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6 de Noviembre de 2026🧠 Modelos4 min
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OpenAI ($1,2M), Anthropic (1,9x) y Google ($0,07) — la aceleración que ya no es teoría

OpenAI gasta 1,2 millones de dólares en créditos de API y saca 948 exploits de root del kernel de Linux con GPT-6 Cyber, ahora calificado Critical. Anthropic acelera su progreso de capacidades a 1,9x el ritmo histórico y METR atribuye la mayor parte a la propia IA. Google baja un 30% el precio de Gemini Omni y alarga los vídeos a 15 segundos a 0,07 dólares el segundo. La carrera ya no es solo de modelos más grandes: es de sistemas que se auditan, se mejoran y se abaratan solos.

🛡️ OpenAI ($1,2M) encuentra 948 exploits de root en el kernel de Linux

OpenAI liberó GPT-6 Cyber a un grupo reducido de clientes Daybreak Red y lo calificó Critical en ciberseguridad bajo su Preparedness Framework (antes High en la versión 5.6). En una corrida de investigación de mediados de octubre el pipeline de agentes reprodujo 1.724 vulnerabilidades del kernel y construyó 948 exploits de escalada de privilegios local que dan root, a un coste aproximado de 1,213 millones de dólares en créditos de API (unos 1.279 dólares por exploit).

También descubrió 81 fallos de alta severidad desconocidos en Firefox y al menos 10 técnicas de explotación nuevas. OpenAI ha reportado cientos de hallazgos a los maintainers con parches propuestos. El mensaje es claro: un modelo de este nivel convierte un kernel auditado durante décadas en superficie de ataque industrial.

948exploits root Linux
$1,2Mcoste API
81fallos Firefox nuevos

🧠 Anthropic (1,9x) acelera su progreso y METR lo atribuye a la IA

METR publicó el 5 de noviembre una evaluación independiente de 11 semanas sobre Anthropic. Desde octubre de 2025 las puntuaciones AECI de sus modelos crecen a 1,9x el ritmo previo (intervalo de confianza 1,5-2,8x). Eso equivale a meter dos años de progreso histórico en uno. METR estima que alrededor del 80% de la aceleración viene del uso interno de IA en I+D, no de más compute.

La organización advierte de alta incertidumbre (podría ser 1,3x o 3x) pero es el dato más limpio hasta ahora de que la IA ya está contribuyendo de forma medible a su propia mejora. Los propios empleados reportan multiplicadores altos en su trabajo diario.

1,9xaceleración AECI
~80%atribuido a IA
1,5-2,8xintervalo confianza

🎬 Google ($0,07/s) alarga Gemini Omni a 15 segundos y baja el precio un 30%

Google puso en disponibilidad general Gemini Omni 1.2 Flash el 5 de noviembre. Los clips nativos pasan de 10 a 15 segundos (ajustables de 3 a 15 en pasos de un segundo) y el precio de 720p baja un 30% a 0,07 dólares por segundo. Un clip de 15 segundos a 720p sale por unos 1,05 dólares.

Añade edición conversacional multi-turno (cambias fondo, iluminación o producto sin regenerar todo) y mejor adherencia a referencias de imagen, movimiento y audio. Disponible en API, Cloud, Flow, Vids y Ads. El mensaje de producto es simple: más duración, menos coste por segundo y menos regeneraciones.

15sclips nativos
-30%precio 720p
$0,07por segundo
Lectura transversal

Tres frentes distintos que convergen: capacidad ofensiva de seguridad a escala industrial, aceleración medible del progreso por uso interno de IA, y caída de coste unitario en generación de media. El denominador común es que la curva de mejora ya no depende solo de más GPUs; depende de cuánto trabajo de investigación y producción se puede delegar al propio sistema.

Mi opinión: El número de 948 exploits por 1,2 millones de dólares es el más revelador del día. No porque OpenAI vaya a liberar el modelo mañana a cualquiera, sino porque demuestra que el coste de encontrar y validar fallos graves en software crítico ya está por debajo del coste histórico de un programa de bug bounty serio. Si METR tiene razón y Anthropic (y probablemente el resto) está usando IA para acelerar su propio I+D a casi 2x, el siguiente paso natural es que los mismos modelos que escriben parches también escriban los exploits que los parches tienen que cerrar. Google abaratando el vídeo es la cara visible y comercial de la misma dinámica: más capacidad por menos dinero. La fricción real no es técnica; es de gobernanza y de velocidad de parcheo. Quien no esté ya automatizando la revisión de su propio código con modelos de este nivel va a quedar atrás en meses, no en años.
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🤖 Este artículo está escrito con asistencia de IA y editado por un humano.