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Se publicó Sonnet 5.5, y este modelo es increíble: su puntuación en las pruebas de codificación agentic es 4 puntos más alta que la de Opus 5.5.

En cuanto a precios, también es muy barato: el costo por cada millón de tokens de entrada y salida es de $2 y $10, respectivamente, igual que GPT-6 Sol. Además, su velocidad de ejecución es 30% más rápida que la de Sonnet 5; y Claude, según el comunicado oficial, también indica que sus costos bajaron 30%.

En lo relativo a por qué su rendimiento en codificación agentic es similar al de Opus 5.5 e incluso mayor, puedes echar un vistazo a las pruebas de precio.

Con el máximo nivel de esfuerzo (max), Sonnet 5.5, para una misma tarea, cuesta mucho más que Opus 5.5: está a punto de empatar o incluso lo supera. Esa podría ser la razón de su alta puntuación.

Así que, cuando uses Opus 5.5 o Sonnet 5.5, por favor no actives max: en algunas tareas complejas, podría generar un precio muy alto, casi como el de Claude Fable 5.1.

Muse, este tipo de agente con máquina virtual tiene un montón de formas de jugar

Amigos dicen que DeepSeek Harness es bastante completo y preciso al buscar contenido nacional.

Justo ahora también estoy usando Muse, así que hagámosle que instale DeepSeek Harness dentro de la máquina virtual del entorno en la nube de Muse.

Mientras implique la búsqueda de información dentro de China, llama directamente a DeepSeek Harness en la máquina virtual para consultarlo.

Codex se actualizó y la navegación de la interfaz cambió drásticamente. A la izquierda se añadió una nueva barra de navegación: ahí se colocaron los plugins, las tareas programadas, los sitios, los proyectos, el mapa y también los PR.

Se agregaron dos páginas nuevas: el Repositorio de recursos y Imágenes.

En el Repositorio de recursos se incluyen todas tus imágenes, fotos, archivos, carpetas y colecciones; también se guardan aquí todos los documentos que creas y los documentos de imágenes generadas por IA.

En la sección de Imágenes, en realidad está lo que antes había en la página original de imágenes de ChatGPT: algunas plantillas y prompts para el modelo GPT-Image.

En realidad, así está mejor.

Si no, antes todo estaba en la parte superior. A medida que había más proyectos y conversaciones, cada vez que querías encontrar esos pocos accesos en la parte superior había que volver hacia atrás desplazándote, lo cual es bastante molesto.

Además, en esta ocasión el CodePilot de “Tú sabrás” (del que hablas) va un paso por delante de Codex: hace unos meses añadió el Repositorio de recursos, donde se recopilan todos los resultados de contenido que generan con IA en una sola página, como materiales de imagen, video, páginas web y audio.

También puedes saltar directamente desde los resultados del Repositorio de recursos de vuelta al chat para ver exactamente cómo se hizo, lo cual es muy conveniente para gestionar y también facilita que otros modelos llamen y reutilicen esos materiales.

Pero aun así hay mucha gente que piensa que no es conveniente: dicen que no se sienten a gusto porque no están acostumbrados. Este tipo de cambios grandes seguramente traen ese tipo de situaciones.

Deepseek Harness ha publicado sorprendentemente una versión oficial empaquetada del cliente

No necesitas ejecutar ni instalar con comandos cada vez; tanto en Windows como en Mac hay

Muse es de verdad una llama, y sube directo al número 1 de la App Store en EE. UU. Ese día que anunciaron oficialmente la integración, Shopify subió 13%.

Justo mi amigo también lanzó Today AI hoy en la región de China.

Muse puso de moda el concepto de Personal Agent; en realidad, antes ya había indicios de ello en el Grok bot.

Lástima que usar Muse sea muy engorroso y costoso (al fin y al cabo, Meta tiene décadas de experiencia en controles de riesgo, incluso más estricto que Anthropic).

Today AI también debería ser de los primeros Personal AI tan completos que se pueden usar en China.

Creo que este tipo de agente por fin ya exploró el prototipo de una aplicación de IA que no requiere barreras. Es la primera vez que me di cuenta de que, para los usuarios de cara al consumidor (C-end), en realidad no les importa mucho qué modelo usa tu agente por dentro. Incluso aunque no puedan cambiar de modelo, igualmente están dispuestos a usarlo.

En realidad, la necesidad más esencial de la Personal AI, creo que hay tres:

¿Puede entenderte?
¿Puede buscarte de forma proactiva?
Cuando te busca, ¿puede basarse en el contexto para darte consejos que de verdad sean útiles?

Por ejemplo, en Today AI, consta principalmente de tres partes:

Computadora en la nube: antes, las máquinas virtuales tenían el problema de que se apagaban. Y yo creo que que la computadora en la nube no se apague es un punto muy importante dentro de la Personal AI. Todo lo tuyo está siempre en esa computadora: realmente es una computadora en la nube. El enfoque de Today es consistente con el de Muse: sutil, y el usuario no necesita percibir en absoluto la existencia de la computadora en la nube.

Conector: ¿puede obtener el contexto que tienes en otros canales de forma muy rápida y con un solo clic? Lo más difícil del contexto es conseguirlo; en el extranjero, Google y otras grandes empresas ya lo proporcionan directamente con MCP, pero en China puede ser más complicado.

Luego está el contexto y, basándose en ese contexto, si puede generar muchas acciones proactivas y consejos adecuados. Esto también es bastante importante.

De hecho, para la mayoría de las personas, los escenarios de productividad intensiva son en realidad minoritarios; muchas veces solo necesitas que la IA te ayude a recordar información y a hacer arreglos.

En la vida cotidiana hay muchos escenarios donde la IA es realmente necesaria: pueden conectarse a Apple Health, y cada día darte sugerencias según tu estado corporal. Con esos contextos, los consejos de salud que se ofrecen pueden ser mucho más precisos y completos.

Aprendizaje, situación financiera, niños y asuntos domésticos: también son cosas que requieren seguimiento a largo plazo.

Claro, dicho de forma honesta: para este tipo de productos, solo cuando el conector de contexto está bien configurado es cuando se usan cada vez con más acierto. Así que, si al principio sientes que no te entiende del todo, también puedes probar unos días, y comunicarte más con ella.

Al mismo tiempo, esto también demuestra que lograr que el usuario se incorpore sin sentirlo es un tema importantísimo.

Creo que estas son las dos características más importantes de un Personal Agent:

Primero, no tienes que preocuparte por esos detalles técnicos de la capa subyacente de la IA; simplemente la usas;

Segundo, puedes sincronizar tu propia información con mucha rapidez. Muchas veces, cuando ya se ha acumulado suficiente información, ni siquiera has terminado de hablar: ya sabe lo que quieres hacer y ya te lo ha dejado listo.

¡Codex, este computer use es realmente increíble!

Además, puede hacer que opere tu teléfono a través de la función de espejo del iPhone de Mac, y lo hace a una velocidad muy alta.

De esta forma, cierta información de configuración del teléfono se puede leer de esta manera, y es muy segura.

Incluso al leer WeChat, WeChat definitivamente no lo detectará.

¡Cortex, este ordenador, de verdad es una pasada!

Además, puedes hacer que lo use a través de la función de espejo del iPhone de Mac para controlar tu teléfono, y lo hace a una velocidad muy alta.

De esta manera, puedes leer varios ajustes en el teléfono de forma segura.

Incluso leyendo WeChat, WeChat ni siquiera sabe que se está leyendo a través de este método

¡Por fin uso Muse, que está tan de moda últimamente!

El control de riesgos de Anthropic frente a Meta es como un crío. El producto de Zuckerberg dice que no puedes usarlo, y ni siquiera puedes: ni siquiera puedes registrarte la cuenta.

Ni te dan la oportunidad de que te suspendan la cuenta.

Maestro Zang 1万多 star 的 salida de sabor a IA Skill Humanizer-zh ¡ha llegado una gran ola de actualizaciones!

Esta actualización agrega muchas iteraciones de origen, y también incorpora muchas de las sugerencias planteadas por todos en los issues.

Pueden probarlo. Si hay algún problema, pueden informar en los issues.

Siento que ahora, al publicar un modelo, solo hay dos extremos:

O haces que el modelo más barato sea el más potente, o directamente haces el modelo más puntero; si no, simplemente no generas conversación ni uso.

Los dos lanzamientos de anoche: Grok 4.7 y Mimo V2.6. En cuanto a capacidades, según todo tipo de evaluaciones de terceros, ambos están bastante parejos, pero la diferencia de precio es enorme.

En Mimo V2.6 Pro, cuando hay aciertos en caché, el precio de entrada es de ¥0.025 y el de salida es de ¥6. En cambio, en Grok 4.7, si se convierte desde dólares, la entrada ya llega a ¥3.35, y la salida incluso es de hasta ¥40.

Después de ver algunos comentarios y reseñas de la mañana en Twitter sobre Grok 4.7, principalmente hay dos quejas: una es que es caro, y la otra que su rendimiento podría no ser tan bueno, además de ser lento y no dar una buena experiencia.

El precio de Mimo es al menos el doble de barato que el “valle” actual de DeepSeek V4 (tanto Flash como Pro).

Por ejemplo, el precio de salida de Mimo V2.6 Flash es ¥2, mientras que el de DeepSeek V4.1 Flash es ¥4.

Además, Mimo V2.6 parece que, a partir de la próxima semana, empezará a ofrecer acceso gratuito por tiempo limitado en OpenCode.

También, Mimo ha lanzado su propio cliente de escritorio. Parece que tiene un precio de suscripción independiente; puedes probarlo. Dentro del cliente de escritorio incluye un modelo de generación de imágenes, que se puede combinar para dibujar interfaces, etc.

Supongo que ambas compañías creen que OpenAI quizá lance un nuevo modelo hoy por la tarde (quizá GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, que parecen ser muy baratos). Entonces quisieron publicarlos antes que OpenAI y, al final, se les juntó.

Se estima que en el círculo de la IA, nadie esperaba que, después de que se lanzaran GPT-Astra y Fable, aún pudiera volverse tan popular un tipo nuevo de modelo con tanto calor.

Que JEV esté tan fuerte se debe, por un lado, a que realmente resuelve algunos problemas; y, por otro, a que su ventaja en velocidad es muy fácil de difundir.

Abarca tanto la velocidad como la cantidad. Verás que en los casos donde las webs demuestran JEV, siempre muestran su velocidad y el volumen de procesamiento. Eso es lo que más estimula de inmediato y también demuestra que todos le dan muchísimo valor a esos dos puntos, por lo que toda clase de demos y casos se propagaron a lo loco.

Por supuesto, este modelo tampoco es todopoderoso. Si se quiere que funcione solo, fuera de un modelo de lenguaje grande, los escenarios de aplicación en realidad son bastante limitados; pero si se le añade la ayuda de un modelo grande u otras herramientas, el efecto es muy bueno.

Además, ahora todavía le falta la modalidad multimodal. Si la incorporaran, especialmente en la整理 y clasificación de materiales o en la producción de contenido largo, la experiencia sería muchísimo mejor.

Justo ayer anunciaron que lo abren a todo el mundo, ya no hace falta lista de espera (waitlist). Cada usuario tiene un cupo gratuito de 5 dólares.

Este modelo ahorra mucho dinero: para la entrada solo cuesta 0,042 dólares, y la salida es gratis. Así que con 5 dólares se puede usar durante muchísimo, muchísimo tiempo.

De casualidad, la semana pasada también actualizamos Next Token, que se enfocó principalmente en:

El modelo JEV y los problemas derivados: por ejemplo, que la gente puede entrenar modelos similares en un solo día; como GPT-6 y Fable, que ya son muy profesionales en entrenamiento de modelos. Aquí hay un gran espacio para el arbitraje de entrenamiento de modelos pequeños.
El problema de la colaboración entre modelos pequeños y grandes.

La evolución de las interfaces de interacción: ahora el chat, el navegador y la lista de tareas están en la misma aplicación. Incluyendo que Codex, con la actualización más reciente, soporta extensiones del navegador y también admite múltiples cuentas (por ejemplo, el MCP de Notion puede iniciar sesión en varias cuentas y recuperar información). Muchas veces ya está reemplazando nuestra interfaz de sistema. Esta nueva forma de interacción puede, de manera casi imperceptible, ir educando a los usuarios.

Ayer también usé JEV para hacer un caso de generación en tiempo real de una escena 3D, y a la gente le gustó bastante. En el programa se hablaron de estas cosas y también de otras noticias; además, hablamos de nuestras opiniones, incluidas las mías, las de Qiaomu, Yang Pan y los otros de Orange. Bienvenidos a escuchar.

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