Le dimos a nueve configuraciones los mismos siete borradores escritos por IA y pedimos tres reescrituras de cada uno. El modelo entrenado para la tarea fue por lejos el más rápido y reformuló la mayoría de las citas que su propio prompt le ordena conservar. Los modelos generales que siguieron el skill abierto humanizer conservaron casi todo, incluido un 27B corriendo en la misma GPU.
Jev, de TypeSafe AI, se volvió viral con la promesa de que no puede alucinar y con números de 193x más rápido y 445x más barato. La garantía es real y mucho más estrecha de lo que se reportó, los números salen de las evaluaciones de la propia empresa, y TypeSafe es más cuidadosa con ambas cosas que quienes la citan.
El blog de ingeniería de Anthropic describe cómo construir agentes en producción. agent-stdlib empaqueta esos procedimientos en skills instalables, servidores MCP y hooks de seguridad que puedes ejecutar en cualquier harness.
El código de este sitio es un repositorio público de GitHub, y también lo es el resto de nuestro stack. El argumento práctico para construir sobre open source.
Construimos nuestro sitio de producción con Qwen3.6-27B, un modelo open-source de Alibaba. Qué pueden hacer hoy los modelos open-weight de frontera, y dónde todavía necesitas a una persona en el proceso.