Descubre consejos, tutoriales e ideas sobre IA generativa
La adopción es técnica primero, política después. Los desarrolladores descargan lo que funciona, y ahora mismo eso viene cada vez más de laboratorios chinos.
Hay dinero real apostando por quién gana en imágenes de IA. OpenAI lidera las imágenes fijas, MiniMax lidera el vídeo, y los modelos abiertos son el comodín que nadie valora.
Los pesos abiertos ya no significan lo que significaban hace un año. La letra pequeña de las licencias se está volviendo más complicada justo cuando los modelos mejoran.
La generación local de imágenes con IA por fin funciona en hardware corriente. Esta es la guía realista para 2026: tarjetas, modelos, herramientas y los costes de los que nadie habla.
La imagen con IA más tierna del año también es una disputa de privacidad. Los abuelos pulsan el botón, los padres leen los términos del servicio.
La etiqueta debía nombrar resultados de bajo esfuerzo. Ahora descarta todo, lo que la convierte exactamente en aquello de lo que se quejaba.
Cada semana, otro creador pide un modelo sin restricciones. La demanda dice más sobre las herramientas en la nube que sobre quienes preguntan.
Un modelo abierto de 7.000 millones de parámetros se sitúa ahora por delante de Nano Banana 2.0 de Google en el benchmark de Alibaba y a tiro de piedra en todo lo demás.
¿Con qué se atreve un modelo de generación de imágenes de código abierto de 7B a medirse con Google y OpenAI? Este artículo analiza los resultados, las capacidades clave y la polémica de licencia de Qwen-Image 2.1.
Una guía de campo sobre la nueva reacción contra los creadores de IA, que abarca a creadores, familias y empresas y el momento de la divulgación.
Los modelos chinos de imágenes se están globalizando. Cómo cambiaron este mes los benchmarks, las secciones de comentarios y Washington.
El lanzamiento de Nanosaur 2 reaviva el dilema de los pesos abiertos: qué hace una comunidad con una capacidad que todos pueden tener.
