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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Texto Claude Fable Mythos sobre un fondo oscuro con el horizonte iluminado de un planeta.
Los nombres Claude Fable y Mythos aparecen sobre una representación gráfica del amanecer desde el espacio.

Anthropic lanza los nuevos modelos Claude Fable y Mythos 5.2: más rápidos y más baratos

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Anthropic ha lanzado esta tarde Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2, la actualización de su gama más potente. Llegan con respuestas hasta un 30 % más rápidas, un precio más bajo y un modo acelerado opcional que multiplica por 2,5 la velocidad de generación. Están disponibles desde hoy en la nube de Amazon, Google y Microsoft. Te contamos todos los detalles.

La carrera de los modelos frontera se ha trasladado a encontrar el modelo que tiene un menor coste por cada tarea. Cada pocas semanas aparece una versión nueva y la pregunta ya no es qué es capaz de hacer, sino cuánto cuesta cada respuesta y cuánto tarda, puesto que el uso de tokens se ha consolidado como una de las grandes preocupaciones de los usuarios. Anthropic ha construido su última generación alrededor de esa idea, y lo ha hecho con dos nombres que comparten el mismo motor por dentro, aunque no la misma puerta de entrada ni el mismo público: hablamos de Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2.

Fable 5.2 llega a todos los usuarios con las salvaguardas de ciberseguridad y biología activadas, mientras que Mythos 5.2 se entrega con menos restricciones y solo a organizaciones que pasan por los programas de verificación de la compañía, como ha explicado la nota que ha publicado la firma. Te contamos todos los detalles.

Imagen usuario de twitter
Claude
@claudeai
Claude Fable 5.2 is available today on all paid plans, on the Claude Platform, and on all major cloud platforms.

It’s $8 per million input tokens and $40 per million output tokens, down from $10 and $50.

Read more: https://t.co/50jMVOnsvF

Introducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2
De anthropic.com
09 de noviembre, 2026 • 19:58

1.4K

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Más rápido y más barato que la versión anterior

El precio baja respecto a la generación anterior. Fable 5.2 y Mythos 5.2 cuestan 8 dólares por millón de tokens de entrada y 40 por millón de salida, y el modo rápido opcional, que acelera la generación hasta 2,5 veces, se queda en 16 y 80 dólares. La tarifa anterior era más alta para un rendimiento similar. Esa modalidad solo está en Claude Code, la plataforma para desarrolladores, y en las nubes de Google y Microsoft.

En las pruebas de la compañía, Fable 5.2 alcanza el 49,1 % en FrontierCode 2.0 con el esfuerzo más alto, por delante del 45,5 % de Opus 5.5 y del 42,8 % de GPT-6 Astra. Con herramientas llega al 74,2 % en Humanity’s Last Exam y al 89,3 % en uso de ordenador. Sin embargo, estos modelos han llegado a un punto en el que lo importante no es el rendimiento que ofrecen, que ya es más que alto, sino el coste que obligan a asumir. Y según las últimas novedades de las que hemos sido testigos, este precio es cada vez más económico, lo que es una muy buena noticia para el usuario.

Gráfico comparativo de precisión frente a coste de modelos Claude Opus 5.5, Fable 5.2, GPT-6 Astra y Gemini 4 Carbon.
Gráfico de dispersión FrontierCode 2.0 que analiza la relación entre el coste por tarea y la puntuación de precisión de modelos como Opus 5.5 y Fable 5.2.

Un sistema operativo en ocho días

Pero, ¿cómo van a rendir en el día a día? La firma ha desvelado un ejemplo que nos permite conocer exactamente cómo llega a funcionar. Uno de los ingenieros de Anthropic le pidió un sistema operativo desde una carpeta vacía, como experimento. El modelo coordinó más de 1.000 subagentes durante ocho días y produjo un sistema que arranca en un portátil, con núcleo propio, controladores de disco, teclado y red, almacenamiento, ventanas, pantalla de acceso e instalador. También migró un servicio crítico de Python a Rust y lo dejó arrancando 26 veces más rápido.

En ciencia, el modelo resolvió dos problemas abiertos de la física de agujeros negros, diseñó tres dispositivos electrónicos desde cero y formalizó la demostración del Último Teorema de Fermat en 30 horas. Anthropic asegura que más del 90 % de los cambios que se integran en su código ya los escribe Claude. Los primeros usuarios que lo han probado destacan otro aspecto que es todavía más importante que todo lo anterior. Y es que el modelo admite cuando no sabe algo en lugar de inventarlo sin más. Sin duda, uno de los grandes avances de la Inteligencia Artificial.

Gráfico de barras que compara puntuaciones de auditoría conductual entre los modelos Mythos 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 y Mythos 5.2.
Resultados de la auditoría conductual automatizada para diferentes versiones de modelos, donde una puntuación menor indica un mejor comportamiento alineado.

El modelo más seguro

Mythos 5.2 es la versión más avanzada en términos de ciberseguridad. En la evaluación interna sobre 1.829 vulnerabilidades públicas encontró un 10,2 % más que Opus 5.5 y un 14,4 % más que Mythos 5.1. Una empresa de seguridad comprobó que uno de cada seis fallos confirmados que localizaba se le había escapado a todos los modelos frontera que probó, y que además no exageraba la gravedad de los hallazgos frente a versiones anteriores.

Ese nivel de acceso exige pasar por el Cyber Verification Program o por el Life Sciences Verification Program, con revisión previa caso por caso de cada solicitud. Los clientes de Claude Enterprise ya tienen Claude Security para rastrear repositorios con los modelos más capaces.

Como siempre ocurre en el lanzamiento de este tipo de modelos, la firma ha explicado que va a reiniciar los límites de uso durante las próximas horas para que podamos empezar a probarlos con total libertad.

Resuelve tus dudas al instante

¿Qué es el Cyber Verification Program de Anthropic?
Es un proceso de verificación que tienen que superar las empresas que quieren acceder a ciertos modelos.
¿Qué significa que un modelo de IA 'alucine' en lugar de admitir que no sabe algo?
Que se inventa las respuestas.
¿Cómo se calcula el coste por millón de tokens en modelos como Claude?
Es la forma habitual de medir el coste por gastar los tokens.