Thinking Machines lanza Inkling, y la seguridad de los agentes vuelve al centro

El día lo marca la llegada de Inkling, el modelo abierto multimodal de 975.000 millones de parámetros de Thinking Machines Lab, que refuerza la vía de los modelos abiertos frente a OpenAI y Anthropic. En paralelo, dos incidentes de seguridad —en Grok Build y en la herramienta web_fetch de Claude— recuerdan que los agentes con acceso a datos locales y a la web siguen siendo un riesgo real. Completan la jornada movimientos regulatorios de OpenAI y casos de uso empresariales con retorno medible.

Inkling: modelo abierto de 975B con contexto de 1M tokens

Thinking Machines Lab publica Inkling, un modelo abierto de 975.000 millones de parámetros (41.000 millones activos) que procesa de forma nativa imagen, texto y audio, con ventana de 1 millón de tokens y disponible en Hugging Face con soporte en transformers, vLLM, SGLang y llama.cpp. Es una alternativa abierta seria para aplicaciones multimodales y de agentes, sin depender de modelos propietarios.

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Inkling llega desde la empresa fundada por antiguos directivos de OpenAI, que levantó 12.000 millones de dólares en la mayor ronda semilla conocida. Aunque no lidera los benchmarks más populares, valida el modelo abierto como opción más económica y personalizable para empresas.

Grok Build subía claves SSH y contraseñas a la nube

La herramienta de línea de comandos de xAI cargaba directorios completos, incluidos secretos y archivos personales, a servidores en Google Cloud; tras las críticas, xAI desactivó la retención, borró los datos y abrió el código bajo Apache 2.0. Obliga a auditar permisos y políticas de retención en cualquier herramienta de IA usada por equipos de desarrollo.

Vulnerabilidad de exfiltración en el web_fetch de Claude

Un investigador demostró que la herramienta podía seguir enlaces embebidos en páginas descargadas y filtrar datos personales de la sesión mediante un sitio señuelo; Anthropic la cerró desactivando ese salto de enlaces. Es un aviso para cualquier organización que dé a sus agentes acceso a datos sensibles y a la web abierta.

OpenAI propone un "federalismo inverso" para regular la IA en EE. UU.

La compañía plantea que las leyes estatales alimenten un marco nacional coherente, buscando reducir la fragmentación normativa. Para las empresas, la claridad regulatoria condiciona costes de cumplimiento y planificación de despliegues.

De días a minutos: IA documental en financiación inmobiliaria

Built Technologies, que gestiona más de 500.000 millones de dólares en proyectos, ha desplegado en Amazon Bedrock un motor que clasifica y extrae información de más de 250 tipos de documentos con más del 95 % de precisión. Es un ejemplo concreto de retorno en automatización de procesos complejos y contextuales.

La apertura de modelos avanza rápido, pero el cuello de botella de la adopción empresarial sigue siendo la seguridad y la gobernanza de los agentes: conviene revisar permisos, retención de datos y acceso a la web antes de escalar.