Nuevos Modelos AI Minute Newsroom 2026-08-27

A los nuevos modelos abiertos de IBM no les enseñaron a describir una terminal: los entrenaron usándola

IBM publicó Granite 4.2 el 25 de agosto: tres modelos densos de razonamiento de 3.000, 8.000 y 30.000 millones de parámetros, con pesos bajo licencia Apache 2.0, es decir, descargar, ajustar y desplegar sin licencia que negociar. Todos llevan un modo de razonamiento que se puede activar o desactivar, de modo que el mismo modelo responde al instante o resuelve paso a paso. La apuesta de IBM está en el entrenamiento. Además del aprendizaje por refuerzo habitual, las versiones de 8.000 y 30.000 millones pasaron por lo que la empresa llama RL agéntico: en vez de aprender de ejemplos escritos de uso de herramientas, se les soltó en entornos vivos —tareas reales de ingeniería de software, una terminal real, flujos reales basados en búsqueda— y se les recompensó según si el trabajo salía bien. La capacidad de programación se reforzó con un billón de tokens de código sintético generado por la propia canalización CodeAlchemy de IBM. Los modelos aceptan llamadas a herramientas en formato OpenAI y funcionan en los servidores de inferencia habituales; los pesos están en Hugging Face, Ollama y GitHub, con opciones alojadas en watsonx, OpenRouter y Replicate, entre otras.

Por qué importaLo interesante aquí no es una puntuación, es un método. La mayoría de los modelos aprenden a usar herramientas como quien aprende a conducir leyendo el manual: repasando transcripciones escritas por otros. Entrenar dentro de una terminal viva, donde la recompensa es si el comando funcionó de verdad, es otra cosa y más cara, y es hacia donde deriva todo el campo, porque la capacidad agéntica ha resultado depender mucho más del posentrenamiento que del número de parámetros. Para quien sopese qué ejecutar en casa, el punto práctico es el tamaño: un modelo de 30.000 millones bajo Apache 2.0, entrenado en tareas reales de ingeniería, cabe en hardware que una empresa corriente ya tiene y no viene con cláusulas sobre qué puedes construir con él. Los gráficos de referencia de la propia IBM conviene tomarlos como hipótesis de partida hasta que alguien de fuera los reproduzca.

#Programación #Agentes IA

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