El 22 de junio, OpenAI lanzó la versión completa de GPT-5.5-Cyber, un modelo especializado en identificar, validar y corregir vulnerabilidades. El lanzamiento se produjo en medio de las restricciones relacionadas con Anthropic.
Google ha publicado los Multi-Token Prediction Drafters (MTP) para su familia de modelos de código abierto Gemma 4, diseñados para acelerar la generación de texto hasta tres veces.
Japan Airlines, en colaboración con GMO AI & Robotics, ha comenzado a probar robots humanoides para operaciones en tierra en el aeropuerto Haneda de Tokio.
OpenAI ha lanzado GPT-5.5, su nuevo modelo insignia de inteligencia artificial, presentado como un salto en capacidades para el trabajo real, la ejecución de tareas complejas y la gestión de agentes de IA.
Google aprovechó Cloud Next ’26 para presentar su octava generación de TPU, una plataforma de agentes renovada y una nueva capa de IA para Workspace. La compañía agrupa todos estos anuncios bajo la etiqueta “Agentic Enterprise”.
Adobe está respondiendo a la creciente presión de los competidores nativos de IA con una nueva plataforma empresarial de agentes, justo en un momento en el que la compañía también busca un nuevo director ejecutivo.
En la segunda media maratón para robots humanoides celebrada en Pekín, las máquinas chinas lograron el domingo tiempos mucho mejores que los de hace un año. El robot ganador, desarrollado por el fabricante de smartphones Honor, completó la carrera de 21 kilómetros en 50 minutos y 26 segundos, superando incluso el actual récord mundial humano de media maratón establecido el mes anterior en Lisboa por el ugandés Jacob Kiplimo. Según Reuters, Honor, una empresa surgida de Huawei, ocupó los tres primeros puestos del podio. El año pasado, el robot vencedor necesitó 2 horas y 40 minutos, más del doble del tiempo del ganador humano de la carrera convencional.
En teoría, Opus 4.7 de Anthropic mantiene la misma tarifa oficial que Opus 4.6. En la práctica, sin embargo, todo indica que consume una cantidad sensiblemente mayor de tokens por solicitud. Así lo muestran las mediciones publicadas por el desarrolladorAbhishek Ray en Claude Code Camp.
Google quiere mejorar sus modelos de IA para programación y, al mismo tiempo, usar más IA internamente para conseguirlo. A largo plazo, la compañía considera este esfuerzo como un paso hacia sistemas de IA capaces de mejorar por sí mismos.