil resulta, pero también más peligroso es permitirle operar sin control en las redes empresariales. El blog oficial de Microsoft describe esto como un "problema de sistemas multicapa", donde cada interacción entre el agente y los humanos, las herramientas, las aplicaciones, los modelos y otros agentes "expone nuevas superficies de ataque e introduce diferentes modos de fallo".
Para solucionar este problema, Microsoft introdujo Microsoft Execution Containers (MXC), una capa de ejecución basada en políticas integrada en el propio sistema operativo Windows.
Pavan Davuruli, vicepresidente ejecutivo de Windows y Dispositivos de Microsoft, destacó que esto es crucial para que los agentes de IA sean comercialmente viables. Están diseñados en torno a la seguridad, la inclusión, el aislamiento y el control del usuario, lo que los hará lo suficientemente seguros tanto para consumidores comunes como para implementaciones empresariales.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, presenta MXC, un entorno aislado de seguridad a nivel de sistema.
MXC es esencialmente un SDK y un modelo de políticas integrado en Windows y el Subsistema de Windows para Linux, que proporciona lo que Microsoft denomina un "espectro de entorno aislado componible". Este espectro abarca desde el aislamiento ligero de procesos (adoptado por la interfaz de línea de comandos de GitHub Copilot) hasta micromáquinas virtuales, contenedores Linux e instancias completas en la nube que se ejecutan en Windows 365.
Este sistema desacopla la ejecución del agente del escritorio, el portapapeles, la interfaz de usuario y los dispositivos de entrada del usuario. Cada agente está vinculado a una identidad, ya sea una ID local o una identidad proporcionada en la nube mediante Microsoft Entra, lo que garantiza que cada acción del agente pueda ser atribuida, auditada y controlada.
MXC ya está disponible en versión preliminar. Agent 365, integrado con Microsoft Enterprise Security Stack, estará disponible en versión preliminar en julio de 2026, añadiendo las funcionalidades de Entra Identity Services, Intune Device Management, Defender Threat Protection y Purview Data Governance sobre MXC, lo que permitirá a los departamentos de TI gestionar de forma centralizada el aislamiento de los agentes.
En cuanto a socios, OpenAI, NVIDIA, Manus, Nous Research (creador de Hermes Agent) y el proyecto de código abierto OpenClaw han anunciado que desarrollarán aplicaciones basadas en MXC.
Cabe mencionar que la colaboración con OpenClaw comenzó cuando su creador, Peter Steinberger, contactó proactivamente con Microsoft para expresar su interés, lo que finalmente derivó en una asociación integral a nivel de plataforma.
04 Tres actualizaciones permiten que la IA de Edge "funcione sin conexión".
El navegador Edge de Microsoft también ha recibido una actualización en sus capacidades de IA nativas. Microsoft afirmó que, desde la introducción de Phi-4-mini en la compilación 2025, el equipo ha ampliado sus capacidades de IA integradas en el dispositivo basándose en los comentarios de los desarrolladores web.
El primer elemento es Aion-1.0-Instruct, un modelo de lenguaje local pequeño, más pequeño, más rápido y más eficiente que Phi-4-mini.
Puede ejecutarse en PC con tarjetas gráficas y procesadores menos potentes, y actualmente está disponible en versión preliminar para desarrolladores. Estará disponible en Hugging Face en julio.
La segunda es la API de detección y traducción de idiomas, disponible con Edge versión 148. Estas dos API funcionan gracias al modelo de IA integrado de Edge para JavaScript, lo que permite a los sitios web y navegadores ampliar sus capacidades de reconocimiento de idiomas para identificar texto y traducir entre pares de idiomas.
Microsoft afirma que "proporciona traducciones rápidas y de alta calidad, admite más de 145 idiomas y está optimizado para cargas de trabajo de traducción en la web", y el servicio es gratuito.
La tercera función es el reconocimiento de voz a través de la API Web Speech, disponible de forma experimental en los canales Edge Canary y Dev.
Esta API ayuda a los desarrolladores a integrar la entrada de voz o audio en sitios web y extensiones de navegador, ya sea ejecutándose localmente en el dispositivo o respaldada por servicios de conversión de voz a texto y de texto a voz basados en la nube.
05 Herramientas para desarrolladores e iteraciones de servicios en la nube
En lo que respecta a la inteligencia de datos, Microsoft lanzó Microsoft IQ, que fusionó las cuatro fuentes de contexto previamente separadas en una base común para los agentes.
Amir Netz, CTO de Microsoft Fabric, utilizó una analogía: la cascada de código verde en (Matrix) no era un adorno, sino el fundamento sobre el que se construyó ese mundo. Dijo: "En el mundo de los datos, lo que hacemos es crear una realidad basada en datos para los agentes".
Microsoft IQ cuenta con cuatro fuentes de contexto: Work IQ, que registra cómo operan las organizaciones día a día, aprovechando correos electrónicos, documentos, reuniones y agendas; Foundry IQ, que gestiona el conocimiento organizacional, organizando e indexando bases de conocimiento; Fabric IQ, que modela el estado operativo en tiempo real de una empresa a través de datos, definiendo entidades, relaciones y reglas de negocio basadas en señales en tiempo real a partir de Fabric Real-Time Intelligence (se espera que esta función se lance oficialmente en los próximos meses); y Web IQ, que añade contexto global en tiempo real procedente de la web.
Con este sistema contextual, el Agente ya no es solo una herramienta que ejecuta comandos, sino un empleado virtual que comprende cómo funciona la empresa.
Una base compartida por sí sola no es suficiente. Cuando el Agente comienza a crear aplicaciones, cada una necesita un backend. Si no se controla, estas aplicaciones crearán nuevos silos de datos fuera de la capa de contexto. Para solucionar esto, Microsoft lanzó Rayfin, un SDK y una CLI de código abierto. Este implementa las aplicaciones creadas por el Agente directamente en la plataforma Fabric como un backend de producción controlado. Los datos de la aplicación se almacenan por defecto en el lago de datos unificado OneLake y luego se retroalimentan a Microsoft IQ, en lugar de acumularse externamente.
Microsoft lo posiciona como un competidor de Supabase y Neon, con la principal diferencia en la gobernanza: todas las aplicaciones utilizan los mismos canales de datos y cumplimiento. Netz explica que se trata de un proceso bidireccional: cuando un agente crea una aplicación, recupera información de las reglas de datos de la empresa; los datos generados por la aplicación durante su ejecución actualizan estas reglas, lo que permite que el siguiente agente utilice la información más reciente.
Microsoft también lanzó la funcionalidad de contenedores WSL, que permite a los desarrolladores crear y administrar contenedores Linux directamente en Windows. Además, Microsoft proporcionó una interfaz de línea de comandos y una API, lo que permite ejecutar contenedores Linux dentro de aplicaciones nativas de Windows. Esta función estará disponible en versión preliminar pública en los próximos meses.
Para ahorrar tiempo a los desarrolladores en la configuración del entorno, Microsoft también lanzó Windows Developer Configurations, que permite configurar rápidamente una nueva máquina y aplicar configuraciones optimizadas para desarrolladores, instalar automáticamente WSL, PowerShell 7 y Visual Studio Code, habilitar el control de versiones de Git y mostrar archivos ocultos en el Explorador de archivos.
06 Dos nuevos dispositivos de hardware permiten que las tareas pesadas de IA se realicen de nuevo en el dispositivo local.
Este evento Build no fue solo una muestra de software con modelos, agentes y herramientas de desarrollo; también se presentó hardware. A medida que la computación de IA requiere cada vez más recursos y los flujos de trabajo basados en agentes necesitan ejecutarse de forma continua, Microsoft ha centrado su atención en los dispositivos disponibles para los desarrolladores. En lugar de alquilar costosas GPU en la nube cada vez, permite que estas tareas se completen directamente en máquinas locales.
Andrew Hill, vicepresidente de productos Surface, anunció dos nuevos dispositivos:
El Surface RTX Spark Dev Box es un PC compacto para desarrolladores que incorpora el superchip NVIDIA RTX Spark, combinado con una GPU NVIDIA Blackwell RTX y una CPU NVIDIA Grace, ofreciendo hasta 1 petaflop de potencia de cálculo de IA y 128 GB de memoria unificada.
El dispositivo utiliza un chasis de aluminio que también funciona como disipador de calor, y está diseñado para tareas de entrenamiento de larga duración, inferencia de modelos grandes y procesos de agentes complejos.
El dispositivo viene con Windows 11 Pro preinstalado y preconfigurado para desarrolladores a nivel de imagen: tema oscuro, barra de tareas simplificada para desarrollo, eliminación de widgets, modo "No molestar" activado, modo desarrollador activado y PowerShell 7 como intérprete de comandos predeterminado. WSL 2 está configurado con transferencia de GPU y compatibilidad con CUDA, y VS Code, GitHub Copilot, Git, Python y Node.js están instalados.
En términos de seguridad, la Surface RTX Spark Dev Box se basa en la seguridad de chip a la nube, de acuerdo con el principio de confianza cero de Microsoft, e incluye una arquitectura de PC con núcleo seguro, cifrado BitLocker y protección Microsoft Defender. Además, puede integrarse con Entra ID e Intune para la gestión y gobernanza a gran escala.
Hill explicó: "La forma en que los desarrolladores crean software está cambiando radicalmente. Los modelos de IA son cada vez más potentes y complejos, los flujos de trabajo basados en agentes requieren una capacidad de procesamiento continua, e incluso para tareas que no requieren modelos de última generación, cada iteración puede generar costes en la nube".
Anteriormente se lanzó otro portátil de alto rendimiento, el Surface Laptop Ultra, diseñado para desarrolladores, creadores y profesionales de la tecnología. Juntos, representan el siguiente paso para Surface: crear dispositivos especializados para quienes construyen el futuro. El Surface RTX Spark Dev Box estará disponible en Estados Unidos a finales de este año, exclusivamente a través de Microsoft.com.
07 Una nueva plataforma que permite a los dispositivos ejecutar agentes de IA en lugar de aplicaciones.
Stevie Battish, director de la división de Ciencias Aplicadas de Microsoft, presentó un proyecto interno conocido como Proyecto Solara.
Se trata de una nueva plataforma, desde el chip hasta la nube, basada en Android en lugar de Windows, diseñada para que los dispositivos ejecuten agentes de IA en vez de aplicaciones. Batish explica su motivación: «Las fronteras se están desdibujando. Ya no se necesitan necesariamente los modelos de aplicación tradicionales. Ya no se necesita la forma tradicional de desarrollar experiencias».
Los dos primeros prototipos se presentaron en la conferencia Build:
El dispositivo central de escritorio, ubicado junto a una PC, responde a comandos de voz, inicia sesión mediante reconocimiento facial y muestra las tareas más urgentes del día. Al conectarse a un monitor, se transforma en un equipo Windows completo que funciona en la nube.
Los dispositivos portátiles de identificación redefinen la tarjeta de identificación estándar para empleados. Con solo presionar una huella dactilar, el agente se activa; un toque graba y transcribe conversaciones; y una cámara integrada le permite actuar en función de lo que ve el usuario.
En una demostración en el sector sanitario, la insignia funcionó como un dispositivo diseñado para profesionales de la salud, capaz de escanear códigos QR de pacientes, registrar y transcribir las visitas, tomar constantes vitales y emitir recetas. En otra aplicación, una cámara integrada escaneó un panel de ideas para la renovación de una oficina y sugirió añadir plantas.
Batish afirmó que Microsoft no fabricará estos dispositivos por sí misma, sino que prevé que los fabricantes de hardware y otros socios de la industria conviertan estos diseños de referencia en sus propios productos, cada uno dirigido a una industria, empresa o escenario específico.
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Microsoft también lanzó su chip cuántico topológico de próxima generación, Majorana 2.
En comparación con su predecesor, Majorana 1, el cambio principal radica en que el material superconductor se ha sustituido por plomo, en lugar de aluminio. Este ajuste mejora la fiabilidad del cúbit en un factor de 1000, y su vida útil promedio alcanza los 20 segundos, llegando incluso a durar un minuto en algunos casos.
Otros enfoques tecnológicos suelen dar como resultado tiempos de vida de los cúbits del orden de microsegundos. Gracias a este progreso, Microsoft ha reducido a la mitad su plazo previsto para las computadoras cuánticas escalables, proyectando ahora que se lograrán en 2029.
El desarrollo del chip utilizó las capacidades de IA automatizada de la plataforma Microsoft Discovery. El agente de IA se encargó de tareas como la gestión de la fabricación, la medición automatizada del estado cuántico y el análisis de datos interdisciplinarios, reduciendo el ciclo de medición de varias semanas a varios órdenes de magnitud e identificando correlaciones difíciles de percibir para los humanos a partir de casi dos décadas de datos acumulados.
«La IA automatizada ha permeado prácticamente todo lo que hacemos», afirmó Chetan Nayak, investigador técnico de Microsoft. Sin embargo, recalcó que la IA solo proporciona orientación, «y los científicos siempre están al tanto».
La plataforma Microsoft Discovery también se presentó oficialmente en la conferencia. Se trata de una plataforma a nivel organizacional para la investigación y el desarrollo de vanguardia, que permite a los investigadores desplegar equipos de agentes autónomos guiados por humanos para la generación de hipótesis, la optimización experimental y la verificación teórica. Microsoft también lanzó una versión preliminar de la aplicación Microsoft Discovery, que los usuarios pueden descargar gratuitamente y ejecutar localmente con su cuenta de GitHub Copilot.
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