CometAPI

GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: ¿cuál es mejor en 2026?

A fecha del 15 de diciembre de 2025, los hechos públicos muestran que Google Gemini 3 Pro (preview) y OpenAI GPT-5.2 ambos marcan nuevas fronteras en razonamiento, multimodalidad y trabajo con contextos largos — pero siguen rutas de ingeniería diferentes (Gemini → MoE disperso + contexto enorme; GPT-5.2 → diseños densos/de “enrutamiento”, compactación y modos de razonamiento x-high) y, por lo tanto, plantean compensaciones entre récords en benchmarks y la previsibilidad de ingeniería, las herramientas y el ecosistema. Cuál sea “mejor” depende de su necesidad principal: las aplicaciones de agentes multimodales con contexto extremo se inclinan por Gemini 3 Pro; las herramientas de desarrollo empresariales estables, los costes previsibles y la disponibilidad inmediata de la API favorecen a GPT-5.2.

Cómo usar CometAPI en Raycast — una guía práctica

Las funciones de IA de Raycast ahora te permiten conectar cualquier proveedor compatible con OpenAI mediante un proveedor personalizado en providers.yaml. CometAPI es una API de pasarela que expone cientos de modelos a través de una interfaz REST al estilo OpenAI, por lo que puedes apuntar Raycast a https://api.cometapi.com/v1, añadir tu clave de CometAPI y usar los modelos de CometAPI dentro de Raycast AI (chat, comandos, extensiones).

Cómo crear un video usando la herramienta de audio de Sora-2

Sora 2 — el modelo de texto a vídeo de segunda generación de OpenAI — no solo impulsó el realismo visual: trata el audio como un elemento de primer orden. Para creadores, profesionales del marketing, educadores y cineastas independientes que desean vídeos cortos de IA emocionalmente atractivos, Sora 2 condensa lo que antes era una canalización de audio/vídeo de múltiples pasos en un único flujo de trabajo configurable mediante prompts.

Dec 13, 2025

¿Qué es Mistral Large 3? una explicación detallada

Mistral Large 3 es la más reciente familia de modelos “de vanguardia” lanzada por Mistral AI a principios de diciembre de 2025. Es un modelo fundacional multimodal de pesos abiertos, orientado a la producción, construido alrededor de un diseño de **Mixture-of-Experts (MoE) dispersa granular** y pensado para ofrecer razonamiento “de vanguardia”, comprensión de contextos largos y capacidades de visión + texto, a la vez que mantiene la inferencia práctica mediante la esparsidad y la cuantización moderna. Mistral Large 3 cuenta con **675 mil millones de parámetros totales** con **~41 mil millones de parámetros activos** durante la inferencia y una **ventana de contexto de 256k tokens** en su configuración predeterminada — una combinación diseñada para impulsar tanto la capacidad como la escala sin obligar a que cada inferencia toque todos los parámetros.

¿Qué es GPT-5.2? ¡Una visión general de 5 actualizaciones principales de GPT-5.2!

GPT-5.2 es la versión menor de diciembre de 2025 dentro de la familia GPT-5: una familia de modelos multimodales insignia (texto + visión + herramientas) optimizada para trabajo profesional basado en conocimiento, razonamiento con contextos largos, uso agentivo de herramientas y ingeniería de software. OpenAI posiciona GPT-5.2 como el modelo más capaz de la serie GPT-5 hasta la fecha y dice que se desarrolló con énfasis en un razonamiento fiable de múltiples pasos, el manejo de documentos muy grandes y seguridad/cumplimiento de políticas mejorados; el lanzamiento incluye tres variantes orientadas al usuario — Instant, Thinking y Pro.

¿La API gratuita de Gemini 2.5 Pro está caída? Cambios en la cuota gratuita en 2025

Google ha endurecido drásticamente el nivel gratuito de la Gemini API: Gemini 2.5 Pro ha sido eliminado del nivel gratuito y las solicitudes gratuitas diarias de Gemini 2.5 Flash fueron recortadas drásticamente (reportes: ~250 → ~20/día). Eso no significa que el modelo esté "muerto" permanentemente para la experimentación — pero sí significa que el acceso gratuito ha sido efectivamente desmantelado para muchos casos de uso del mundo real.

Cómo cambiar el directorio de gemini cli

Gemini CLI se ha convertido rápidamente en una interfaz de terminal de referencia para interactuar con los modelos Gemini de Google. Pero a medida que los equipos crecen, o cuando trabajas entre diferentes unidades o en entornos restrictivos (contenedores, portátiles gestionados por la empresa, Cloud Shell, sistemas Windows), pronto te toparás con una cuestión práctica: ¿dónde almacena Gemini sus archivos y cómo puedes cambiar en qué directorios Gemini lee y escribe?

Cómo ejecutar Mistral 3 localmente

Mistral 3 es el lanzamiento destacado de la familia de modelos de Mistral AI de finales de 2025. Aporta una combinación de modelos compactos y rápidos orientados al despliegue local/en el borde y un buque insignia disperso de gran tamaño que lleva al límite la escala y la longitud de contexto del estado del arte. Este artículo explica qué es Mistral 3, cómo está construido, por qué podrías querer ejecutarlo localmente y tres formas prácticas de ejecutarlo en tu máquina o servidor privado — desde la conveniencia de "clic para ejecutar" de Ollama, pasando por el servicio en producción con GPU mediante vLLM/TGI, hasta la inferencia por CPU en dispositivos muy pequeños usando GGUF + llama.cpp.

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