Qwen 3.8 Max: he probado la bestia de 2,4 billones de parámetros de Alibaba (y de paso he auditado la seguridad de mi asistente de IA)

Llevo semanas viviendo con un asistente de inteligencia artificial trabajando para mí: me redacta textos, me programa scripts, me gestiona la agenda y hasta me genera los audios del podcast. Hasta ahora funcionaba sobre los planes de OpenCode, pero OpenCode ha cambiado sus condiciones y el plan ZEN sufre caídas continuas de sus modelos. Me he gastado rápido los 20 euros de saldo y me he animado a probar Qwen, la plataforma de modelos de Alibaba, de la que solo había probado ocasionalmente algún modelo. El resultado me ha convencido: he contratado su plan Lite y estoy muy contento. Además, esta semana le he hecho una auditoría de seguridad completa a todo el sistema. Os lo cuento todo.

Qwen 3.8 Max, la bestia de Alibaba

El 3 de agosto de 2026 Alibaba lanzó Qwen 3.8 Max, el modelo más grande que ha hecho hasta la fecha: 2,4 billones de parámetros en arquitectura MoE (solo activa unos 95.000 millones por token, para ser eficiente). Es multimodal de verdad: entiende texto, imágenes, vídeo y documentos. Y su ventana de contexto es de 1 millón de tokens: puedes entregarle un repositorio de código entero o cientos de páginas de documentación de una sola vez.

Lo que más me ha impresionado son sus demos oficiales:

• 16 días programando solo: construyó desde cero su propia herramienta de programación (máquina de estados, CI, bucles de tests).
• PaperBench #1: reprodujo un paper de investigación completo desde cero... y luego mejoró el método original, en un bucle de trabajo de 125 horas.
• Diseño de chips: optimizó un acelerador criptográfico en ~500 iteraciones, reduciendo su área un 81%.
• Simulación de negocio: en un e-commerce simulado durante 365 días multiplicó el capital ×4,16.

En los rankings independientes está cuarto del mundo en Arena.ai (Elo 1667, solo por detrás de Claude Opus 5 Max, Kimi K3 Max y Opus 5 High), es el segundo en visión y el segundo en código frontend. Es además el segundo modelo de pesos abiertos de la historia que consigue colarse en el top 5 mundial.

¿Y el precio? Aquí viene lo interesante: 2 $ por millón de tokens de entrada y 6 $ por millón de salida, con caché a 0,25 $. Para que os hagáis una idea: es unas 5 veces más barato que Claude Fable 5 y la mitad que Claude Opus 5 o GPT-5.6 Sol. Eso sí: los modelos de razonamiento gastan tokens "pensando", así que el coste real por tarea siempre es mayor que la tarifa plana por token.

¿Dónde gana? Tareas agénticas largas, documentos y multimodal, seguir instrucciones complejas. ¿Dónde pierde? En el código "duro" realista (ahí Fable 5 y GPT-5.6 Sol siguen por delante) y en conocimiento experto de nivel doctorado.

Qué opina la gente

He leído lo que se cuece en Hacker News, Reddit y X:

• El sentimiento general es cautelosamente positivo (Marktechpost lo mide en un 58% positivo): entusiasmo por tener otro modelo frontera de pesos abiertos, pero con fatiga de benchmarks sin verificar.
• En Hacker News hay consenso en el escepticismo sobre los benchmarks ("Qwen tiene fama de especialista en benchmarks") y una idea muy repetida: antes de usar un modelo así en producción necesitas un harness robusto alrededor. También se valora que la carrera de pesos abiertos entre laboratorios chinos nos beneficia a todos.
• En Reddit (r/LocalLLaMA) la conversación es práctica: 2,4 billones de parámetros no los carga nadie en su casa (ni a 4 bits), así que la esperanza está en que salgan versiones destiladas pequeñas.
• Las reviews independientes coinciden: "es muy bueno y muy lento; si la velocidad no importa para tu tarea, pertenece al primer nivel junto a Fable 5, GPT-5.6 Sol, Grok 4.5 y Kimi K3. La frontera está abarrotada; ahora lo que diferencia es precio, velocidad y disponibilidad".

Mi lectura: no es el modelo que destrona a los grandes cerrados, pero es la mejor relación calidad/precio de la gama alta, y que sea de pesos abiertos es una buena noticia para todos.

Mi prueba del modelo flash

Antes de nada, probé Qwen 3.7 Flash, el modelo barato y rápido de la casa (0,03 $/M de entrada). Siendo honesto: se nota que no es tan hábil como DeepSeek Flash, que es mi caballo de batalla diario. Pero también tengo que decir que ha desempeñado con éxito mis tareas habituales: resúmenes, clasificaciones, extracción de datos, respuestas rápidas. Para el 80% del trabajo diario, un modelo flash es más que suficiente; los modelos grandes hay que reservarlos para lo que de verdad lo necesita.

El resto de modelos del plan: en qué es bueno cada uno

El plan incluye una lista de modelos muy interesante. Estos son los que aparecen y para qué sirve cada uno:

• qwen3.7-plus: el generalista de la casa. Multimodal (texto + imagen), contexto de 1M de tokens. Buen equilibrio para el día a día: redacción, análisis y tareas con imágenes ocasionales.
• deepseek-v4-pro: razonamiento y código de alto nivel. Es de los mejores en programación compleja, y ahora mismo tiene promoción nocturna con 50% de descuento.
• glm-5.2 (Zhipu AI): pensado para trabajo agéntico: ejecutar tareas multi-paso, usar herramientas, trabajar en el terminal. Rápido, eficiente y con licencia MIT.
• wan2.7-image: generación de imágenes. Es el modelo visual de Alibaba para crear imágenes desde texto.
• happyhorse-1.1-i2v: anima una imagen y genera vídeo a partir de ella (image-to-video).

Además, la plataforma ofrece la familia completa Qwen (3.5/3.6/3.7 plus, los Coder para programar, Kimi K2.5, MiniMax M2.5...), cada uno con su nicho: los Coder para iteraciones rápidas de código, Kimi para contextos enormes con visión, MiniMax para código a máxima velocidad.

Un detalle importante: la cuota del plan se mide en peticiones, no en tokens. Una tarea compleja de agente puede consumir 10-30 peticiones de una vez, así que el presupuesto real se cuenta en tareas, no en mensajes.

Bonus: auditoría de seguridad de mi asistente

De nada sirve tener un asistente potente si vive en una casa con las cerraduras rotas. Así que esta semana le hice una auditoría completa. Resumen de lo que encontré y arreglé:

1. Copia de seguridad primero: antes de tocar nada, backup completo de notas y memoria.
2. Consolidación de credenciales: tenía 123 notas con contraseñas dispersas en mi cuaderno de notas digital. Las moví todas a una carpeta de credenciales protegida y fuera de la vista del buscador.
3. Protección de datos de terceros: eliminé de las notas los datos personales de familiares y contactos que no tenían por qué estar ahí. La privacidad de los demás no es negociable.
4. Limpieza de secretos sueltos: encontré contraseñas y claves apuntadas en diarios y memorias. Todas redactadas.
5. Auditoría profunda del sistema: la herramienta de auditoría detectó 1 problema crítico (la interfaz de control sin verificación de dispositivo) y 6 avisos (sin límite de intentos de acceso, heurísticas multi-usuario, plugins sin fijar...).
6. Endurecimiento: límite de intentos de login (10/minuto, bloqueo de 5 minutos), firewall restringido al perfil privado y a las IPs de confianza (red local y VPN), y cierre de los puertos remotos peligrosos (RDP y SMB expuestos en perfil público).
7. Auditoría semanal automática: un cron ejecuta la auditoría cada lunes y me envía el resumen.

La lección más importante: el cifrado del disco protege del robo físico, no de los accesos remotos. Para eso hacen falta firewall, autenticación fuerte y límites de intentos. Si tenéis un sistema parecido en casa, hacedlo: una tarde de trabajo a cambio de dormir tranquilo.

Notas del podcast

Enlaces recomendados de este episodio:

• Anuncio oficial de Qwen 3.8 Max — el blog de Qwen con todos los benchmarks.
• Ranking mundial Arena.ai — donde Qwen 3.8 Max aparece cuarto del mundo.
• Artificial Analysis: Qwen 3.8 Max — análisis independiente de velocidad y precios.
• Reacciones en Hacker News — el debate de la comunidad técnica.
• The New Stack: reacciones a Qwen 3.8 Max — el escepticismo sobre benchmarks explicado.
• Planes y precios de Alibaba Model Studio — la documentación oficial de los planes.
• OpenClaw — la plataforma donde vive mi asistente, con su comando de auditoría openclaw security audit --deep.
• SWE-bench — la prueba estándar para medir cuánto programa de verdad un modelo.

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De 16 a 64 GB de RAM: mi IA local da el salto de calidad

Hace tiempo que en este blog hablo de mi experimento de tener una inteligencia artificial corriendo en mi propio equipo, sin depender de la nube. Hoy toca contar una actualización importante: he ampliado la memoria RAM de mi máquina a 64 GB y eso ha cambiado por completo lo que mi IA local puede hacer.

El porqué del cambio

Mi equipo ya tenía una buena tarjeta gráfica (una Radeon RX 7600 XT con 16 GB de VRAM), pero la RAM del sistema se había quedado corta para lo que quería hacer. Con la ampliación a 64 GB, el ordenador puede cargar modelos de IA mucho más grandes en memoria, usando la gráfica para lo pesado y la RAM para el resto.

Una nota de mantenimiento: al instalar los 64 GB, la placa base no gestionaba bien la memoria y el equipo daba errores al arrancar. La solución fue entrar en la BIOS y desactivar el perfil de memoria XMP (un parámetro que gestiona la RAM a velocidades optimizadas). Con ese ajuste, el equipo arranca perfecto. A veces, para ganar en un sitio, hay que soltar en otro.

El laboratorio de modelos

Con la RAM nueva, me puse manos a la obra: probar qué modelo local rendía mejor en mi hardware. El resultado fue un pequeño torneo de tres aspirantes:

1. Qwen3-14B (el veterano) — mi modelo anterior. Rápido (unos 10-13 tokens por segundo), fiable para tareas mecánicas, pero se quedaba corto en razonamiento: una pregunta que exigiera pensar durante unos minutos podía tardar ¡dos minutos y medio! Y la redacción larga no era su fuerte.

2. Mistral Small 3.2 24B (el aspirante) — más grande y con mejor fama, pero en mi gráfica resultó ser el doble de lento: unos 6-7 tokens por segundo. Un script de PowerShell podía tardar 72 segundos. Calidad correcta, velocidad inaceptable. Descartado.

3. Qwen3-30B-A3B (el ganador) — un modelo de arquitectura "MoE" (mezcla de expertos): tiene 30.000 millones de parámetros, pero solo activa 3.000 millones en cada respuesta. Traducción práctica: calidad de modelo grande con velocidad de modelo pequeño. En las pruebas, fue más rápido que mi antiguo 14B en casi todo (un script de 25 segundos en vez de 34), con mucha más capacidad de razonamiento. Y tarda solo 12 segundos en cargar.

¿Qué puedo hacer ahora en local?

Este es el cambio que más me ilusiona. Antes, mi IA local era un "becario" que hacía tareas mecánicas. Ahora es un "adjunto" que además:

• Extrae y estructura datos: convierte textos sueltos en JSON ordenado (facturas, movimientos, notas) en ~7 segundos
• Clasifica gastos y documentos automáticamente
• Escribe y entiende código: scripts de PowerShell o Python completos y funcionales
• Resume documentos largos en segundos
• Traduce texto al instante
• Razona paso a paso: problemas de lógica, comparaciones, decisiones con varios criterios
• Analiza documentos extensos: ahora tiene 64.000 tokens de contexto, suficiente para leer un informe largo o una conversación entera y trabajar sobre ella

Todo esto corre en mi equipo, sin conexión, sin coste por uso, sin enviar mis datos a ningún servidor. Para un pastor y comunicador que trabaja con información sensible, eso tiene un valor que no se puede medir solo en euros.

Y lo que sigue sin ser cosa suya

Siendo honesto: la IA local no lo hace todo. El boletín diario de noticias de IA que publico cada mañana (un guion de más de 3.000 palabras) sigue necesitando la potencia de la nube. La reflexión teológica delicada, también. La regla que he ido aprendiendo es sencilla: lo mecánico y repetitivo, en local; lo creativo y profundo, en la nube. Con la RAM nueva, la balanza se ha movido un buen trecho hacia lo local.

El futuro

Con 64 GB todavía me queda margen: unos 28 GB libres con el modelo actual cargado. Eso significa que, si algún día quiero subir al modelo de 35.000 millones de parámetros que ya uso en mi servidor remoto, puedo hacerlo. Pero por ahora, el equilibrio es excelente: velocidad, calidad y privacidad, todo en casa.

¿Tienes un equipo con gráfica decente y te apetece experimentar con IA local? Cuéntamelo en los comentarios — la curva de aprendizaje merece mucho la pena.

Luna, Terra y Sol: elegir el modelo adecuado para cada tarea

Luna, Terra y Sol: elegir el modelo adecuado para cada tarea

En los últimos días he estado pensando en una pregunta muy práctica: cuando utilizo ChatGPT, Work, Codex u OpenClaw, ¿qué modelo debería escoger en cada situación? No se trata simplemente de elegir siempre el más potente. La decisión depende de tres cosas: la dificultad del trabajo, el grado de autonomía que le voy a conceder al agente y el coste de equivocarse.

La regla general es bastante sencilla: Luna para ejecutar y mantener, Terra como modelo de trabajo habitual y Sol para los problemas complejos o de alto impacto. Esta división permite aprovechar mejor los modelos y evitar gastar capacidad —y dinero— donde no hace falta.

La regla práctica: dificultad, autonomía y coste del error

Una pregunta sencilla, una tarea repetitiva o una transformación bien definida no necesitan el mismo razonamiento que una investigación abierta o una intervención delicada en un servidor. Tampoco es igual pedir código para revisar tranquilamente que dejar al agente actuar sobre un VPS, una cuenta, una partida o un sistema que debe seguir funcionando.

Por eso conviene valorar:

• La dificultad: ¿hay una respuesta clara o hace falta investigar, comparar alternativas y razonar mucho?
• La autonomía: ¿el modelo sólo redacta una respuesta o también observa el estado, decide los siguientes pasos y utiliza herramientas?
• El coste del error: ¿un fallo se corrige fácilmente o puede borrar datos, romper un servicio, gastar recursos o tomar una mala decisión estratégica?

Cuando las tres variables son bajas, Luna suele ser suficiente. Cuando son medias, Terra ofrece el mejor equilibrio. Cuando alguna de ellas es alta, especialmente el coste del error, merece la pena utilizar Sol.

Luna: ejecución, rutina y volumen

Luna es el modelo que elegiría para las tareas frecuentes, previsibles y relativamente mecánicas. Su ventaja no es sólo que pueda resolverlas, sino que permite reservar los modelos más caros y capaces para aquello que realmente lo necesita.

En conversación cotidiana puede servir para resumir textos, reformular mensajes, ordenar ideas, convertir notas en listas, extraer datos de documentos o responder preguntas cuya dificultad sea moderada. También es adecuado para mantener una memoria personal, clasificar información y preparar borradores.

En OpenClaw encaja especialmente bien con crones y automatizaciones: generar un boletín a partir de fuentes ya seleccionadas, revisar periódicamente un servicio, mover archivos, comprobar si hay novedades, preparar informes rutinarios o ejecutar una secuencia de pasos que ya está bien definida. En este tipo de tareas el volumen importa mucho y Luna puede ofrecer una relación coste-resultado muy buena.

También lo utilizaría para mantenimiento sencillo de una web, pequeños cambios en un plugin de Obsidian, ajustes de formato, documentación básica o correcciones obvias. Si el objetivo está claro y el agente no tiene que tomar decisiones delicadas, no hace falta complicarlo más.

Terra: el modelo de trabajo habitual

Terra sería mi elección por defecto para la mayor parte del trabajo serio del día a día. Es el punto de equilibrio entre capacidad, velocidad, coste y autonomía. Tiene margen suficiente para entender contexto, investigar, planificar varios pasos y utilizar herramientas sin convertir cada tarea en una operación costosa.

Para investigación puede localizar información, contrastar fuentes, resumirla y convertirla en una explicación útil. En teología, historia o cuestiones intelectuales permite mantener una conversación más matizada, comparar interpretaciones y señalar dudas sin tener que recurrir siempre al modelo máximo.

En diseño y desarrollo web lo usaría para crear una página, organizar su arquitectura, proponer una interfaz, escribir componentes, conectar servicios y hacer iteraciones. Para un proyecto nuevo puede ser el modelo principal, dejando Sol para las decisiones de arquitectura especialmente difíciles o para los errores que se resistan.

En OpenClaw, Terra es adecuado cuando el agente debe coordinar varias fuentes, recordar un objetivo, escoger entre distintas acciones y devolver un resultado estructurado. También es una buena opción para diseñar automatizaciones nuevas antes de pasarlas a Luna para su ejecución repetitiva.

Sol: problemas complejos y de alto impacto

Sol lo reservaría para las situaciones en las que la calidad de las decisiones importa más que el coste o la velocidad. No significa que haya que usarlo para todo, sino que conviene tenerlo disponible cuando el problema exige un análisis profundo, una planificación cuidadosa o una gran capacidad de depuración.

En una investigación difícil puede ayudar a formular mejores preguntas, comparar evidencias, detectar contradicciones y construir una conclusión bien argumentada. En teología o en cualquier tema con muchas interpretaciones, es especialmente útil cuando no basta con resumir y hace falta distinguir conceptos, supuestos y consecuencias.

En programación lo elegiría para debugging complicado, refactorizaciones grandes, cambios que afectan a varias partes del sistema, problemas de arquitectura, migraciones y situaciones en las que un error puede introducir una cadena de fallos. También es el candidato natural para crear desde cero una aplicación ambiciosa o para revisar críticamente una solución propuesta por otro modelo.

Casos concretos de mi uso

OGame con control del navegador

Gestionar una partida de OGame combina dos trabajos distintos. La parte mecánica —revisar planetas, comprobar recursos, construir algo, moverme por los menús o lanzar una acción ya decidida— puede hacerla Luna.

La parte estratégica es diferente: interpretar el estado de la cuenta, decidir qué conviene priorizar, coordinar recursos y flotas, mantener objetivos a medio plazo y reaccionar ante cambios. Para eso Terra es una opción más equilibrada. Sol tendría sentido en una situación especialmente compleja, con muchas restricciones, decisiones irreversibles o un coste alto por equivocarse.

Administración de un VPS por SSH

Para comprobar espacio, consultar registros conocidos, reiniciar un servicio concreto o ejecutar una tarea documentada, Luna puede bastar siempre que los permisos y las instrucciones estén bien limitados.

Terra sería preferible para mantenimiento general, investigar por qué un servicio no responde, revisar una instalación o coordinar varias comprobaciones. Sol lo reservaría para migraciones, problemas de seguridad, pérdida de datos, cambios de infraestructura o cualquier operación en la que una orden equivocada pueda dejar el VPS fuera de servicio.

La autonomía cambia completamente el cálculo: cuando el modelo sólo sugiere comandos, el usuario puede revisar; cuando el agente los ejecuta directamente, la elección de un modelo más cuidadoso puede estar justificada.

Diseño y desarrollo web

Luna es suficiente para cambios pequeños, textos, estilos, componentes aislados o mantenimiento rutinario. Terra es el modelo natural para diseñar y construir una web completa: entender el objetivo, proponer la estructura, implementar las páginas y ajustar la experiencia de usuario.

Sol aporta valor cuando hay que resolver una arquitectura compleja, integrar muchos servicios, depurar errores difíciles o tomar decisiones que condicionarán todo el proyecto. También lo usaría en la primera fase de una aplicación importante, para establecer una base sólida, y después pasaría el mantenimiento normal a Terra o Luna.

Plugins de Obsidian

Para modificar un plugin pequeño, cambiar una opción, ajustar una interfaz o corregir un error evidente, Luna puede hacerlo. Terra es mejor cuando hay que entender el funcionamiento del plugin, respetar sus convenciones y tocar varias piezas sin romper la compatibilidad.

Sol queda para refactorizaciones profundas, problemas de rendimiento, errores intermitentes, cambios de API o plugins cuyo código sea difícil de comprender. Como Obsidian se ha convertido en mi memoria personal conectada a la IA, aquí el coste de introducir cambios silenciosos también merece atención: no sólo importa que compile, sino que siga conservando y mostrando correctamente la información.

Automatizaciones y OpenClaw

OpenClaw es probablemente el caso en el que más importa distinguir entre inteligencia y autonomía. Un modelo puede ser capaz de escribir código y, sin embargo, no ser la mejor elección para un agente que toma decisiones, usa herramientas, conserva contexto y se ejecuta sin supervisión constante.

Usaría Luna para boletines, comprobaciones periódicas, sincronizaciones, clasificación y tareas con entradas y salidas muy definidas. Terra lo usaría para crear y revisar los flujos, investigar cuando una automatización falla y coordinar varias herramientas. Sol lo reservaría para diseñar agentes importantes, depurar comportamientos extraños, analizar permisos o revisar automatizaciones que puedan tener consecuencias externas.

La estrategia más sensata es construir con Terra o Sol, probar con supervisión y ejecutar después con Luna cuando el flujo esté estabilizado. Así se paga la capacidad máxima durante el diseño, no durante cada repetición.

ChatGPT, Work y Codex

En conversación directa, ChatGPT es el espacio más natural para pensar, investigar, redactar y discutir ideas. Terra puede ser el compañero habitual; Luna sirve para consultas rápidas y tareas de mucho volumen; Sol queda para análisis complejos, decisiones importantes y problemas que requieren una segunda marcha.

Work y Codex tienen más sentido cuando el trabajo se apoya en archivos, carpetas, repositorios, terminales o herramientas. Ahí no sólo importa la respuesta final: importa que el modelo sepa orientarse, inspeccionar el contexto, actuar en el entorno y verificar lo que ha hecho. Para un cambio trivial, Luna puede ahorrar tiempo y coste. Para un proyecto real, Terra suele ser el punto de partida. Para una operación delicada o un debugging difícil, Sol puede compensar ampliamente la diferencia.

Una configuración razonable

Mi configuración mental quedaría así:

1. Empiezo por Luna si la tarea es repetitiva, reversible y está bien especificada.
2. Subo a Terra si hay que investigar, coordinar herramientas, tomar decisiones o trabajar con un contexto amplio.
3. Elijo Sol si el problema es difícil, el agente tiene mucha autonomía o el coste de equivocarse es alto.
4. Vuelvo a Luna cuando el trabajo ya está entendido y convertido en un procedimiento estable.

La clave es no confundir el modelo más caro con el modelo más adecuado. Un modelo potente puede ser innecesario para una tarea rutinaria, mientras que ahorrar demasiado en una operación crítica puede salir caro. La elección correcta es la que ajusta la capacidad al riesgo real.

Para mi uso concreto, Terra sería el modelo principal de trabajo; Luna, el motor de ejecución y mantenimiento; y Sol, el especialista para los momentos en los que necesito profundidad, autonomía fiable o máxima atención. Esa combinación ofrece algo más valioso que utilizar siempre el mismo modelo: una forma de trabajar sostenible, flexible y adaptada a cada problema.

Desolate, la novela de CF escrita con la ayuda de Grok

Lars Rönnbäck escribió la novela de ciencia ficción Desolate (casi 400 páginas) en colaboración con Grok en menos de 100 horas totales. Empezó con una sola idea que llevaba tiempo rondándole: una científica sola en la cara oculta de la Luna que ve algo que no debería existir.

El proceso fue el siguiente:

• Preparación (unas 8 horas): Primero habló con Grok sobre qué necesita un autor para escribir un libro. Crearon fichas de personajes, hicieron worldbuilding y documentaron viñetas históricas con investigación precisa para los flashbacks.
• Redacción capítulo a capítulo(70 horas, la mayor parte del tiempo): Lars actuaba como director. Escribía un guion sencillo para cada capítulo (a veces muy detallado, otras veces solo "estos dos personajes hablando de esto") y le pedía a Grok que generara el capítulo. Luego refinaban el texto de forma iterativa hasta que quedaba satisfecho. Usaba la interfaz web de Grok y mantenía un documento maestro en Typora (un editor de Markdown). Cada capítulo aprobado se pegaba allí. Grok tenía suficiente contexto para recordar toda la historia.
• Edición de desarrollo (10 horas): Una vez terminado el borrador, lo pasó a Gemini para que actuara como editor analítico y detectara problemas de coherencia o profundidad. Después refinó con Grok.
• Portada y publicación (unas 12 horas): Generó la imagen de portada con Playground, la retocó en Inkscape, preparó los archivos con Overleaf (LaTeX) y publicó en Amazon KDP e IngramSpark. Todo el proceso fue prácticamente gratis.

Lars destaca que Grok escribió prácticamente el 99% del texto, pero él fue quien dirigió la visión, el tono y la estructura en todo momento. El resultado es una novela de ciencia ficción con anomalías cuánticas, aislamiento y profundidad emocional que él mismo califica de sorprendente.

Enlaces:

• Presentación completa de Lars (YouTube): https://www.youtube.com/watch?v=tbdtTAqrswI
• Libro en Amazon: busca "Desolate Lars Rönnbäck"
• Artículo sobre el proceso: https://www.unintelligence.ai/post/co-authoring-a-book-with-grok-from-a-one-liner-to-a-book-in-100-hours-by-lars-rönnbäck

El niño de 8 años que se convirtió en desarrollador de juegos con Grok Build

En julio de 2026, Adem Vessell dejó a su hijo de 8 años solo un rato con Grok Build, la herramienta de xAI que permite crear aplicaciones completas solo con lenguaje natural. Lo que pasó después es de esas historias que parecen sacadas de ciencia ficción.

El niño empezó con un juego sencillo. Luego hizo otro, y otro. En vez de parar, tuvo una idea propia: "¿Y si hago un emulador para meter todos mis juegos dentro?" Así que creó un simulador de Mac y otro de iPhone, ambos en el navegador, donde sus juegos se abren dentro de un escritorio o una pantalla de móvil falsa.

No se quedó ahí. Integró modelos de IA locales, añadió texto a voz usando el micrófono del MacBook y ahora puede hablar directamente con los personajes de sus juegos. Algunos títulos incluso cargan enlaces reales a YouTube y otras webs.

El resultado es Kid Arcade (kid-made-games.grok.me), una colección pública con más de 16 juegos y los dos emuladores. Entre ellos hay cosas como I Am Bird, I Am Monkey (donde puedes charlar con Ellie), BLOXY Classic, Minecraft Grass, Job Sim o AI City Collapse. Todo funciona sin instalar nada, en el móvil, tablet o ordenador, y los chats funcionan incluso offline.

Lo más bonito es que sus hermanos se engancharon y ahora construyen y juegan juntos. Adem creó un GitHub solo para los proyectos de sus hijos y subió una versión limpia para que cualquiera pueda probarlo.

Esta historia muestra lo que está pasando ahora mismo: un niño de 8 años, sin saber programar, ha creado un arcade completo con emuladores, IA conversacional y voz porque una herramienta le permitió pensar en voz alta y ver sus ideas convertirse en realidad al instante.

¿Quieres que te pase el enlace directo para probar los juegos?El niño de 8 años que se convirtió en desarrollador de juegos con Grok Build

En julio de 2026, Adem Vessell dejó a su hijo de 8 años solo un rato con Grok Build, la herramienta de xAI que permite crear aplicaciones completas solo con lenguaje natural. Lo que pasó después es de esas historias que parecen sacadas de ciencia ficción.

El niño empezó con un juego sencillo. Luego hizo otro, y otro. En vez de parar, tuvo una idea propia: "¿Y si hago un emulador para meter todos mis juegos dentro?" Así que creó un simulador de Mac y otro de iPhone, ambos en el navegador, donde sus juegos se abren dentro de un escritorio o una pantalla de móvil falsa.

No se quedó ahí. Integró modelos de IA locales, añadió texto a voz usando el micrófono del MacBook y ahora puede hablar directamente con los personajes de sus juegos. Algunos títulos incluso cargan enlaces reales a YouTube y otras webs.

El resultado es Kid Arcade (kid-made-games.grok.me), una colección pública con más de 16 juegos y los dos emuladores. Entre ellos hay cosas como I Am Bird, I Am Monkey (donde puedes charlar con Ellie), BLOXY Classic, Minecraft Grass, Job Sim o AI City Collapse. Todo funciona sin instalar nada, en el móvil, tablet o ordenador, y los chats funcionan incluso offline.

Lo más bonito es que sus hermanos se engancharon y ahora construyen y juegan juntos. Adem creó un GitHub solo para los proyectos de sus hijos y subió una versión limpia para que cualquiera pueda probarlo.

Esta historia muestra lo que está pasando ahora mismo: un niño de 8 años, sin saber programar, ha creado un arcade completo con emuladores, IA conversacional y voz porque una herramienta le permitió pensar en voz alta y ver sus ideas convertirse en realidad al instante.

Enlaces principales:

• Kid Arcade (juegos y emuladores públicos):
  https://kid-made-games.grok.me/
• Página en Grok Hub:
  https://hub.grok.me/app/kid-made-games
  (o también: http://hub.grok.me/kid-made-games)

Publicaciones originales de Adem Vessell en X:

• Primera mención del proyecto (28 julio 2026):
  https://x.com/AdemVessell/status/2082131381245956109
• Anuncio de que los juegos están en vivo:
  https://x.com/AdemVessell/status/2082328769604591722
• Actualización sobre el ranking en el Hub (número 11 con buenas valoraciones):
  https://x.com/AdemVessell/status/2082860389185069287
• Perfil de Adem Vessell:
  https://x.com/AdemVessell

Otros enlaces útiles:

• GitHub de Adem Vessell (menciona que creó uno específico para los proyectos de sus hijos):
  https://github.com/AdemVessell

Z.ai Glm 5.3

📊 ZCode / GLM Coding Plan Lite — comparación con ChatGPT Plus y OpenCode Zen

Hoy he estado mirando https://zcode.z.ai/en (el agente de código de Z.ai, los de GLM) y me interesa su plan Lite. He pedido a Jane que lo compare con ChatGPT Plus (20 €) y con OpenCode Zen, y que lo ponga en contexto con mi uso real de OpenClaw. Resumen:

Qué es el plan Lite (GLM Coding Plan):

• Precio: 18 $/mes (~16,5 €), con la promo de lanzamiento 12,6 $/mes (~11,6 €).
• Cuota: 10.000 créditos/semana y 2.000 créditos por ventana de 5 h → en la práctica ~80 prompts cada 5 h y ~400 prompts/semana.
• Modelos incluidos: GLM-5.2 (flagship), GLM-5-Turbo, GLM-4.7 y GLM-4.5-air. Contexto de 1M.
• GLM-5.2 y 5-Turbo consumen 3× créditos en horas punta (lun–vie 14:00–18:00 hora de Singapur = 08:00–12:00 hora de Madrid) y 2× en el resto; hay promo de 1× en horas valle hasta finales de septiembre.
• Funciona con 20+ herramientas de agente: ZCode, Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode y OpenClaw (lo lista su propia web). O sea: se puede enchufar directamente a mi OpenClaw.
• Incluye MCP de visión, búsqueda web, lector web y Zread. Privacidad por defecto (no entrenan con tus datos).
• Estimación oficial: ~43–87 M tokens/semana con GLM-5.2 y caché caliente. No es pago por token: es cuota plana de prompts.

vs ChatGPT Plus (20 €/mes):

• ChatGPT Plus es el ecosistema cerrado de OpenAI: GPT-5.6 Sol, ~160 mensajes/3 h, Codex, Deep Research, Sora, memoria, etc. Muy potente para uso directo en web/app.
• Pero NO incluye API: no se puede conectar a OpenClaw ni a agentes externos. Para mi flujo (agentes, crones, automatización) el Lite de GLM es más útil porque sí entra en OpenClaw. ChatGPT Plus y GLM Lite no compiten por lo mismo: uno es un producto de chat, el otro es combustible para agentes.

vs OpenCode Zen:

• Zen NO es una suscripción: es una cartera de 20 $ de saldo que se gasta por tokens (auto-recarga cuando baja de 5 $). Modelos premium (Claude, GPT-5.x, Gemini, Grok) + gratuitos (DeepSeek Flash Free, etc.). Ideal para probar modelos sueltos, pero el dinero vuela con modelos caros (ayer ya lo analicé: en Reddit hay casos de 20 $ en 2 horas).
• El Lite de GLM, en cambio, es gasto fijo predecible: pagas y tienes una cuota de prompts con GLM-5.2 incluido. Más parecido a OpenCode Go (10 $/mes que ya pago) que a Zen.

vs mi uso real de OpenClaw:

• Mi consumo actual: DeepSeek directo ~5,4 $/mes (~7.800 requests/mes, ~260 req/día, ~443 M tokens de entrada con 95 % de caché) + OpenCode Go 10 $/mes. Total ~15 $/mes.
• El Lite (~400 prompts/semana ≈ 1.600/mes) se queda corto como modelo principal: mis crones y el boletín generan ~7.800 requests/mes. Con automatización masiva lo agotaría en pocos días.
• Su sitio natural sería el de complemento puntual: GLM-5.2 bajo demanda para tareas duras de razonamiento/código en OpenClaw, sin tocar los límites de DeepSeek/Go. Y como el propio z.ai soporta OpenClaw, la integración debería ser directa.
• También hay que vigilar: los límites por ventana de 5 h (~80 prompts) penalizan sesiones largas, y las horas punta (mañanas en España) triplican el consumo.

Conclusión (de momento): interesante y barato, pero no sustituye a DeepSeek Flash + Go para mi volumen. Lo veo como opción B: un mes de prueba para evaluar GLM-5.2 en OpenClaw cuando haya una tarea que lo justifique, o si Z.ai saca un plan con más cuota. ChatGPT Plus no es alternativa para agentes (sin API). Zen sigue siendo "probar con 20 $ cuando toque". Decisión pendiente, no urgente.

¿Me bastaría el plan Lite de ZCode? (respuesta de ChatGPT Luna)

He analizado mi consumo mensual de ZCode para saber si el plan Lite, de 12,60 USD al mes, sería suficiente para mi uso habitual.

Estos son mis datos:

Modelo	Entrada	Salida	Caché	Solicitudes
Flash	343,7 M	2,75 M	93,8 %	7.448
Pro	62,4 M	261 K	97,5 %	708
Total	406 M	3 M	—	8.156

A primera vista, 406 millones de tokens parecen una cantidad enorme. Sin embargo, esa cifra necesita contexto. El 93,8 % de las entradas de Flash y el 97,5 % de las entradas del modelo Pro fueron reutilizadas mediante caché.

Eso significa que aproximadamente 381 millones de tokens no tuvieron que procesarse completamente de nuevo. Considerando la tarifa reducida que Z.ai aplica a los tokens cacheados, mi consumo efectivo sería aproximadamente equivalente a:

• 25,2 millones de tokens nuevos.
• 76,2 millones de tokens cacheados ponderados.
• 3 millones de tokens de salida.

En total, unos 104 millones de tokens efectivos durante el mes, no 409 millones procesados a precio completo.

Además, mis 8.156 solicitudes mensuales representan aproximadamente 1.900 solicitudes semanales. Esto indica un uso frecuente, pero no necesariamente extremo: muchas solicitudes corresponden a iteraciones pequeñas, revisiones, preguntas sobre el código o cambios concretos.

¿Qué ofrece Lite?

Según la página de ZCode, el plan Lite incluye:

• 10.000 créditos semanales.
• Acceso rotativo a los modelos y funciones más recientes.
• Más de 20 herramientas para agentes.
• Integración con ZCode y otras herramientas de programación.
• Uso orientado a proyectos pequeños y a un repositorio principal.

Mi consumo mensual no demuestra de forma matemática que Lite vaya a sobrarme, porque Z.ai no presenta los créditos como una equivalencia directa con tokens o solicitudes. El consumo depende del modelo utilizado, la complejidad de la tarea, las herramientas activadas, la duración del contexto y el porcentaje de caché.

Aun así, hay varios factores a favor de Lite:

1. La mayor parte de mi uso corresponde al modelo Flash, que previsiblemente consume menos cuota que el modelo Pro.
2. El porcentaje de caché es muy alto. Esto es importante porque el agente reutiliza buena parte del contexto del proyecto en lugar de procesarlo completamente en cada solicitud.
3. Mi consumo está distribuido a lo largo del mes. No estoy generando cientos de millones de tokens nuevos cada semana.
4. Z.ai recomienda Lite para trabajar con un proyecto a la vez, que encaja con un flujo de desarrollo individual.

¿Cuándo podría quedarse corto?

Lite podría no ser suficiente si:

• Los 406 millones de tokens fueran semanales en lugar de mensuales.
• Trabajara simultáneamente en varios repositorios.
• Utilizara constantemente el modelo Pro para tareas complejas.
• Ejecutara muchos agentes en paralelo.
• El porcentaje de caché disminuyera considerablemente.
• Realizara tareas largas de análisis, refactorización o generación desde cero todos los días.

En ese caso, el plan Pro ofrecería más margen, ya que ZCode lo presenta con aproximadamente seis veces el uso de Lite, además de mayor prioridad y velocidad.

Conclusión

Con mis datos mensuales, el plan Lite parece una opción razonable y probablemente suficiente, especialmente porque mi uso tiene una tasa de caché cercana al 94 % y está concentrado principalmente en el modelo Flash.

No afirmaría que Lite me dará un margen ilimitado, pero sí que parece adecuado para un desarrollador individual que trabaja principalmente en un proyecto y utiliza el agente para programar, corregir errores, revisar código y hacer iteraciones continuas.

Mi estrategia sería empezar con Lite y observar el consumo real de créditos durante la primera semana. Si termino cada semana por debajo de aproximadamente el 70–80 % de la cuota, Lite debería ser suficiente. Si agoto regularmente los 10.000 créditos semanales, entonces tendría sentido pasar a Pro.

Por 12,60 USD al mes, Lite parece ofrecer una relación coste-uso especialmente interesante para programación con agentes. ChatGPT Plus, por 20 USD, sigue siendo más completo como asistente general —voz, imágenes, archivos, investigación y conversación—, pero para un flujo centrado específicamente en trabajar sobre repositorios, ZCode Lite parece más especializado y potencialmente más rentable.

Los créditos, límites y precios de Z.ai pueden cambiar. La confirmación definitiva debe hacerse desde el panel de consumo de la cuenta.

Crónicas de la IA

 ¿Y AHORA QUÉ?

Día 3 de Agosto. Ahora mismo tengo funcionando:

ChatGPT (20 Euros) funcionando por debajo de sus posibilidades, controlando vps, varias partidas de Ogame, y automatizaciones varias.

DeepSeek (Api directa) con OpenClaw, mucho uso.

OpenCode Go (plan inicial de 5 dólares) muchísimo uso, con OpenClaw, tareas continuas, así como la documentación constante de todo lo que hago (Obsidian, Notion).

Voy monitoreando todo lo que sale. Hoy leo de Qwen 3.8 Max (que tiene un plan compatible con OC) pero que parece que devora tokens de forma salvaje. Por otro lado DeepSeek Flash ha sacado una actualización muy importante, y en todas las simulaciones que hago DeepSeek directo vía API es la más económica con diferencia. Eso no quita mi potente curiosidad por probar otros LLM´s. GLM 5.2 me impresionó muchísimo. Kimi K3, también. 

Pero la pregunta sigue siendo ¿qué más puedo hacer ahora? 

He seguido mejorando mi "segundo cerebro" (como dicen en YouTube), Obsidian, he instalado un plugin que es un panel muy personalizable. Tras varios intentos sólo GPT Sol es el que ha montado algo que merece la pena, pero tengo que seguir trabajando en él. 

Otro proyecto que tengo es un CRM de iglesia, es un proyecto bastante amplio, hay un módulo que es muy interesante que quiero ponerlo en marcha ya.

¿Y qué más? Esa es la pregunta. Ya tengo el VPS operativo, tendría que bucear en esa biblioteca que es GitHub para probar más aplicaciones. También me da curiosidad probar a hacer un juego, una especie de simulación. Otra idea es hacer una APK para Android, pero una app que sea tan personal que sólo sirva para mí, con las cuestiones que más uso.... (uffff, cuántas posibilidades veo allí). ¿Os acordáis de la app "Diario incremental"? Qué lejos parece todo eso... ahora estoy en proyectos de mucha más envergadura. Todo esto que estamos viviendo es FASCINANTE. 

(05/08/26) Estoy añadiendo más modelos, lo cual está haciéndome ahorrar tokens y llamadas. Uso Ollama Cloud y Gemini (uso gratuito), estoy con Nvidia, pero me está dando error algunas de las llamadas que estoy haciendo.  Tomo nota de algunas tareas que quiero hacer, ¡ahora es posible el control del PC! y eso en tareas de oficina muy repetitivas es muy interesante. Vivimos en tiempos emocionantes amigos. Nunca antes había hecho tanto uso del PC.

Hace dos días un seguir me compartió 4 páginas de un relato que había escrito en el que ¡yo era el protagonista! Me pareció todo un detalle. ¡Gracias amigo P!

Sigo explorando planes de tokens, pero creo que la mejor decisión es seguir con mi configuración actual:

DeepSeek (pago por tokens) + OpenCloudGo + OpenAI (esto ya es imprescindible, porque Work ofrece algo que nadie más ofrece).

Así que debería de dejar de seguir explorando. Ayer los de Minimax presentaron un modelo de generación de vídeo, parece que algunos están muy entusiasmados con este.