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Welcome back, Pionero. Tu LLM dice que procesa un millón de tokens. Un nuevo estudio demuestra que a partir de 70.000 el rendimiento cae a nivel de tirar una moneda al aire.
Hoy: el mito del contexto largo al descubierto, el modelo open-weight de Alibaba, y el despegue de $100M del vibe-coding.
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Lo Esencial
1. Alibaba lanza Qwen 3.5 — open-weight, pensado para agentes y apuntando a GPT-5: El equipo Qwen de Alibaba ha lanzado Qwen3.5-397B, un modelo sparse MoE con 397B parámetros totales pero solo 17B activos en inferencia. El resultado: decodificación entre 8,6x y 19x más rápida que equivalentes densos, a un 60% menos de coste. El modelo viene con ventana de contexto nativa de 1M de tokens, capacidades multimodales con early fusion y licencia Apache 2.0 totalmente abierta. Alibaba asegura que supera a GPT-5.2, Claude Opus 4.5 y Gemini 3 Pro en el 80% de los benchmarks — incluyendo un 91,3 en AIME26 y 83,6 en LiveCodeBench v6. Si los tests independientes lo confirman, es el modelo open-weight más potente disponible ahora mismo.
2. El creador de OpenClaw ficha por OpenAI — pero el agujero de seguridad sigue ahí: Peter Steinberger, creador de OpenClaw — el agente de IA open-source con 196K estrellas en GitHub — se une a OpenAI. Sam Altman lo describió como "un genio con ideas increíbles sobre agentes muy inteligentes". OpenClaw seguirá como proyecto open-source con el respaldo de OpenAI. El momento no es casual: Bitdefender descubrió recientemente casi 900 skills maliciosas en el registro ClawHub de OpenClaw — cerca del 20% de todos los paquetes — además de una vulnerabilidad RCE crítica y más de 135K instancias expuestas. OpenAI adquiere talento, pero también hereda un problema de seguridad serio.
3. Emergent alcanza $100M de ARR en ocho meses — el despegue más rápido del vibe-coding: Emergent, con sede en India, ha cruzado los $100M de ingresos recurrentes anuales en solo ocho meses desde su lanzamiento, duplicando los $50M en un solo mes. La plataforma de vibe-coding tiene ya más de 6M de usuarios en 190 países, y el 70% no tiene experiencia en programación. Más del 80% de los nuevos proyectos son apps móviles. En enero cerró una Serie B de $70M con una valoración de $300M — la primera apuesta nueva de SoftBank en India en cuatro años. La ola del no-code no frena.
Lo que pierdes
Tu bandeja de entrada no es gratis — la pagas con datos.
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No es paranoia. Es el modelo de negocio. Los proveedores de correo gratuito procesan tu contenido para mostrarte anuncios, entrenar sistemas o venderle datos a terceros. Tú no recibes una factura porque tú eres lo que se vende.
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En Portada
La ventana de contexto de un millón de tokens de tu LLM es un número de marketing
El test que los rompió. Un nuevo estudio de febrero de 2026 puso a prueba a GPT-5, Grok-4, GPT-4 y Gemini 2.5 Pro en tareas reales de contexto largo — no benchmarks sintéticos, sino hilos orgánicos de Reddit que exigían encontrar, sintetizar y razonar a través de miles de publicaciones. Los resultados incomodan. Por encima de 5.000 posts (~70K tokens), la precisión de todos los modelos cayó al 50–53%. Eso es tirar una moneda al aire. GPT-5 maneja un millón de tokens sobre el papel. En la práctica, su ventana útil es apenas el 7% de eso.
Precision vs. recall — una diferencia clave. Aquí viene el matiz que importa. GPT-5 mantuvo un 95% de precision en la longitud máxima de contexto — cuando daba una respuesta, casi siempre era correcta. Pero el recall se desplomó. El modelo simplemente dejaba de encontrar información relevante enterrada en documentos largos, optando por el silencio en vez de alucinar. Es un modo de fallo mejor que inventarse cosas, pero significa que datos críticos en tu contrato de 200 páginas o en tu base de código pueden pasar completamente desapercibidos.
El fix del "lost in the middle" — y el nuevo problema. Una buena noticia: el clásico patrón de context rot — donde los modelos ignoran la información en la zona media de inputs largos — está en gran parte resuelto en GPT-5 y Grok-4. Recuperan información de forma más uniforme a lo largo de todas las posiciones. Pero resolver el sesgo posicional no arregló los límites de capacidad. El cuello de botella pasó de dónde miran los modelos a cuánto pueden procesar realmente. Un millón de tokens es un tamaño de contenedor, no una garantía de comprensión.
Qué significa esto para ti. Si estás construyendo pipelines de RAG, flujos de agentes o herramientas enterprise que dependen del rendimiento en contexto largo, estos datos son un baño de realidad. El chunking, las estrategias de retrieval y la gestión inteligente del contexto siguen importando — posiblemente más que nunca. La distancia entre las ventanas de contexto anunciadas y la usabilidad real no es un bug. Es el estado actual de la tecnología. Planifica en consecuencia.
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Productividad
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