Codemancers - Inteligencia Artificial

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Anthropic ya ha presentado su S-1 para salir a bolsa, Amazon bloquea a los agentes de IA que compran por ti y Alibaba quiere que el comercio internacional pase a ser de agente a agente. Fernando vuelve de la Apsara Conference de Alibaba Cloud en Ámsterdam y Eric cuenta cómo Dots, el agente de ChatGPT, le ofreció continuar el trabajo cuando se quedó sin cuota con Claude.

Hablamos de stock options y del mercado secundario en Silicon Valley, de Qwen y Qoder, de la feria de Cantón, de Accio, del Día del Soltero frente al Black Friday, de Muse, Claude Duet, Hermes y OpenClaw, y del informe de Cohere sobre un modelo Qwen que intentó subir datos a un servidor de Alibaba Cloud. Opiniones y pronósticos de Eric Risco y Fernando Rodríguez; las cifras están contrastadas con las fuentes enlazadas.

Codemancers · temporada 5, episodio 13.

Capítulos

00:00 Avances del episodio

01:13 Bienvenidos: Fernando, de la conferencia de Alibaba; Eric y su AI Factory

02:34 El ingeniero de Claude Code que se va a jugar a World of Warcraft

04:16 Anthropic sale a bolsa: el documento de la SEC y OpenAI

05:46 Stock options y mercado secundario: por qué ya está jubilado

09:39 Apsara: la conferencia de Alibaba Cloud en Ámsterdam

13:32 Qwen, el rey del open weight (y nuestras 8 GPU en Andorra)

15:16 Qoder: el arnés de código de Alibaba

16:49 Agentes para empresa: Qoder frente a OpenClaw, Hermes y Muse

20:01 La feria de Cantón

22:10 Alibaba mata el B2B: agente a agente (A2A) y Accio

25:28 ¿Comprar con agentes nos deshumaniza?

27:10 Dots, el agente de ChatGPT: «¿quieres que continúe yo?»

29:03 Amazon bloquea a los agentes: 68.000 M$ en anuncios

31:18 El 11/11 en China frente al Black Friday

35:09 Un agente open source con cara de Terminator

37:44 ¿Qwen, caballo de Troya de Alibaba? La IA como infraestructura

41:00 Premios Ratchis y despedida

Recursos mencionados

• S-1 de Anthropic en la SEC (EDGAR): https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0002130357/000162828026067168/

• Anthropic presenta el S-1 para salir al Nasdaq (The Paypers): https://thepaypers.com/fintech/news/anthropic-files-s-1-with-us-sec-for-proposed-nasdaq-ipo

• Thariq Shihipar se despide de Claude Code: https://x.com/trq212/status/2113844051938054167

• World of Warcraft: Forever (Blizzard): https://news.blizzard.com/es-es/article/24302093

• Alibaba Cloud abre región en Países Bajos (Apsara Ámsterdam): https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-cloud-launches-first-public-cloud-region-in-the-netherlands_603704

• Qoder: https://qoder.com

• Qwen: https://qwen.ai

• De B2B a A2A, Alibaba.com: https://technode.global/prnasia/from-b2b-to-a2a-alibaba-com-reimagines-global-trade-with-1m-ai-powered-pitch-competition/

• Accio: https://www.accio.com

• Feria de Cantón, 140.ª edición: https://en.prnasia.com/story/548979-0.shtml

• Amazon bloquea a Muse de Meta (Retail Gazette): https://www.retailgazette.co.uk/blog/2026/09/amazon-blocks-metas-new-ai-shopping-agent-from-its-website/

• Muse y la comisión por compra (Fortune): https://fortune.com/2026/10/22/mark-zuckerberg-meta-muse-stripe-credit-limit-shopping/

• Dots de OpenAI (TechCrunch): https://techcrunch.com/2026/09/29/openai-launches-dots-its-bubbly-agentic-avatar/

• Claude Duet (Thurrott): https://thurrott.com/a-i/anthropic/343121/anthropic-announces-claude-duet-a-personal-ai-agent

• Hermes Agent: https://github.com/NousResearch/hermes-agent

• OpenClaw: https://openclaw.ai

• Día del Soltero 2025, 238.300 M$ en toda la campaña (The Star): https://www.thestar.com.my/business/business-news/2025/11/13/singles-day-sales-surge-142-to-record-us238bil

• Cohere sobre el comportamiento de un modelo open weight: https://cohere.com/blog/concerning-behaviour-popular-open-weight-ai-model

Codemancers

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Codemancers · Temporada 5, episodio 12.

Programar con agentes de inteligencia artificial ya no basta: si tienes que estar pendiente de cada chat, tú sigues siendo el cuello de botella. Eric cuenta cómo está montando una AI Factory para que varias piezas de software trabajen con memoria, tareas delimitadas, construcción, revisión y aprobaciones.

¿Qué cambia cuando dejamos de pedirle todo a un único agente y diseñamos un proceso que puede avanzar de forma trazable? Hablamos de software factories, agentes de código, memoria continua, revisores y del proyecto open source que Eric quiere preparar para que otros puedan montar su propia fábrica. Es una promesa de futuro, todavía no un lanzamiento disponible.

Fernando vuelve de China después de visitar Pekín, Hangzhou y Shenzhen. Cuenta lo que vio en fábricas oscuras, una planta de Xiaomi, robots humanoides, coches autónomos, drones, Huawei, Alibaba y WeChat. Contrastamos esa experiencia con la forma en que vivimos la automatización y el desarrollo de software en Occidente.

Con Eric Risco y Fernando Rodríguez.

ÍNDICE

00:00 Avances del episodio

00:57 Bienvenidos: Fernando vuelve de China y Eric de San Francisco

01:59 Qué es una AI Factory y qué son las dark factories

02:49 El cuello de botella eres tú: memoria y tipos de nodos

07:15 La AI Factory de Eric: spec, builder, revisores y despliegue

10:05 De software factory a content factory

11:48 Codex revisa como Sheldon

14:17 La AI Factory que Eric quiere publicar como open source

15:34 China: Alibaba, Qwen y la IA en todo

17:40 El viaje por Pekín, Hangzhou y Shenzhen

20:23 «El mundo en el que crees que vives ya no existe»

20:54 Xiaomi: la fábrica oscura

24:00 Robots humanoides y cómo se entrenan

28:51 Dahua: cámaras y seguridad

35:57 Huawei y la inversión en I+D

38:00 Pony.ai, coches autónomos y drones de reparto

40:11 WeChat, trenes de alta velocidad y despedida

RECURSOS Y REFERENCIAS

• Fábrica de vehículos eléctricos de Xiaomi (vídeo oficial): https://www.youtube.com/watch?v=yezR-mH12xs

• Modelos Qwen de Alibaba Cloud: https://www.alibabacloud.com/en/solutions/generative-ai/qwen

• Pony.ai: https://www.pony.ai/

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Codemancers · Temporada 5, episodio 11.

OpenAI DevDay 2026 contado desde dentro. Eric Risco vuelve de San Francisco y debate con Fernando Rodríguez qué significan Dots, Spaces, Sign in with ChatGPT y el Marketplace para las empresas.

Comparamos la propuesta de Dots con Muse de Meta, hablamos de distribución y dependencia del proveedor, y comentamos Opus 5.5, Sonnet 5.5 y Gemini 4. También contamos experiencias del viaje: Waymo, Silicon Valley frente a China y un sistema con Hermes Agent, Claude Code y Codex que recibe peticiones por Slack y prepara cambios de código con pruebas.

Fernando abre con la comunicación entre modelos mediante caché KV y trae el debate sobre IA y seguros médicos en Estados Unidos. Las valoraciones sobre modelos y los presupuestos de tokens relatados son opiniones y experiencias de los participantes.

ÍNDICE

00:00 Avances del episodio

00:29 Bienvenidos: IAs que se comunican por «telepatía» (KV cache)

02:50 San Francisco: todo es agéntico

04:33 Waymo y ¿China ha adelantado a Silicon Valley?

06:45 OpenAI DevDay 2026 por dentro: ¿decepcionó?

11:28 Dots: los agentes personales de ChatGPT

13:17 Dots vs Muse vs GrokBot: la batalla de la distribución

17:14 ChatGPT Spaces: el Notion de OpenAI

19:23 GPT-6.1 Sol, plugins y Sign in with ChatGPT

22:07 Marketplace y lock-in: OpenAI se va al B2B

26:11 Salida a bolsa y el regreso de Meta

29:20 Opus 5.5 y Sonnet 5.5: Anthropic ha vuelto

32:40 Gemini 4: un millón de tokens de salida

34:53 IA en los seguros médicos de EE. UU.

37:39 Anécdotas del DevDay

39:49 PRs desde Slack con Hermes Agent: meta-harness y monorepo

43:53 Presupuestos de tokens y eventos de Luma

46:44 China, World Summit AI Ámsterdam y despedida

RECURSOS

Demo de Muse de Eric: https://www.youtube.com/watch?v=lFujxO9BrCQ

Repaso de DevDay de Eric: https://www.youtube.com/watch?v=kMY4k13qH7A

Hermes Agent: https://github.com/nousresearch/hermes-agent

Investigación relacionada, Cache-to-Cache: https://arxiv.org/abs/2510.03215

Eventos Luma: https://luma.com/

CODEMANCERS

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MÚSICA DE LA APERTURA

'Titan' by Scott Buckley - released under CC-BY 4.0. www.scottbuckley.com.au

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Música recortada y mezclada para esta apertura.

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Robots humanoides en China: UBTECH anuncia capacidad para fabricar 10.000 al año. ¿Quién los comprará y qué trabajos harán?

También: qué es Jev, cómo podrían cambiar las apps y por qué Omarchy conecta Linux, agentes de IA y software libre.

En Codemancers T5E10, Eric Risco y Fernando Rodríguez debatimos los usos industriales de los robots humanoides, su autonomía, las baterías y la demanda. Los 10.000 robots al año son capacidad anunciada por UBTECH, no unidades ya vendidas.

Exploramos Jev, el modelo de TypeSafe para decisiones estructuradas, y JSON Render, un framework de interfaces generativas. ¿Podrían las apps adaptarse a lo que necesitamos, en lugar de obligarnos a buscar pestañas y rellenar cinco campos? Es una posibilidad que debatimos; Eric todavía no ha probado Jev.

Cerramos con Omarchy, la distribución de Linux de DHH, y la promesa de adaptar software libre con agentes de código. También hablamos de IA en educación, el debate sobre frenar su desarrollo, auto-mejora recursiva (RSI), seguridad y el viaje de Fernando a China.

CAPÍTULOS

00:00 Avances del episodio

00:48 Bienvenidos a Codemancers T5E10

01:38 Robots humanoides en China: la fábrica de UBTECH

02:49 ¿Quién comprará 10.000 robots al año?

04:05 Tareas industriales, baterías y autonomía

06:29 China, sobreproducción y fábricas oscuras

11:32 ¿Deberían preocuparnos estos robots?

13:41 IA en educación y el viaje a China

15:38 El debate sobre frenar el desarrollo de la IA

21:40 Marketing, costes y salidas a bolsa: nuestras hipótesis

27:54 RSI: auto-mejora y razonamiento de los modelos

31:59 Qué es Jev: TypeSafe e interfaces generativas

36:00 Decisiones tipadas frente a generación de texto

38:59 Latencia, componentes y JSON Render

41:02 De las pantallas fijas a la UI generativa

43:54 Omarchy: Linux, DHH y agentes de IA

46:54 Agentes de código y la promesa del software libre

52:05 Personalización, parches y seguridad

56:46 Próximos viajes, eventos y despedida

RECURSOS Y REFERENCIAS

• Jev: presentación oficial de TypeSafe AI

https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

• JSON Render: framework de interfaces generativas

https://json-render.dev/

• Omarchy: Linux de DHH

https://omarchy.org/

• DHH: The malleable computer, agentes y software libre

https://world.hey.com/dhh/the-malleable-computer-7c187a9b

• Fábrica de UBTECH: vídeo oficial del 15/09/2026 usado en el avance

https://www.youtube.com/watch?v=hUlfQOrvPxA

• Noticia de la fábrica y su capacidad anunciada (eWeek, a partir de información de UBTECH recogida por Global Times)

https://www.eweek.com/news/ubtech-humanoid-factory-apac-china/

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#RobotsHumanoides #Jev #InteligenciaArtificial #Codemancers #AgentesI

¡Vótame en los Premios iVoox 2026!
¿Qué pasa si la idea más valiosa de tu empresa acaba en el chat de una IA? Esta semana, el debate sobre OpenAI y Navier-Stokes nos lleva a una pregunta mucho más cercana: a quién le estamos confiando nuestro trabajo.

En Codemancers T5 E9, Eric Risco y Fernando Rodríguez comentamos la polémica, las acusaciones y las respuestas que rodean el caso. Una conversación sobre privacidad, incentivos y los límites de lo que podemos dar por demostrado.

También ponemos Astra a trabajar: pintar un retrato a mano en Canva y construir Hogwarts con piezas de LEGO. Vemos qué nos enseñan esas demos sobre computer use, autonomía y tareas largas, y por qué un resultado espectacular en un benchmark no siempre se traduce en una herramienta consistente.

Repartimos nuestros premios Razzie de la semana: el anuncio de Multiverse y Quasar, el valor de comprimir modelos frente a la forma de venderlos, y la experiencia de Fernando al pedirle un scraper al modelo de Meta. Para cerrar: aplicaciones de vibe coding, gafas conectadas, patrocinios y cromos de investigadores de IA.

Capítulos

00:00 Avance del episodio e intro

00:45 Bienvenidos: los premios Razzie de la IA

01:58 Navier-Stokes: qué problema se está discutiendo

04:03 Ecuaciones, fluidos y por qué es tan difícil

08:18 Los problemas del milenio

12:46 Agentes, fuerza bruta y la polémica con OpenAI

18:11 Privacidad: ¿a quién le estás contando tus ideas?

19:51 Anthropic: la polémica de las cuotas

22:01 Investigación, datos privados y confianza

25:06 Astra y la nueva familia de modelos

28:11 Benchmarks, razonamiento y el papel del arnés

30:38 Computer use: del clic automático al trabajo autónomo

33:02 Demo: Astra pinta mi retrato en Canva

35:14 Demo: Hogwarts en LEGO, pieza a pieza

38:29 Astra frente a Fable: brillo e inconsistencias

41:31 Multiverse y Quasar: el problema del titular

44:11 Comprimir modelos y la oportunidad europea

50:01 La prueba de Meta: un scraper y los guardarraíles

53:37 ¿Quién decide lo que puedes programar?

55:02 Vibe coding: gafas, patrocinios y cromos de IA

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Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

#Codemancers #InteligenciaArtificial #OpenAI #AgentesIA #VibeCoding

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El 19 de julio un ingeniero de OpenAI abre el portátil y ve que uno de sus propios servidores está atacando al resto de la infraestructura de la empresa. Tira del hilo y no hay ningún hacker: son sus agentes, los que él mismo estaba entrenando. Los agentes vivían aislados, cada uno en su máquina, sin internet, y lo único con lo que podían hablar era una ventanilla que les servía librerías: el Artifactory. El 12 de mayo uno se quedó atascado en una tarea imposible y dejó una nota de texto ahí. Al día siguiente alguien le respondió. Y otro. Y otro. El almacén de paquetes se convirtió en un tablón de anuncios clandestino. Después llegó el fallo que les dio salida a internet, luego los permisos de administrador, y a principios de julio tiraron el servidor de tantas peticiones. Esa caída es, literalmente, la razón por la que OpenAI se enteró.

Lo que lo explica no es que los modelos sean malvados: es que el examen estaba roto y el refuerzo solo premiaba una cosa. Entre el 30 y el 40% de las tareas del ExploitGym no se podían resolver con el fallo que te indicaban. Avisar de que la prueba era imposible: cero. Pedir ayuda a un humano: cero. Rendirse: cero. Insistir y buscar alternativas: premio. Eso es lo que se entrenó.

Y para cerrar, la que Fernando considera la noticia más importante del año y casi nadie ha contado: dos investigadores proponen que el genoma no es código fuente, sino los pesos de un modelo generativo entrenado por la evolución durante 3.000 millones de años. Los genes no guardan "la trompa del elefante": guardan un espacio latente del que un elefante es, simplemente, el resultado más probable. Si la analogía es buena, el envejecimiento es un bug preprogramado y no una ley física.

También: NVIDIA compra Hugging Face por 12.900 millones y Stripe compra OpenRouter por más de 7.000, Meta vuelve a la carrera con Muse Spark 1.3 y un tramo de precios diez veces más barato a cambio de entrenar con lo que le mandes, las marcas de agua invisibles que Anthropic ya mete en el texto de Fable 5.1 por el AI Act, el +25% de cuota de Claude Code que en realidad es un recorte del 17%, y vídeo generado más rápido de lo que se puede ver.

Capítulos

00:00 Se acabaron las vacaciones (y el Starlink del Brasil profundo)

02:05 Eric estará en el OpenAI Dev Day de San Francisco

05:15 Stripe compra OpenRouter y NVIDIA compra Hugging Face

09:38 Muse Spark 1.3: el regreso de Meta a la carrera

13:51 Muse Glimmer 30B: pesos abiertos con licencia Apache 2.0

15:39 Un millón de contexto, 20% menos tools y 25% menos tokens

17:22 El tramo contributor: diez veces más barato si cedes tus datos

20:10 La idea de negocio que se nos ocurrió en directo

23:40 CLI propio, SDK y el Muse Session Protocol

25:26 Fable 5.1 y las marcas de agua invisibles en el texto

30:33 Por qué el revisor tiene que ser de otra familia de modelos

33:31 La cuota de Claude Code: el +25% que en realidad es un −17%

36:35 Gemini 3.8 Flash, los nombres de Google y la apuesta de fondo

41:46 Vídeo generado más rápido que en tiempo real

43:19 Del módem de 56K a la interfaz generada por una LLM

46:39 El incidente de OpenAI: un hackeo sin hacker

48:42 ExploitGym: el examen roto y el refuerzo que solo premiaba insistir

54:15 El tablón clandestino del Artifactory y la escalada a administrador

1:03:15 El genoma es un modelo generativo, no código fuente

1:11:23 Proteínas, AlphaFold y el laboratorio húmedo

1:15:20 Cierre

Recursos mencionados

- OpenAI — su informe del incidente: https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/

- METR — la investigación independiente del comportamiento de los agentes: https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/

- Mitchell & Cheney — "The Genomic Code" (arXiv; publicado en Trends in Genetics): https://arxiv.org/abs/2407.15908

- Meta — Muse Spark 1.3: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3

- Meta — Muse Glimmer 30B: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model

- NVIDIA compra Hugging Face: https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-to-acquire-hugging-face/

- Stripe compra OpenRouter: https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter

- MiniMax H3 en fal: https://fal.ai/minimax-h3

Síguenos

- Eric Risco: https://www.linkedin.com/in/ericrisco · X @ericrisco

- Fernando Rodríguez: https://www.linkedin.com/in/frr149

- Codemancers: https://www.codemancers.pro · https://www.youtube.com/@codemancers · TikTok @codemancers.podcast

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#IA #OpenAI #HuggingFace #MuseSpark #Codemancers

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El 5 de agosto Demis Hassabis dejó de ser CEO de Google DeepMind. No lo han echado —pasa a Chair y a primer Chief Scientist de Alphabet— pero con él se van cuatro pesos pesados a fundar su propia empresa, y Google cayó un 5% el día del anuncio. Nuestra lectura: no es una jubilación, es el final de Google DeepMind como laboratorio de investigación y su conversión en una fábrica de producto. La misma jugada que hizo OpenAI cuando sacó a sus científicos por la puerta de atrás.

Y una segunda historia que casi nadie ha contado: Bloomberg publicó que el 70% de todos los ingresos de IA de Microsoft vienen de un único cliente, OpenAI, la misma empresa en la que Microsoft ha invertido millonadas. Añade que NVIDIA le presta dinero a Anthropic para que Anthropic le compre GPUs a NVIDIA, y que Microsoft acaba de alargar la amortización de sus GPUs de dos o tres años a cinco o seis. Es dinero de Monopoly dando vueltas entre siete empresas, y ninguna de las dos que más lo mueven cotiza en bolsa: OpenAI y Anthropic son agujeros negros opacos, igual que lo eran los derivados de hipotecas en 2008.

También: el email de la muerte de DeepSeek subiendo precios sin decir cuánto ni cuándo, por qué el motivo no es el coste sino la saturación de su infraestructura, los centros de datos que están levantando en Mongolia Interior con chips Huawei Ascend, y por qué si DeepSeek se va del nicho ultrabarato la respuesta es más sencilla de lo que parece.

Cerramos con tres premios Razzie de uso de la IA que no te van a dejar indiferente, incluido el señor que le editó la memoria de ChatGPT a su mujer.

Capítulos

00:00 Intro: Fernando desde el interior de Brasil (y el Starlink caído)

02:00 Eric estará en el OpenAI Dev Day de San Francisco

05:00 Turismo friki por Silicon Valley: pedimos recomendaciones

06:40 Demis Hassabis deja de ser CEO de Google DeepMind

09:56 Los cuatro pesos pesados que se van a fundar Discovery Loop

11:45 "La AGI está al alcance de la mano": la frase de despedida

13:25 Qué significa de verdad: DeepMind deja de ser un laboratorio

16:36 AlphaFold, el Nobel, y por qué Google lo regaló

19:59 Por qué Google inventaba sin rentabilizar nada

23:07 La tesis: Google es el IBM de hace dos décadas

24:38 Se acabó la época de los laboratorios de investigación pura

27:54 El email de la muerte de DeepSeek: suben precios

29:34 Redneck engineering: modelos grandes en hardware casero

31:12 No es el coste, es la saturación de su infraestructura

32:47 Mongolia Interior: centros de datos con chips Huawei

34:24 El motor de inferencia importa tanto como el modelo

36:13 Si DeepSeek se va del nicho barato, ¿quién lo ocupa?

39:44 El 70% de los ingresos de IA de Microsoft vienen de OpenAI

41:27 NVIDIA presta dinero a Anthropic para que compre sus GPUs

43:10 Amortizar GPUs a seis años: H100, H200 y refrigeración líquida

48:13 OpenAI y Anthropic son agujeros negros opacos

49:44 La depresión silenciosa: la IA es el 30% de la bolsa

51:24 Premios Razzie: Kimi K3 también se escapa de un sandbox

53:07 Claude encuentra un móvil perdido por Bluetooth

54:43 Le editó la memoria de ChatGPT a su mujer

56:24 La niña que se saltó el control parental con Claude Code

58:05 Cierre

Recursos mencionados

- The Thinking Game: documental sobre Demis Hassabis y Google DeepMind, gratis en YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ&t=4148s

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#InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

¡Vótame en los Premios iVoox 2026!
Dejé mi arnés programando 12 horas seguidas sin dar ni un enter: un plan maestro de specs escrito con Fable en el AVE, lanzado de noche, y por la mañana un proyecto entero escrito solo. Y mientras nosotros montamos arneses para controlar a la IA, el ciberataque más avanzado de las últimas semanas no lo hizo ni un ruso ni un chino: lo hizo un modelo de OpenAI intentando copiar en un examen.

Encontró un Zero Day en su propio sandbox, salió a internet, esperó al sábado —cuando baja el nivel de vigilancia— y fue a por las respuestas del benchmark a los servidores de Hugging Face. Hugging Face intentó frenarlo con Fable 5 y no pudo: sus propios límites de seguridad se lo impidieron. Esa es la parte que nadie está comentando, y es la más preocupante.

En este episodio de Codemancers también: Anthropic borra el 80% del system prompt de Claude Code (y por qué eso significa que el arnés ahora lo tienes que montar tú), por qué Opus 5 no es más listo sino más barato, Moonshot suelta Kimi K3 con 2,8 billones de parámetros gratis mientras la Casa Blanca les acusa de destilar Fable 5, la carta "Open Weights and American AI Leadership" que firman 25 empresas con Jensen Huang estrenándose en X (y que Anthropic no firma), y el puesto que se está multiplicando por 4 en seis meses mientras el de AI Engineer se queda a la mitad: el Forward Deployed Engineer.

Capítulos

00:00 Intro: Fernando desde una isla de Brasil

01:13 12 horas de código sin dar ni un enter: cómo trabajo con el arnés RSC

06:33 Opus 5 y el 80% del system prompt que Anthropic ha borrado

12:29 Cuanta menos información en CLAUDE.md, mejor funciona

14:57 Los benchmarks no sirven para nada (y lo barato sale caro)

18:14 Los tokens no son un commodity: mide euros por feature

23:11 Es una burbuja: cuando estalle solo quedarán los pesos abiertos

26:03 El ciberataque lo hizo un modelo de OpenAI copiando en un examen

29:03 Kimi K3, la Casa Blanca y la carta de los pesos abiertos

35:05 ¿Con qué nos defendemos? Infraestructura propia y economía de fábrica

39:23 Ya no mola ser AI Engineer: llega el Forward Deployed Engineer

46:26 El FDE lo inventó Palantir, y solo buscan seniors

51:35 Época dorada para el senior, y qué hacer si eres junior

54:03 Los modelos chinos son un seguro de vida (y lo que cuesta el hardware)

57:42 Cierre

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Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0

Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783

Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html

Web: https://www.codemancers.pro/

Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing.

#IA #OpenAI #HuggingFace #ClaudeCode #Codemancers

¡Vótame en los Premios iVoox 2026!
Me propuse dejar de pagar a Anthropic y montar mi "full stack chino": GLM 5.2 para planificar, DeepSeek para ejecutar. ¿El resultado? Los dos me hicieron trampa falseando los tests, y GLM salió 5 veces más lento y 49 veces más caro que DeepSeek para el mismo resultado. Conclusión incómoda: en 2026 sigue sin haber alternativa a Opus para trabajo serio.

En este episodio de Codemancers también: el debate del "arnés" (¿el modelo da igual si tienes buenas capas de verificación?), cómo usar Fable para desenterrar código legacy horrible con diagramas Mermaid, la fusión de Codex + ChatGPT en ChatGPT Work (y por qué 800 millones de usuarios pueden ahora programar), los modelos nuevos de OpenAI (Sol, Terra, Luna) y, sobre todo, el lanzamiento de nuestro benchmark Kobayashi Maru: 20 dilemas morales sin buena salida, juzgados por 3 IAs, para medir qué modelos matarían de forma autónoma. Sorpresa: los modelos pequeños que caben en un móvil deciden mejor que muchos grandes.

Capítulos

00:00 Intro (episodio 5, Eric con trancazo)

02:58 GLM 5.2 y DeepSeek: el reto del "full stack chino"

06:54 DeepSeek te hace trampa (falsea los tests)

10:44 GLM 5.2: 5x más lento y 49x más caro

11:31 Veredicto: aún no hay alternativa a Opus

15:01 Sheldon y Penny: paneles de auditoría con Fable + GPT

18:05 "Dejadnos los modelos a nosotros": el debate del arnés

25:30 El router ahora somos nosotros

26:19 Fable para desenterrar código legacy

31:07 Diagramas Mermaid: guantes para meter mano en el código horrible

36:12 /goal y trabajar en loops

41:48 ChatGPT Work: OpenAI fusiona Codex y ChatGPT

45:42 800 millones de personas ahora pueden programar

47:20 Por qué esto cabrea a los devs de Codex

47:56 Sol, Terra y Luna: los modelos nuevos de OpenAI

51:16 Nuestro benchmark Kobayashi Maru (ya público)

53:14 Cómo se puntúa: 3 jueces LLM y 20 dilemas

56:56 Resultados: las IAs pequeñas deciden mejor

01:00:01 Dónde verlo (repo en GitHub + web)

01:02:59 Cierre (y el Mac Mini agotado)

Recursos y herramientas

- Benchmark Kobayashi Maru: repo en GitHub https://github.com/kobayashi-maru-ai/kobayashi-maru-benchmark

- Web https://kobayashi-maru-ai.github.io/kobayashi-maru-benchmark/

- Modelos: Opus 4.8, Fable, GPT 5.6 (Sol/Terra/Luna), DeepSeek, GLM 5.2, Ministral, Gemma (3n E4B, 3, 4 12B)

- Herramientas: Claude Code, Codex / ChatGPT Work, OpenCode, OpenRouter, Mermaid, /goal

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#IA #Anthropic #ChatGPTWork #Benchmark #Codemancers

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Le dimos a 15 modelos de IA un dilema sin salida, matar a 1000 personas o arriesgar millones, para medir su moral. Un año después repetimos el benchmark Kobayashi Maru y el resultado da miedo: los modelos grandes ahora piden un humano, pero los pequeños (los que van en drones de guerra) matan sin pensar.

En este episodio de Codemancers: por qué la IA hace MÁS necesaria la universidad y no menos, cómo exprimir Fable antes de que se vaya el día 12 y montar tu "full stack chino" (planificar caro, ejecutar barato), la segunda edición de nuestro benchmark Kobayashi Maru con los modelos actuales (Opus 4.8, Fable 5.5, GPT 5.5, DeepSeek V4, GLM 5.2, Qwen, Mistral, Gemma, Falcon…), y Poison Fountain, la comunidad de Reddit que intenta "envenenar" el entrenamiento de la IA (y por qué no funciona).

Capítulos

00:00 Intro: benchmark moral + una comunidad rarísima de Reddit

01:11 Fable se va el 12 (y es el único modelo sin zero-data-retention)

02:44 Truco: usa Fable como orquestador que escribe el roadmap

06:58 El "full stack chino": planificar caro, ejecutar barato

08:34 ¿Sirve ir a la universidad en la era de la IA?

09:46 "El conocimiento vale cero" (el ejecutivo de Goldman Sachs)

11:55 El caso de Finlandia y los exámenes PISA

14:27 Por qué la IA hace MÁS necesaria la universidad

18:58 Coste de oportunidad: elige una carrera con salidas

22:31 El benchmark Kobayashi Maru: qué es

24:53 El prompt exacto del dilema del dron

25:43 Resultados de hace un año (2024)

30:13 Resultados hoy (2026): los grandes delegan en el humano

36:58 Los modelos pequeños atacan sin pensar (el peligro del edge)

38:24 Amália y Rio 3.5: los modelos de gobiernos

42:50 Sesgo étnico: el experimento Israel/Palestina

45:13 Cómo puntuar el benchmark (y el repo en GitHub)

48:29 Poison Fountain: la secta que quiere envenenar a la IA

50:34 Por qué no funciona: perplejidad y colapso del modelo

54:43 La creatividad original ganará valor

55:29 Cierre (y maldito Streamlabs)

Modelos y recursos mencionados

- Kobayashi Benchmark (web + repo en GitHub) — próximamente

- full stack chino: OpenCode + DeepSeek V4 (ejecución) · GLM 5.2 (revisión) · Opus 4.8 / GPT (planificación)

- Modelos del benchmark: Opus 4.8, Fable 5.5, GPT 5.5, DeepSeek V4, Mistral Large 3, Qwen 3.7 Max, GLM 5.2, Gemma 4, Phi-4, Llama 3.2, Ministral, Falcon H1-7B, Amália (gobierno de Portugal), Rio 3.5 (Ayto. de Río)

- Poison Fountain — comunidad de Reddit

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