Crea tu propio Granola con modelos abiertos
Graba y transcribe tus reuniones con modelos abiertos, conviértelas en datos estructurados y monta una memoria buscable de todas tus conversaciones.
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Graba y transcribe tus reuniones con modelos abiertos, conviértelas en datos estructurados y monta una memoria buscable de todas tus conversaciones.
GLM 5.3 empata con Kimi K3 en lo más alto de los modelos abiertos y corre en nuestra infraestructura europea con 1M de contexto y los mismos 150 € al mes.
Un nodo de 8 H200 para GLM-5.2 cuesta 25.250 € al mes antes de servir un solo token. Los números completos, el break-even y cuándo gana el hardware propio.
Once modelos abiertos resuelven los 80 casos de empresa de nuestra guía. Los tres ejes que deciden cuál, y quince casos con el suyo al lado.
Los cinco teoremas del paper de Cordis, el framework de plugins detrás de DeepSeek Harness, explicados en lenguaje llano y con lo que ya corre en producción.
Qué automatiza de verdad un ayuntamiento pequeño con modelos abiertos: registro, actas, bandos, subvenciones y ordenanzas, siempre con revisión humana.
Anthropic va a marcar el texto de Claude, y la razón es el artículo 50 del AI Act. Qué obliga, a quién, qué queda exento y qué cambia con los modelos abiertos.
Cómo diseñar sistemas multi-modelo donde un LLM abierto planifica, otro ejecuta y el contexto que se pasan entre ellos es eficiente.
GLM 5.2, el modelo abierto MIT de 744B, ya corre en la infraestructura europea de Helmcode con zero logs y tarifa plana de 150 euros al mes.
La versión tranquila del AI Act: qué obligaciones te aplican de verdad desde el 2 de agosto, cuáles movió el Ómnibus y qué conviene tener listo.
FP8, NVFP4, H200, B200: qué acelera en hardware cada generación de NVIDIA, cuánta VRAM necesita tu modelo y qué GPU comprar. Con datos de producción reales.
117 billion tokens, 3.68 million requests, 21 countries, and 99.98% uptime. NaN is a community of builders with its own inference infrastructure and a private platform to deploy apps and agents.
In this post I'll walk you through how the community's inference servers are set up: the hardware we use, the stack we run, and the models we serve.
I've spent several hours over several days documenting and optimizing my entire local environment so I can "mechanize" the work I do every day managing infrastructure for multiple startups.
This post isn't meant to be a guide on how to use Clawd, but rather a look at how we're rolling it out at Helmcode to have an AI Agent that helps us with our day-to-day work managing the Cloud infrastructure of multiple startups.
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