Jueves 10 de septiembre

Lo importante

NSA, CISA y FBI acusan a seis laboratorios chinos de destilar modelos frontera de EE.UU.

Qué pasó. El aviso conjunto AA26-251A, publicado el 8 de septiembre y con cobertura amplia ayer, dice que DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun y Z.AI extrajeron miles de millones de tokens en millones de consultas contra variantes de Claude, GPT, Gemini y Grok desde fines de 2024. Nombra casos concretos: Moonshot habría usado datos de Claude Fable 5 para Kimi-K3 y de GPT-4o para Kimi-K2; DeepSeek habría destilado Claude, Gemini, GPT-4, GPT-5 y Grok 4 para R1 y V3.

Por qué importa. Es la primera vez que tres agencias federales ponen nombre, modelo y ventana temporal a algo que hasta ahora se litigaba en tribunales y en Twitter. El aviso también cuestiona los US$5,6 millones que DeepSeek declaró como costo de entrenamiento. Para quien opera una API, lo accionable está en las mitigaciones: monitoreo de ratios uso/suscripción, detección de patrones de consulta anómalos y, la más llamativa, alterar sutilmente las respuestas ante pedidos sospechosos sin avisarle al atacante.

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DeepSeek cierra la beta de V4.1 Flash y activa precios nuevos el mismo día del aviso

Qué pasó. DeepSeek abrió el 8 de septiembre un endpoint de prueba con identificador deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910, con 48 horas de vida. Es su primer modelo multimodal nativo, con entrada y salida de texto e imagen. Los benchmarks publicados por la empresa lo dejan en 74,2 en DeepSWE v1.1 contra 74,0 de Claude Opus 5 y 73,0 de GPT 5.6 Sol, y en 88,1 en CyberGym contra 84,5 de GPT 5.6 Sol. Pierde feo donde importa: 30,0 contra 43,3 de Opus 5 en Terminal-Bench 3.0, y 36,8 contra 56,3 en HLE.

Por qué importa. El precio es el argumento. El output queda entre US$0,6 y US$1,2 por millón de tokens según franja horaria, contra los US$25 planos de Claude Opus 5. Y desde el 14 de septiembre todas las llamadas a deepseek-v4-pro se rutean automáticamente a V4.1-Flash a la tarifa más baja, o sea que retiran el tier anterior. El perfil es claro: agentes y volumen, no razonamiento largo ni conocimiento denso.

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Harvey levanta US$550M y se va a entrenar sus propios modelos sobre pesos abiertos chinos

Qué pasó. La startup de IA legal cerró una ronda de US$550 millones colideralda por Lightspeed y Diffusion, la firma nueva de Kris Fredrickson. TechCrunch reporta US$15,5 mil millones de valoración y Bloomberg US$15,6 mil millones. Acumula más de US$1,55 mil millones levantados desde 2023 y la valoración casi se dobló en nueve meses: US$8 mil millones en diciembre de 2025, US$11 mil millones en marzo de 2026.

Por qué importa. La plata va a modelos propios. Harvey ya lanzó Tenet, construido sobre los pesos abiertos de Kimi K3 y afinado con datos legales, y está empujando a sus clientes a post-entrenar sus propios modelos abiertos. Es la tesis de que un vertical con datos suficientes puede soltarse de OpenAI y Anthropic. El detalle incómodo llegó el mismo día: el aviso federal dice que Kimi-K3 se entrenó con datos destilados de Claude Fable 5.

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Apple pone Siri AI al centro del evento, pero la disponibilidad viene con recortes

Qué pasó. En el evento del 9 de septiembre Apple presentó el A20 Pro de 2nm con Neural Engine de 32 núcleos, el iPhone Duo plegable, Audio Intelligence en el Watch y funciones de autenticidad de fotos. Siri AI incluye Siri Recap, que escucha de forma ambiental y devuelve título, resumen y puntos clave de una conversación. El iPhone 18 Pro se preordena el 12 y llega el 18 de septiembre en más de 65 países.

Por qué importa. Acá hay que separar las tres cosas. La beta de Siri AI llega "más adelante este mes", solo en inglés y con la UE y China excluidas. Francés, japonés, coreano, portugués y español quedan para octubre, así que en Chile esto no se toca hasta entonces. Lo que sí está disponible desde ayer es el testing para desarrolladores en el Apple Developer Program, sobre iOS 27, iPadOS 27, macOS 27 y visionOS 27, con el framework de Foundation Models soportando input de imagen, modelos server-side de terceros como Claude y Gemini, y Dynamic Profiles para flujos multiagente.

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Una Medalla Fields arma un instituto de alignment hecho de matemáticos

Qué pasó. Jacob Tsimerman, Medalla Fields 2026, anunció el Mathematical AI Safety Institute (MAISI), independiente y con sede en el Bay Area, modelado sobre los institutos de investigación matemática clásicos. Andrew Critch queda como director ejecutivo y Tsimerman como director científico. Parte en enero de 2027 con entre 10 y 30 matemáticos y proyecta entre 30 y 100 investigadores para septiembre de 2027.

Por qué importa. Llega días después del ensayo de Jakub Pachocki y apunta exactamente al hueco que él describió: faltan definiciones y mediciones, no solo evals. El objetivo declarado es construir "definiciones, mediciones y conceptos de solución" para saber cuándo se puede confiar en que un sistema no causará una catástrofe. Vale marcar el conflicto de rol: Tsimerman entra este mes al equipo de safety de OpenAI mientras dirige científicamente un instituto que se declara independiente.

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