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baltolkien¿Windows o Linux? El dilema de la soberanía digital en las aulas de Madrid – Episodio 6 del Podcast «La era de las distros»
Hace un tiempo que os vine a recomendar el podcast «La era de las distros» un proyecto del gran Lorenzo Carbonell que junto a los protagonistas correspondientes repasa lo que fue la punta de lanza del desembarco de Software Libre en España: las distribuciones educativas autonómicas. Tras promocionar el primer bloque dedicado a LinEx, es hora de seguir la promoción con Max, la distribución de Madrid que continua viva y dandoo guerra. Bienvenidos al Episodio 6 del Podcast «La era de las distros», que lleva por título «¿Windows o Linux? El dilema de la soberanía digital en las aulas de Madrid» donde nos relatan como se desarrolló esta distribución en la capital de España de la mano de Jose Quirino Vargas Ibáñez, Ismail Ali, Jesús González-Barahona y Lorenzo Carbonell.
¿Windows o Linux? El dilema de la soberanía digital en las aulas de Madrid – Episodio 6 del Podcast «La era de las distros»
Como sabréis los que me siguen, he sido docente de secundaria en la Comunidad Valenciana desde el 2000, así que viví los años de la irrupción informática en las aulas en primera persona: los primeros ordenadores en las salas de profesores, las primera aplicaciones para la gestión de los colegios, los tímidos intentos de acercar las TIC al alumnado, las primeras escaramuzas para controlar los móviles en las aulas, etc.
En ese panorama, algunas comunidades autónomas del estado español decidieron que era el momento de dar una oportunidad al Software Libre, tanto por razones económicas como por tener la soberanía digital que tanta importancia está adquiriendo ultimamente.
Contar la historia de estas iniciativas es el propósito del Podcast de «La era de las distros» que en este sexto episodio vemos el inicio de otra de las grandes, una distribución que sigue en activo y que ha marcado otro hito en el mundo de la soberanía digital: MAX de EducaMadrid.
A principios de la década de los 2000, España se convirtió, casi sin darse cuenta, en el mayor laboratorio de software libre del mundo. Mientras el planeta miraba hacia Silicon Valley, en regiones como Extremadura, Andalucía y Madrid se estaba fraguando una batalla épica por la soberanía digital. No se trataba solo de ahorrar costes en licencias; era una cuestión de ética, de pedagogía y de independencia tecnológica.
Hoy, con la perspectiva que nos dan más de dos décadas de evolución digital, miramos atrás para entender qué significó la era de las distribuciones autonómicas y por qué el caso de MAX en la Comunidad de Madrid marcó un punto de inflexión en la gestión de la tecnología pública.
Los participantes del podcast son:
- Jose Quirino Vargas Ibáñez. Durante esos años fue Jefe del Área TIC. Dirección General de Infraestructuras. Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid.
- Ismail Ali. En aquellos años fue Asesor Técnico Docente del Área TIC de la Consejeria de Educación de la Comunidad de Madrid. Coordinador del Grupo de Desarrollo MAX
- Jesús González-Barahona. Catedrático del área de Ingeniería Telemática en la Universidad Rey Juan Carlos (Móstoles, Madrid).
- Lorenzo Carbonell
Con este episodio empezamos el ciclo de audios dedicados a Max, la distribución autonómica, la que rompió el hielo y que facilitó el camino a las que iban llegando.
Os puedo asegurar que vale la pena escucharlo para que no caiga en el olvido el increíble trabajo que realizaron las personas involucradas en el proyecto y para aprender a gestionar el futuro, aprendiendo de las cosas que no se pudieron hacer bien en el pasado.
Puedes escuchar el podcast en cualquiera de las siguientes plataformas:
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¿Windows o Linux? El dilema de la soberanía digital en las aulas de Madrid – Episodio 6 del Podcast «La era de las distros»
Bienvenidos al Episodio 6 del Podcast «La era de las distros», que lleva por título «¿Windows o Linux? El dilema de la soberanía digital en las aulas de Madrid» donde nos relatan como se desarrolló esta distribución en la capital de España de la mano de Jose Quirino Vargas Ibáñez, Ismail Ali, Jesús González-Barahona y Lorenzo Carbonell. -
Disponible MAX 6.0.1
Un comunicado escueto nos anuncia que ya tenemos disponible MAX 6.0.1, la primera actualización de la distribución autonómica de Madrid que hace poco dio el salto a la versión 6.0…. Leer más: Disponible MAX 6.0.1 -
Reunión de puertas abiertas del Grupo MAX
El Grupo Max, formado por los desarrolladores y suaurios de la distribución de la comunidad de Madrid ha decidido organizar una reunión de puertas abiertas, a la que todos estamos invitados.
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Tiny Wins for Packagers: End-of-Week Update (2026-09-18)
AkademyES 2026. La reunión más social de #KDE España y simpatizantes del software libre
En este 2026 KDE cumple 30 años y KDE España cumple 20. Y quiere celebrarlo de la manera más comunitaria y diferente. Este octubre de 2027 reserva unos días para compartir y debatir
La gran comunidad de KDE celebra este año 2026 los 30 años de existencia, en el que el proyecto ha creado una gran comunidad mundial que engloba personas en todos los continentes.
Y este mismo 2026, la comunidad local de KDE España celebra también su 20 aniversario, aunando a personas que utilizan software desarrollado por KDE, o que son afines al software libre en todo el estado español.
Para celebrar este doble aniversario redondo, desde KDE España están organizando una AkademyEs especial. Más social, que trata de ser un punto de encuentro de las personas que forman KDE España, las que utilizan software de KDE o que son afines a los ideales de cooperación y software libre que está en la base de la comunidad de KDE.
Esa cita especial de KDE España será el AkademyEs que se celebrará los días 23 al 25 de octubre de 2026 en un espacio único, un camping en la sierra de Madrid para hacer un evento distinto y especial.
La cita será en el camping Arco Iris en la sierra madrileña y tienes toda la información de opciones de reserva y de plazos en este enlace:
Las fechas de reservas y alojamientos van llegando a su fin, por tanto si tienes pensado acudir, o si estás indeciso, no lo dudes más, reserva las fechas y prepárate para conocer a la comunidad de KDE España y simpatizantes que se vayan a reunir en esta AkademyEs.
Por cuestiones organizativas el registro es obligatorio si vas a asistir. Así que no lo dudes más y repite la experiencia de acudir a un AkademyEs que promete ser especial o haz que esta cita especial sea tu primer AkademyEs. Pincha sobre este enlace para inscribirte:
Pero si quieres dar un paso más y además de testigo de esta AkademyEs ser protagonista, también puedes plantear tu charla o actividad en estos días de reunión. Las fechas están cerradas, pero si quieres participar, lo mejor es escribir un correo y ver qué responden.
La organización (dentro de lo posible) tratará de ser flexible y atenderá tu propuesta para incluirla en el AkademyEs si puede ser. El mejor día para enviar tu charla fue ayer, el segundo mejor día, ahora mismo!!
Echa un vistazo ya a este enlace y no te demores más:
Este es el momento de ser partícipe de KDE, la comunidad que hace posible que puedas utilizar software libre de calidad en tus equipos informáticos. KDE España está ahí desde hace 20 años divulgando y dando a conocer alternativas comunitarias que nada tienen que envidiar a las opciones privativas y comerciales que restringen tu libertad de y rastrean tu uso.
KDE y KDE España empezó con un pequeño paso ilusionador, quien iba a pensar que aquellos pioneros de hace 30 o 20 años iban a crear lo que es hoy en día. Y lo que se ha construido ha sido gracias a la comunidad.
Tú, que eres parte de KDE. Tú que utilizas software de KDE. Que divulgas sus beneficios. Tú que lo disfrutas. Tú haces KDE.
Cuaderno de notas Markdown de KDE, Marknote
En ocasiones el nacimiento de una aplicación se hace tan viral en mi mundo que no veo necesario que se publique en el blog o, me pilla en época de muchas noticias y se queda desfasada su presentación una semana más tarde. Después pasa el tiempo y cuando quiero dedicar un artículo sobre ella me doy cuenta que no ha sido presentada en él, así que me toca enmendar la plana. Esto le ha ocurrido a Marknote, el cuaderno de notas Markdown de KDE que apareció hace un tiempo y que no tiene su entrada particular en el blog. Hoy resuelvo este error.
Cuaderno de notas Markdown de KDE, Marknote
A lo largo del día solemos tener que anotar muchas cosas: lista de compras, tareas, trucos, recetas, procesos para realizar cualquier tarea, etc. Para ello han aparecido muchas aplicaciones que te permiten gestionarlas: Obsidian, Joplin, Logseq, Standard Notes o Trillium, por nombrar unos cuantos.
No obstante, como bien sabemos, la Comunidad KDE suele caracterizarse por tener una aplicación para cada necesidad y, por tanto, hace un tiempo presentó su propuesta: Marknote, un cuaderno de notas que utiliza Markdown para tener nuestra vida más o menos organizada.
Según los desarrolladores de KDE:
Marknote le permite crear notas de texto enriquecido y organizarlas fácilmente en cuadernos. Puede personalizar los cuadernos eligiendo un icono y un color de acento para cada uno, lo que facilita distinguirlos y mantener las notas al alcance de la mano. Las notas se guardan como archivos Markdown en la carpeta Documentos, lo que facilita su uso fuera de Marknote así como dentro de la aplicación.
Sus características más importantes son las siguientes:
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Notas locales en Markdown: guarda las notas como archivos
.mdeditables y accesibles desde otras aplicaciones, con posibilidad de elegir la carpeta de almacenamiento. - Organización flexible: permite clasificar las notas en cuadernos y subcarpetas.
- Editor visual y Markdown: ofrece edición de texto enriquecido —negrita, cursiva, subrayado, tachado, encabezados, listas de tareas y tablas—, además de un modo fuente para editar el Markdown directamente.
- Enlaces internos tipo wiki: permite enlazar notas, incluso entre distintos cuadernos, para crear una red de contenidos relacionados.
- Integración con Plasma: incluye un complemento para KRunner que permite buscar y abrir notas directamente desde el lanzador del escritorio.
- Herramientas prácticas: incorpora modo de enfoque sin distracciones, inserción o arrastre de imágenes, bocetos rápidos, deshacer/rehacer e importación desde KNotes y maildir.
Más información: Marknote KDE
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Спящий режим в openSUSE
На протяжении месяцев меня преследовал странный баг на моём основном компьютере: иногда система не могла корректно выйти из режима сна и входила в такой состояние, что мне приходилось выключать её кнопкой на блоке питания. При этом, данная ситуация возникала не всегда и как будто случайно — примерно в половине случаев пробуждение ото сна происходило корректно. У меня вполне обычная конфигурация на Intel Core 9-го поколения со встроенной графикой (т.е. Nvidia у меня и близко нет) и двумя ОС на борту: openSUSE Leap и Fedora. Мне удалось выяснить, что дело, скорее всего, было не в железе, так как в Fedora данный баг не проявлялся никогда. Значит, что-то не так было именно в Leap. Анализ логов journalctl ничего не выявил, и я решил заняться диагностикой методом проб и ошибок. Первый подозреваемый — ядро, а точнее набор патчей к нему от openSUSE. Я скачал ванильное ядро и собрал его по старинке через make all, установил и загрузился в него. Проблема не ушла. Ну, и чтобы вы понимали — каждый этап такой диагностики требует пары-тройки дней наблюдений за тем, как себя ведёт спящий режим, иначе можно ничего и не заметить.
Короче говоря, после многих дней размышлений, гугления и изучения профильных тем на Reddit и openSUSE Forums, я почти случайно обнаружил виновника моих бед. Это оказалась системная служба power-profiles-daemon, которая управляет профилями энергопотребления и позволяет переключать их, в том числе, в панели Plasma. Я решил отключить её и на всякий случай задействовать вместо неё tuned. Службы, кстати, между собой конфликтуют, поэтому в один момент времени может выполняться только одна из них. Не то чтобы они особо полезны на десктопе, но я решил всё же оставить tuned включённым. В итоге, нужный набор команд получился таким:
sudo systemctl disable power-profiles-daemon --now
sudo systemctl mask power-profiles-daemon.service
sudo systemctl enable tuned --now
Всё, после этого проблема ушла. У меня сейчас уже несколько дней аптайма и как минимум дюжина циклов сон-пробуждение, без каких-либо зависаний в openSUSE Leap. Если у вас была подобная проблема, попробуйте мой способ решения!
El clásico reloj de HTC en tu escritorio, Flip Clock – Plasmoides para Plasma 6 (40)
Ya llevo mucho tiempo promocionando plasmoides para Plasma 6 y, al parecer, es un tema inagotable. De hecho, el número de ellos presentados en la KDE Store no para de aumentar, así que esta sección tiene cuerda para rato. En esta ocasión sigo con el clásico reloj de HTC que puedes tener en tu escritorio gracias a Flip Clock, con el que llegamos al widget número 40 de la serie.
El clásico reloj de HTC en tu escritorio, Flip Clock – Plasmoides para Plasma 6 (40)
Como he comentado en otras ocasiones, de plasmoides tenemos de todo tipo funcionales, de configuración, de comportamiento, de decoración o, como no podía ser de otra forma, de información sobre nuestro sistema como puede ser el uso de disco duro, o de memoria RAM, la temperatura o la carga de uso de nuestras CPUs.
Así que espero que le deis la bienvenida a Flip Clock, una creación de pruefsumme que nos proporciona el clásico reloj de con efecto de “flip” (tarjetas que giran) para KDE Plasma 6, inspirado en los relojes mecánicos clásicos y en el estilo de HTC Sense de principios del siglo XXI.
Para los que no lo conozcan, Flip Clock muestra la hora actual en dos tarjetas animadas de solapa: una para las horas y otra para los minutos. Las tarjetas realizan un giro físico en dos fases en cada cambio de minuto y de hora.
Entre sus opciones de este widget nos encontramos:
- Fecha
- Tiras de texto personalizables
- Formato de 12/24 horas,
- Ceros iniciales
- Zona horaria
- Animación
- Configuración del tiempo, para que puedas adaptarlo a tu escritorio
Una cosa que me ha gustado es que el tiempo es opcional y que usa los proveedores de tiempo instalados en Plasma para obtener ubicación, condición, temperatura y rango, con iconos ilustrados originales para cada condición meteorológica.
Para finalizar comentar que sus requisitos básicos son que la versión de escritorio KDE Plasma 6.7 o superior. y que está diseñado para ser utilizado como widget de escritorio, no para una barra panel.
Y como siempre digo, si os gusta el plasmoide podéis «pagarlo» de muchas formas en la página de KDE Store, que estoy seguro que el desarrollador lo agradecerá: puntúale positivamente, hazle un comentario en la página o realiza una donación. Ayudar al desarrollo del Software Libre también se hace simplemente dando las gracias, ayuda mucho más de lo que os podéis imaginar, recordad la campaña I love Free Software Day de la Free Software Foundation donde se nos recordaba esta forma tan sencilla de colaborar con el gran proyecto del Software Libre y que en el blog dedicamos un artículo.
Más información: KDE Store
¿Qué son los plasmoides?
Para los no iniciados en el blog, quizás la palabra plasmoide le suene un poco rara pero no es mas que el nombre que reciben los widgets para el escritorio Plasma de KDE.
En otras palabras, los plasmoides no son más que pequeñas aplicaciones que puestas sobre el escritorio o sobre una de las barras de tareas del mismo aumentan las funcionalidades del mismo o simplemente lo decoran.
Aquí bajo os muestro los últimos publicados en el blog.
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El clásico reloj de HTC en tu escritorio, Flip Clock – Plasmoides para Plasma 6 (40)
En esta ocasión sigo con el clásico reloj de HTC que puedes tener en tu escritorio gracias a Flip Clock, con el que llegamos al widget número 40 de la serie. -
Reloj vertical para tu escritorio con Vertical Clock – Plasmoides para Plasma 6 (39)
Os presento un Reloj vertical para tu escritorio con el que llegamos al widget número 39 de la serie. -
Reloj inverso para tu escritorio (respecto al hemisferio norte, al menos) con Girosur – Plasmoides para Plasma 6 (38)
os presento Girosur, un reloj inverso para tu escritorio (respecto al hemisferio norte, al menos) con con el que llegamos al widget número 38 de la serie.
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Stolen!
Bombarded by the deception and lies of the AI industry I chose to sample boy Amodei for the ironic outrage about Chinese companies stealing their dataset. Thus the tune title.
Usually I barely manage to finish up my weekly beats track on a Sunday night. This week I've somehow had some extra time to sink into polishing an actual full track on the Dirtywave M8. Built around the bassline where I've mimicked the approach used on the Analog 4 of fading in a modulated filter and volume pulse over time using slight different tools (the M8 has 4 LFOs and ability to modulate a modulator).
Bonsai 2 27B: Uma nova métrica para a inteligência artificial
Executar modelos avançados de inteligência artificial localmente ainda exige, na maioria dos casos, computadores com grande quantidade de memória RAM ou placas gráficas caras. O Bonsai 2 27B, desenvolvido pela PrismML, propõe mudar essa realidade por meio de uma combinação de quantização ternária, transformações matemáticas e kernels de inferência especializados.
Baseado no Qwen3.8-27B, o modelo possui 27 bilhões de parâmetros e, em precisão FP16, ocuparia aproximadamente 54 GB. Entretanto, a versão ternária do Bonsai 2 reduz esse tamanho para cerca de 5,9 GB, mantendo, segundo a PrismML, 98,2% do desempenho agregado do modelo original.
Essa redução superior a nove vezes abre uma possibilidade importante: executar um modelo da classe de 27 bilhões de parâmetros em computadores pessoais, notebooks e dispositivos que jamais conseguiriam carregar sua versão em precisão completa.
O que é um modelo ternário?
Os modelos tradicionais armazenam seus pesos utilizando números com diferentes níveis de precisão, como FP32, FP16, BF16 ou INT8. Quanto maior a precisão, maior é o consumo de memória e a quantidade de dados movimentados durante a inferência.
No Bonsai 2, a maior parte dos pesos pode assumir somente três valores:
-10+1
Por isso, ele é chamado de modelo ternário.
Em vez de utilizar 16 bits para representar cada peso, o Bonsai 2 trabalha com aproximadamente 1,76 bit efetivo por peso, combinando os valores ternários com fatores de escala em FP16 aplicados por grupos.
Na prática, isso reduz drasticamente o espaço necessário para armazenar o modelo e também diminui o volume de dados transferidos entre a memória e o processador ou GPU durante a geração dos tokens.
A compressão não é aplicada apenas em algumas camadas. Segundo a PrismML, a representação de baixa precisão é utilizada de ponta a ponta no modelo de linguagem. Apenas uma pequena parcela dos parâmetros, relacionada a componentes sensíveis como normalização e estados da atenção linear, permanece em maior precisão para preservar a estabilidade.
A importância da rotação de Hadamard
Simplesmente converter os pesos de um modelo para -1, 0 e +1 normalmente causaria uma perda significativa de qualidade. Alguns pesos carregam mais informação do que outros, e arredondá-los diretamente poderia destruir partes importantes do conhecimento do modelo.
Para reduzir esse problema, o Bonsai utiliza uma transformação conhecida como rotação de Hadamard.
Antes da quantização, essa operação redistribui matematicamente as informações entre os pesos. É como espalhar os valores mais extremos pela matriz, evitando que poucos parâmetros concentrem uma quantidade excessiva de informação.
A rotação é incorporada permanentemente aos pesos armazenados, sem aumentar o tamanho final do arquivo. Durante a inferência, uma transformação correspondente também precisa ser aplicada às ativações do modelo.
Esse detalhe explica uma das principais limitações atuais do Bonsai 2: ele não funciona corretamente no llama.cpp oficial. É necessário utilizar o fork disponibilizado pela PrismML, que contém os kernels ternários e as transformações exigidas pelo modelo. O mesmo acontece no ecossistema Apple, onde é necessária uma versão adaptada do MLX.
Sem essas modificações, o programa pode até carregar os pesos, mas produzirá resultados incorretos ou sem sentido.
Tamanho do modelo e consumo real de memória
O Bonsai 2 27B está disponível em diferentes formatos, cada um com características próprias:
| Formato | Tamanho aproximado | Característica |
|---|---|---|
| GGUF PTQ1_0 | 5,95 GB | Empacotamento ternário mais denso |
| GGUF PQ2_0 | 7,21 GB | Utiliza posições de 2 bits, facilitando a descompactação |
| MLX 2-bit | 7,67 GB | Versão destinada ao Apple Silicon |
| MLX com visão | 8,60 GB | Inclui também o módulo visual |
O tamanho do arquivo, entretanto, não representa todo o consumo de memória durante a execução. O runtime também precisa reservar espaço para as ativações, buffers e o cache KV utilizado para manter o contexto da conversa.
Em testes relatados pela MindStudio, o servidor do llama.cpp consumiu pouco mais de 12 GB de VRAM com sua configuração padrão de quatro slots paralelos. Ao limitar o servidor para uma única requisição simultânea com --parallel 1, o consumo caiu para menos de 8 GB.
Isso significa que o Bonsai 2 pode funcionar em uma GPU de 8 GB, dependendo do formato escolhido, do tamanho do contexto e da quantidade de requisições paralelas. Para uma utilização mais confortável, especialmente com contextos maiores, uma GPU com 12 GB ou mais continua sendo recomendável.
Contexto de até 262 mil tokens
Outro diferencial do Bonsai 2 é sua janela de contexto de aproximadamente 262 mil tokens. Isso permite trabalhar com grandes documentos, repositórios de código, históricos extensos e tarefas que dependem de muitas informações simultâneas.
Esse contexto seria extremamente caro se todas as camadas utilizassem atenção tradicional. O Qwen3.8 adota uma arquitetura híbrida, na qual aproximadamente 75% das camadas utilizam atenção linear e 25% utilizam atenção completa.
A atenção linear reduz o crescimento do custo computacional à medida que o contexto aumenta. A atenção tradicional permanece em uma parte das camadas para preservar a capacidade do modelo de relacionar informações distantes.
Mesmo assim, é importante lembrar que informar um contexto máximo de 262 mil tokens não significa que qualquer computador conseguirá utilizá-lo integralmente. Quanto maior o contexto efetivamente carregado, maior será o consumo de memória e o tempo necessário para processar o prompt.
Desempenho e eficiência energética
De acordo com os resultados publicados pela PrismML, o Bonsai 2 27B alcança até 143 tokens por segundo em uma NVIDIA GeForce RTX 5090 e aproximadamente 46,8 tokens por segundo em um Apple M5 Max.
Em uma RTX 4090, a empresa informa consumo de aproximadamente 0,714 mWh por token, tornando o modelo 40% mais eficiente energeticamente do que um modelo de 8 bilhões de parâmetros executado em precisão completa.
Os resultados variam conforme o hardware e o formato escolhido. O PTQ1_0 pode apresentar vantagem em GPUs limitadas pela largura de banda da memória, enquanto o PQ2_0 pode ser mais eficiente em equipamentos com maior capacidade computacional, pois seu formato simplifica a descompactação dos pesos.
Portanto, o arquivo menor nem sempre será automaticamente o mais rápido. O desempenho depende do equilíbrio entre largura de banda, capacidade de processamento, kernels disponíveis e custo da descompactação.
O modelo realmente preserva 98,2% da capacidade original?
Nos benchmarks apresentados pela PrismML, o Bonsai 2 atingiu uma pontuação agregada de 83,9, enquanto o Qwen3.8-27B em precisão completa alcançou 85,4. Os testes incluem raciocínio, matemática, programação, visão, seguimento de instruções e utilização de ferramentas.
Os números são impressionantes, mas precisam ser interpretados com cautela. O resultado de 98,2% foi obtido em avaliações realizadas e publicadas pela própria desenvolvedora.
Testes práticos relatados pela MindStudio apresentaram resultados mais variados. O modelo demonstrou bom desempenho em visão e escrita criativa, mas falhou ao localizar um erro de fuso horário propositalmente inserido em uma aplicação. Em outro teste, gerou uma interface visualmente satisfatória, porém com um botão que não funcionava, mesmo depois de diferentes tentativas de correção.
Esses resultados não significam que a tecnologia seja ruim. Eles demonstram que uma pontuação média próxima à versão original não garante comportamento idêntico em todas as tarefas. Pequenas perdas de precisão podem se tornar mais visíveis em fluxos com várias etapas, agentes autônomos, programação e uso de ferramentas.
Onde o Bonsai 2 pode ser utilizado?
A combinação de baixo consumo de memória, suporte multimodal e contexto extenso torna o modelo interessante para diferentes aplicações:
- assistentes de programação executados localmente;
- análise privada de documentos;
- interpretação de imagens e capturas de tela;
- sistemas RAG sem envio de dados para a nuvem;
- agentes capazes de utilizar ferramentas;
- automação de tarefas em estações de trabalho;
- processamento de informações corporativas sensíveis;
- arquiteturas híbridas entre IA local e serviços em nuvem.
Em uma arquitetura híbrida, tarefas frequentes ou sensíveis podem ser processadas localmente, enquanto operações mais complexas são encaminhadas seletivamente para modelos maiores na nuvem. Isso pode reduzir custos, latência, dependência de conexão e exposição de dados confidenciais.
Limitações atuais
Apesar das vantagens, o Bonsai 2 ainda possui alguns obstáculos:
- depende de forks específicos do
llama.cppou do MLX; - os kernels ternários ainda não fazem parte dos runtimes oficiais;
- o consumo real pode superar bastante o tamanho do arquivo;
- contextos muito extensos continuam exigindo memória e processamento;
- os resultados dos benchmarks do fabricante ainda precisam de maior validação independente;
- algumas tarefas podem apresentar perdas mais perceptíveis do que a média agregada sugere.
A dependência de um runtime personalizado é provavelmente a principal barreira para sua adoção imediata. Uma possível integração dos kernels ternários ao llama.cpp oficial tornaria a instalação mais simples e permitiria que o modelo fosse utilizado por um público muito maior.
Uma nova métrica para a inteligência artificial
O Bonsai 2 representa uma mudança importante na forma como avaliamos modelos de IA. Durante muito tempo, a evolução foi medida quase exclusivamente pela quantidade de parâmetros ou pela pontuação em benchmarks.
Com modelos ternários, uma nova métrica ganha relevância: a densidade de inteligência, ou seja, quanta capacidade útil pode ser entregue dentro de determinado orçamento de memória, processamento e energia.
Um modelo de 27 bilhões de parâmetros ocupando menos de 6 GB permite utilizar uma classe de inteligência antes restrita a servidores em equipamentos muito mais acessíveis. A tecnologia ainda precisa amadurecer, principalmente no suporte dos runtimes e na validação independente, mas demonstra que modelos maiores não precisam necessariamente exigir infraestruturas maiores.
Se a quantização ternária continuar evoluindo sem comprometer significativamente a qualidade, ela poderá transformar não apenas a IA executada em computadores pessoais, mas também servidores corporativos, datacenters e dispositivos de borda.
O Bonsai 2 27B não elimina a necessidade da nuvem, mas amplia consideravelmente aquilo que pode ser realizado localmente. E, em um cenário no qual privacidade, soberania dos dados, custo e eficiência energética estão se tornando fundamentais, essa talvez seja sua contribuição mais importante.
Referências
Linux Saloon 220 | Early Edition
Tumbleweed – Review of the week 2026/38
Dear Tumbleweed users and hackers,
This week saw the release of 6 snapshots (0910, 0911, 0912, 0914, 0915, and 0916).
The star of this week’s show was undoubtedly KDE, which delivered a stellar triple-header across consecutive releases: KDE Plasma 6.7.5 landed in snapshot 0910, KDE Frameworks 6.30 followed in 0911, and KDE Gear 26.08.1 completed the desktop suite’s major updates in 0912. Beyond the graphical interface, core system integrity was a major focus. Snapshot 0915 brought a crucial security-hardening round, delivering backported glibc CVE fixes alongside security updates for cups, alsa, and gvfs. Snapshot 0916 followed up with further CVE mitigations in freeipmi, 7zip, and xz (fixing a critical invalid memory access bug in the lzma decoders).
Under the hood, snapshot 0915 brought exciting architectural enhancements to Mesa, including enabling the ‘rocket’ Gallium driver for Rockchip NPUs on AArch64 and shipping the ‘Teflon’ TensorFlow Lite delegate in a new subpackage. OpenCV also expanded its media capabilities, enabling native support for both JPEG XL and AVIF, while the Linux Kernel progressed to version 7.2.5 in snapshot 0914.
These 6 snapshots delivered the following updates:
- 389-ds 3.3.1+8c2711bd6
- 7zip 26.03
- bash-completion 2.17.0
- container-selinux 2.251.0
- freeipmi 1.6.19
- fuse3 3.18.3
- gimp 3.2.6
- gnome-maps 50.5
- gnome-software 50.4
- gstreamer 1.28.7
- gtk4 4.22.5
- gvfs 1.60.3
- kbd 2.10.0
- KDE Frameworks 6.30
- KDE Gear 26.08.1
- KDE Plasma 6.7.5
- libgcrypt 1.12.4
- libpcap 1.10.7
- libstorage-ng 4.5.352 & 4.5.353
- Linux Kernel 7.2.5
- llvm23 23.1.1
- openblas 0.3.34
- poppler 26.09.0
- postfix 3.11.7
- python-pip 26.2.1
- selinux-policy 20260910 & 20260914
- shotwell 33.0
- simdutf 9.1.2
- timezone 2026d
- xz 5.8.4
- yast2-python-bindings 5.0.3
- yast2-samba-client 5.0.5
- zchunk 1.5.4
With these updates successfully rolled out, it is time to turn our gaze forward and see what the staging areas are cooking up for the near future:
- Swig 4.5.0: Progress is being made with compatibility updates applied to other packages, such as yast2-python-bindings, but integration issues remain tracked under boo#1275515.
- fontconfig 2.18.3: Still held up as it breaks the AppStream test suite.
- libnettle 4.0.0: Remains explicitly excluded from main staging runs while developers work on resolving test suite breakages in libzypp.