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Qwen3-Max-Thinking rivaliza más que nunca con Gemini 3 Pro de Google. La clave está en lo que no se está contando
Hay días en los que da la sensación de que abrimos el móvil y el tablero vuelve a cambiar. Desde que ChatGPT irrumpió en noviembre de 2022, la carrera de la inteligencia artificial no ha dejado de acelerarse, y cada pocas semanas aparece un nuevo modelo que promete empujar un poco más el listón. A veces es una actualización, otras es un “flagship” con un apellido distinto, pero el patrón se repite: más potencia, más ambición y un relato cada vez más global. En ese contexto, China está ganando visibilidad de forma cada vez más evidente, y el nombre que ahora se cuela en la conversación es Qwen3-Max-Thinking, la propuesta de Alibaba con la que quiere jugar en la misma liga que las grandes referencias del momento.
A primera vista, Qwen3-Max-Thinking podría parecer otro nombre más en la lista interminable de modelos. Pero aquí hay un matiz relevante: lo presenta como su modelo estrella para tareas de razonamiento, y lo coloca explícitamente en la misma conversación que Gemini 3 Pro. La compañía asegura que ha escalado parámetros y ha invertido recursos de computación en refuerzo para mejorar varias dimensiones a la vez, desde conocimiento factual y razonamiento complejo hasta seguimiento de instrucciones, alineamiento con preferencias humanas y capacidades de agente. Dicho de otro modo: no está vendiendo solo potencia bruta, sino una forma de “pensar” mejor.
Lo que los benchmarks enseñan
Para aterrizar esa promesa, lo más útil es mirar la tabla comparativa que tenemos entre manos, con 19 benchmarks y un recuento directo: Gemini 3 Pro lidera en 11, Qwen3-Max-Thinking lo hace en 8. Este dato, por sí solo, no decide “quién es mejor”, pero sí ayuda a entender el tipo de pulso que plantea Alibaba cuando lo enfrenta a Google. Aquí merece la pena ser muy literal con lo que estamos midiendo: cada benchmark se centra en una habilidad concreta, desde conocimiento general hasta programación, uso de herramientas, seguimiento de instrucciones o análisis de contexto largo.
Si buscamos el punto donde Qwen3-Max-Thinking aprieta de verdad, hay uno que destaca por encima del resto: el seguimiento de instrucciones y la alineación con lo que los humanos prefieren en una conversación. En Arena-Hard v2, Qwen se impone con 90,2 frente a 81,7 de Gemini, que es la mayor diferencia a su favor en toda la tabla (8,5 puntos arriba). No es un matiz menor, porque este tipo de benchmark no premia solo el “acierto” técnico, sino el resultado final que una persona considera más útil al comparar respuestas a ciegas. A eso se suma IFBench, donde Qwen gana por la mínima (70,9 frente a 70,4). Traducido a la vida real: cuando el usuario no formula una instrucción perfecta, cuando el encargo tiene ambigüedad o exige interpretar intención, Qwen parece más orientado a clavar lo que se le pide y a hacerlo de una forma que se siente natural.
El otro terreno donde Qwen sostiene su narrativa de “modelo pensante” es el razonamiento matemático y la resolución lógica de problemas. En HMMT, tanto en la edición de noviembre de 2025 como en la de febrero de 2025, Qwen queda por delante (94,7 frente a 93,3 y 98,0 frente a 97,5, respectivamente). Y en IMOAnswerBench también gana, aunque por un margen mínimo: 83,9 frente a 83,3. Estos números no sugieren una paliza, pero sí un patrón consistente: cuando el problema exige varios pasos de lógica y no se resuelve solo con memoria o con una respuesta bonita, Qwen tiende a sacar ventaja.
A estas mejoras Alibaba les añade un componente que ya se está convirtiendo en el nuevo estándar: que el modelo no se quede en el texto, sino que pueda actuar. En su presentación, la compañía habla de un uso adaptativo de herramientas que permite recuperar información bajo demanda e invocar un intérprete de código. Y en los benchmarks también aparece esa orientación: en HLE (w/ tools), Qwen se impone con 49,8 frente a 45,8 de Gemini, lo que sugiere una mejor capacidad para desenvolverse cuando el modelo puede apoyarse en herramientas externas. Aquí el cambio de fondo es importante: ya no es solo “qué responde”, sino cómo investiga, cómo decide qué herramienta utilizar y cómo sintetiza lo que encuentra.
Hay una parte de esta comparación donde Gemini 3 Pro se siente más “ingeniero” que “conversador”, y es precisamente donde muchos usuarios profesionales ponen el foco. El modelo de Google gana en MMLU-Pro y MMLU-Redux, dos pruebas muy asociadas a conocimiento general, y también en GPQA y HLE, que en esta tabla aparecen como benchmarks exigentes de evaluación y preguntas complejas. En código, Gemini se impone en LiveCodeBench v6 y también en SWE Verified, lo que refuerza la idea de que, para tareas de programación, sigue siendo una apuesta muy sólida. A eso se suma AA-LCR, donde lidera en análisis de documentos largos.
La letra pequeña se esconde más allá del precio
Llegados a este punto, hay una pregunta que pesa tanto como cualquier benchmark: cuánto cuesta usar estos modelos en serio. En precios estándar por 1M de tokens, el contraste es claro. En Gemini 3 Pro, la entrada se mueve entre 2 y 4 dólares según el tramo de tokens de entrada, mientras que en Qwen3-Max el input figura en 1,2 dólares. Pero la diferencia más importante aparece en la salida, que es donde se paga el “pensamiento” del modelo: Gemini marca 12 a 18 dólares frente a los 6 dólares de Qwen. Traducido en proporciones, en uso estándar Gemini es aproximadamente 1,67 veces más caro en entrada y 2 veces en salida en el tramo habitual. Si el tramo supera los 200.000 tokens de entrada, la distancia sube a 3,33 veces en entrada y 3 veces en salida.
Gemini es aproximadamente 1,67 veces más caro en entrada y 2 veces en salida en el tramo habitual.
Y aquí llegamos a la parte que suele quedar fuera de la conversación cuando todo se centra en potencia y precio: qué pasa con tus datos cuando usas el modelo, y bajo qué reglas. En el caso de Qwen, hay que separar claramente dos mundos. Por un lado está el chat web de consumo, cuyos términos contemplan el uso y almacenamiento del “contenido de Usuario” para desarrollar y mejorar tecnologías de IA, incluyendo contenido desidentificado, y la posibilidad de procesarlo para nuevos productos y servicios. Además, al menos en nuestra revisión, no hemos encontrado un control claro o una opción visible que permita desactivar ese uso. Por otra parte, en el material revisado no aparece una referencia explícita a la UE ni al RGPD. En su política de privacidad, Alibaba advierte de transferencias internacionales de datos y señala que el servicio se presta generalmente desde Singapur y que los datos suelen procesarse en Singapur, Indonesia y o China.
Alibaba, eso sí, introduce matices importantes. El entorno profesional Alibaba Cloud asegura que no usa los datos para entrenamiento y que cifra la información con AES-256. También explica que el tratamiento de las conversaciones cambia según el tipo de uso: en llamadas directas por API no se guardan, mientras que en otros modos sí puede conservarse historial para mejorar la experiencia. Google introduce un matiz comparable: con Gemini API de pago, los prompts y respuestas no se usan para entrenar modelos y se tratan como confidenciales. A ese marco debemos señalar otro elemento de contexto: la Ley de Inteligencia Nacional china, en su artículo 7, establece que organizaciones y ciudadanos deben, conforme a la ley, “apoyar, asistir y cooperar” con el trabajo de inteligencia nacional, manteniendo además el secreto sobre lo conocido, una obligación legal que ha generado preocupaciones en la Unión Europea y en otras partes del mundo.
Imágenes | Xataka con Gemini 3 Pro | Captura de pantalla
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Las empresas europeas llevan años conviviendo con una realidad difícil de ignorar: muchas amenazas digitales no nacen aquí, pero pueden terminar llegando igualmente a sus sistemas, sus correos y sus documentos internos. A veces lo hacen de forma ruidosa, otras con mensajes disfrazados. En este caso, lo que hemos visto es precisamente ese salto. Proofpoint afirma que un actor cibercriminal de habla china observado inicialmente sobre todo contra organizaciones asiáticas, ha extendido sus campañas a Reino Unido, Alemania e Italia con un conjunto de herramientas cada vez más amplio.
Identificando el problema. Proofpoint identifica al actor como TA4922 y lo vincula al ecosistema cibercriminal de habla china por varios indicios: metadatos en chino dentro de muestras de malware, uso frecuente de infraestructura asociada a proveedores chinos y solapamientos con campañas como Silver Fox o Void Arachne. Aun así, la compañía separa este grupo de esas etiquetas y lo analiza como una amenaza propia, probablemente motivada por dinero.
Europa entra en el mapa. Los especialistas empezaron a observar campañas asociadas a TA4922 en primavera de 2025, pero el cambio de escala llegó después. La actividad del grupo aumentó de forma notable en marzo de 2026 y mantuvo un ritmo alto en abril, con una diversidad operativa inédita en sus datos sobre este actor. En ese periodo aparecen campañas dirigidas a organizaciones de Reino Unido, Alemania e Italia, además de Sudáfrica, ya dentro de una expansión más global, una señal de que el grupo ya no se limita a sus objetivos más habituales en Asia.
El gancho está en lo cotidiano. La puerta de entrada no siempre es una vulnerabilidad espectacular, sino un mensaje bien adaptado al contexto de quien lo recibe. Proofpoint describe señuelos localizados que imitan comunicaciones de recursos humanos, avisos de nóminas, auditorías fiscales, declaraciones de IVA, facturas o requisitos de cumplimiento normativo. En algunos casos, el intento no se queda en el correo: el actor también trata de mover la conversación a WhatsApp, LINE o Microsoft Teams, canales donde puede prolongar la ingeniería social lejos de la visibilidad habitual del correo corporativo.
La caja de herramientas crece. Proofpoint señala que TA4922 ha ampliado de forma notable su arsenal en los últimos meses, algo que encaja con el aumento de actividad observado en marzo y abril de 2026. El informe menciona varias piezas: Atlas RAT, una puerta trasera de acceso remoto identificada recientemente por los investigadores; RomulusLoader, un cargador pensado para descargar y ejecutar nuevas cargas; SilentRunLoader, orientado al robo de datos de Chrome, y ValleyRAT/Winos4.0, una familia ya documentada.
Atlas RAT. Este malware puede recopilar información del sistema, listar y subir archivos al servidor de mando y control, cargar plugins o módulos adicionales y ejecutar nuevas cargas. También incorpora funciones de vigilancia, como keylogger, capturas de pantalla, acceso al portapapeles y grabación de audio o vídeo mediante micrófono y cámara web. Proofpoint mantiene el matiz: evalúa al actor como financieramente motivado, pero advierte de que estas capacidades podrían usarse o venderse a grupos de espionaje.
Herramientas legítimas, uso malicioso. Una parte del problema está en que TA4922 no se apoya únicamente en malware reconocible. Proofpoint describe el uso de RomulusLoader para instalar software de administración remota como AnyDesk y SyncFuture, herramientas que pueden tener usos legítimos dentro de una organización, pero que en este contexto sirven para ampliar el control sobre el entorno afectado. SilentRunLoader completa la fotografía desde otro ángulo: busca datos sensibles de Chrome, incluidas credenciales, cookies e historial. Además, Proofpoint cree con alta confianza que el grupo probablemente está usando LLM para acelerar el desarrollo de nuevo malware basado en Python.
El aviso para Europa. Proofpoint describe a un actor capaz de moverse rápido, adaptar los mensajes al país y combinar cargas maliciosas con servicios legítimos, alojamiento en la nube y herramientas de administración remota. Eso obliga a mirar más allá del correo sospechoso evidente. Las recomendaciones de la compañía van en esa línea: controlar qué se ejecuta y desde dónde, vigilar conexiones anómalas, reducir privilegios locales y limitar el software permitido. La amenaza no se presenta como espionaje confirmado, pero sí como un riesgo empresarial muy real.
Imágenes | DC Studio
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Hijo del director de cine Rob Reiner, acusado del asesinato, busca dinero para pagar su defensa; reclama fondo dejado por sus padres
EFE.- Nick Reiner, acusado de asesinar a sus padres, Rob y Michele Reiner, ha reclamado ante un tribunal de Los Ángeles los fondos pendientes de un fideicomiso que sus progenitores le habían asignado, con el fin de pagar su defensa.
Según documentos judiciales obtenidos por TMZ, Reiner, de 32 años, presentó una solicitud este lunes pidiendo la entrega del dinero que, según asegura, debía haber sido desembolsado cuando cumplió 30 años.
El acusado habría contratado al reconocido abogado Alan Jackson para que liderara su equipo de defensa, pero el administrador del fideicomiso se negó a pagar los honorarios, lo que provocó que este abandonara el caso.
Los Reiner crearon el fideicomiso en 1992 para Nick, y sus dos hermanos Jake y Romy.
En la solicitud al tribunal, citada por TMZ, el acusado argumenta que actualmente no cuenta con ninguna otra fuente de financiamiento para cubrir sus gastos legales o su manutención básica mientras está tras las rejas.
En enero pasado, Jackson, quien en el pasado ha representado a figuras como Harvey Weinstein o Kevin Spacey, anunció que se retiraba del equipo de defensa.
Reiner, que está representado por un defensor público, enfrenta dos cargos de asesinato en primer grado por la muerte de sus padres. El caso incluye “circunstancias especiales”, lo que lo hace elegible para la pena de muerte o, en su defecto, para cadena perpetua sin posibilidad de libertad condicional.
En abril pasado el acusado se declaró no culpable. Una audiencia preliminar está fijada para septiembre en el caso.
El director de “When Harry Met Sally”, Rob Reiner, y la fotógrafa Michele Singer Reiner fueron encontrados apuñalados dentro de su casa de Brentwood el 14 de diciembre, y el hijo mediano de la familia Reiner fue detenido un día después.
La pareja fue encontrada por su hija, quien llegó a la casa después de que una masajista la llamara para avisarle que sus padres no abrían la puerta.
En diciembre, medios como Los Angeles Times y KNBC informaron que Reiner estaba siendo tratado por esquizofrenia antes del asesinato de sus padres.
Además, Reiner había luchado durante años contra la adicción y había hablado públicamente sobre sus desafíos.
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El avión civil más rápido desde el Concorde acaba de firmar su primer récord. La velocidad es solo una parte de la historia
Durante años hemos dado por hecho que la aviación civil había dejado de colocar la velocidad en el centro del discurso. La industria se movió hacia otros terrenos: ser más eficiente, alcanzar mayor autonomía y mejorar el confort de los ocupantes, sobre todo en vuelos largos. El Concorde quedó como una referencia difícil de repetir, casi como una frontera simbólica de otra época. Por eso resulta llamativo que Bombardier vuelva a poner la velocidad sobre la mesa con el Global 8000, un avión de negocios que la compañía presenta como el avión civil más rápido desde el Concorde. Y aun así, esa es solo una parte de la historia.
Una ruta con escaparate. La demostración llegó con un vuelo transatlántico muy concreto. El pasado 5 de junio, Bombardier comunicó que el Global 8000 había establecido su primer récord de velocidad tras cubrir la ruta entre Montreal, en Canadá, y Niza, en Francia, en algo más de seis horas. La firma explicó que el avión transportaba pasajeros rumbo al Gran Premio de Fórmula 1 de Mónaco y que entre ellos estaba Éric Martel, presidente y CEO de la compañía. No solo sirve para presumir de tiempo de vuelo: también coloca al avión en el terreno para el que ha sido diseñado.
La velocidad, en cifras. Uno de los grandes reclamos del Global 8000 está en su velocidad máxima de Mach 0.95, un dato que el fabricante utiliza para situarlo por encima del resto de jets de negocios. La compañía también habla de un crucero ultra rápido de Mach 0.92, además de un crucero de alta velocidad de Mach 0.90 y una velocidad típica de Mach 0.85. A eso suma una autonomía máxima de 8.000 millas náuticas, unos 14.800 kilómetros.
Más lejos y a más sitios. La otra clave está en cómo despega y aterriza. Bombardier asegura que el Global 8000 mantiene una agilidad poco habitual para un avión de muy largo alcance, con un rendimiento comparable al de un jet ligero en ciertas operaciones de pista. La explicación está en su ala Smooth Flĕx, diseñada para combinar sustentación a baja velocidad y rendimiento a alta velocidad, junto con unos slats de borde de ataque específicos. Según el fabricante, esta arquitectura le permite operar en hasta un 30% más de aeropuertos que su rival más cercano.
La otra parte de la historia. Más allá de las cifras de vuelo, Bombardier quiere que la cabina sea otro de los grandes argumentos del Global 8000. El avión puede tener una cocina de gran tamaño, asientos Nuage, iluminación Soleil y opciones de conectividad como JetWave, Starlink y Gogo Galileo. También destaca una altitud de cabina de 2.691 pies cuando el avión vuela a 41.000 pies, un dato que el fabricante presenta como el más bajo en la aviación de negocios de producción.
El Global 8000 no se entiende solo por el récord. Hablamos de un avión de negocios capaz de volar muy rápido, sostener vuelos de muy largo alcance, ampliar el abanico de aeropuertos posibles y ofrecer una cabina diseñada para clientes que esperan algo más que un asiento cómodo.
Imágenes | DUNCAN KIRK (CC BY 4.0)
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