🚨 OpenAI recientemente lanzó GPT-OSS: modelos de razonamiento de código abierto gpt-oss-120b y gpt-oss-20b. ¡Sigue nuestro último blog de análisis profundo sobre su arquitectura, comparativas con DeepSeek-R1, requisitos de computación y los endpoints sin servidor de Hyperbolic para ambos modelos!

🚀 El equipo Qwen de Alibaba lanzó Qwen-Image, un modelo MMDiT de 20B parámetros que revoluciona la generación de texto a imagen. Renderizado de texto nativo en píxeles para carteles impresionantes, soporte bilingüe EN/CN, sobresale en estilos fotorealistas/anime. Sumérgete en nuestro artículo técnico con una guía completa para implementar el modelo en Hyperbolic y Gradio.

Investigación del Dr. Yu Sun: Avanzando la IA con Cómputo Hiperbólico El Dr. Yu Sun, junto a investigadores de Stanford, UC Berkeley, UCSD y UT Austin, está empujando la frontera de la IA generativa utilizando la infraestructura de GPU de Hyperbolic Labs. Dos proyectos innovadores: generación de videos de un minuto y RNNs adaptativas. 🧵

¡Estamos orgullosos de estar sirviendo los últimos modelos de peso abierto de OpenAI: gpt-oss-20B y gpt-oss-120B, ¡ahora mismo en Hyperbolic! 💜 Pruébalo aquí: gpt-oss-20B: gpt-oss-120B: El rendimiento del modelo de 120B es de nivel ~o4-mini. El modelo más pequeño puede ejecutarse en la mayoría de las computadoras de escritorio y portátiles, mientras que el modelo más grande puede ejecutarse en equipos de alta gama y centros de datos. ¡El H100 más barato ($1.49/hora) para ejecutar los modelos tú mismo en!

Sumérgete en @nvidia 🐰 Arquitecturas de GPU Hopper vs ⚙️ Blackwell: saltos sucesivos en potencia de cálculo e interconexiones para tus cargas de trabajo de IA👇

La economía de la IA está alcanzando un punto de inflexión crítico. Según investigaciones, se proyecta que los costos de entrenamiento para modelos de IA de frontera superen los $1 mil millones para 2027. El CEO de @AnthropicAI, Dario Amodei, predijo que el próximo año, los costos de entrenamiento para modelos de IA crecerán a unos pocos miles de millones de dólares por ejecución. "En 2026, podría estar por encima de $10 mil millones entrenar un solo modelo. Para 2027, anticipa que las empresas de modelos tendrán ambiciones de construir clústeres de entrenamiento de $100 mil millones."

🚨 ¡Alerta de nueva función de Hyperbolic! 🚨 El Almacenamiento en Red ya está disponible, brindándote almacenamiento persistente a través de sesiones de GPU. Tus datos permanecen intactos incluso si tu instancia no lo está. No más inicios en frío. No más volver a subir conjuntos de datos masivos. Vamos a profundizar 👇

Despliega clústeres de GPU rápidamente con Hyperbolic

La Casa Blanca acaba de presentar un Plan de Acción de IA construido en torno a tres pilares: ✍️ > Acelerar la innovación > Construir una infraestructura de IA robusta > Líder en diplomacia y seguridad internacional de IA En Hyperbolic Labs, estamos orgullosos de apoyar esta misión al proporcionar computación asequible y confiable que impulsa el progreso de la IA. 🧵

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