Last year, I wrote a small configuration snippet for syslog-ng: FreeBSD audit source. I published it in a previous blog, and based on feedback, it is already used in production. And soon, it will be available also as part of a syslog-ng release.

As an active FreeBSD user and co-maintainer of the sysutils/syslog-ng port for FreeBSD, I am always happy to share FreeBSD-related news. Last year, we improved directory monitoring and file reading on FreeBSD and MacOS. Now, the FreeBSD audit source is already available in syslog-ng development snapshots.

Read more at https://www.syslog-ng.com/community/b/blog/posts/freebsd-audit-source-is-coming-to-syslog-ng

Kimi K2 é o mais novo modelo de linguagem de código aberto da Moonshot AI, projetado para ir além de um chatbot tradicional. Ele não apenas responde perguntas, mas também pode agir de forma autônoma, utilizando ferramentas, executando código e coordenando tarefas complexas. Nesta análise rápida, vamos destacar as principais capacidades e diferenciais do Kimi K2, seus avanços técnicos em relação às versões anteriores da série Kimi, e as potenciais aplicações práticas desse modelo de inteligência artificial de última geração.

Kimi K2: o “faça-tudo” da IA em linguagem simples

Imagine um assistente virtual que não só conversa, mas abre planilhas, roda códigos, gera relatórios e conclui tarefas sozinho. Esta é a especativa é o Kimi K2, o novo modelo de inteligência artificial (IA) aberto da Moonshot AI. A seguir, você vai entender por que tanta gente está falando dele — sem precisar ser engenheira(o) de software.

1. O que é o Kimi K2?

O Kimi K2 promete ser um “supercérebro” digital de código aberto. Ele foi treinado com volumes gigantescos de texto e, por isso, sabe responder perguntas sobre praticamente qualquer assunto. A grande novidade é que ele foi pensado para agir, não apenas para falar. Por exemplo, pode receber uma ordem (“analise estes dados de vendas”), abrir a ferramenta certa, fazer cálculos, criar gráficos e entregar o resultado — tudo sem intervenção humana.

2. Por que ele é diferente dos chatbots tradicionais?

• Time de especialistas sob o capô – Em vez de um único modelo monolítico, o Kimi K2 funciona como uma equipe de mini-especialistas. Cada um entra em ação quando seu conhecimento é mais útil. Assim ele mantém alta qualidade sem desperdiçar energia.
• Leitura de “livros” inteiros de uma vez – Ele consegue analisar documentos muito longos (até 128 mil palavras em uma única passada). Pense em contratos extensos, códigos-fonte ou relatórios empresariais sem precisar fatiar tudo em pedaços menores.
• Treinamento para usar ferramentas – Durante o aprendizado, o modelo “jogou” em cenários simulados onde precisava escolher a ferramenta certa (por exemplo, Python ou planilhas) para resolver problemas. Esse treino faz com que ele seja naturalmente bom em automatizar fluxos de trabalho.

3. O que ele já provou que consegue fazer?

Nos testes independentes mais usados pela comunidade:

• Conhecimento geral: desempenho entre os melhores modelos abertos.
• Matemática e lógica: acertos de nível avançado.
• Programação: escreve e corrige código com alta taxa de sucesso.

Em demonstrações da própria Moonshot AI, o Kimi K2 recebeu um banco de dados salarial em branco e, sozinho, fez filtros, criou gráficos, rodou testes estatísticos e gerou um relatório HTML interativo — sem que alguém precisasse digitar um só comando.

4. Quanto custa e como testar?

A Moonshot AI publicou o modelo no repositório Hugging Face sob licença aberta, o que significa que qualquer pessoa pode baixar gratuitamente, treinar com seus próprios dados e até usar em projetos comerciais. Há também serviços online já oferecendo uma interface pronta, sem instalação. Para usar com o llama.cpp use o Pull Request #14654 or llama.cpp um fork especial.

5. Limitações e próximos passos

• Ainda não “enxerga” imagens ou vídeos, mas a Moonshot AI já sinalizou que a próxima versão deve ganhar visão multimodal.
• Como qualquer IA, está sujeita a erros de alucinações; é prudente revisar antes de confiar cegamente nos resultados.

Resumindo

O Kimi K2 marca um salto de geração na IA aberta: sai o “bot que conversa”, entra o agente que faz. Ele reúne poder de processamento, leitura de contextos gigantes e habilidade de usar ferramentas para entregar trabalho real — de graça e sem portas fechadas. Para curiosas(os) e profissionais, vale a pena acompanhar: ele pode ser o motor por trás de novos assistentes pessoais, automações de escritório e até aplicativos que ainda nem imaginamos.

Me congratula presentaros el episodio 49 de KDE Express, titulado «Akademy-es con Baltasar y fin de temporada» donde David Marzal y un servidor charlan sobre el último gran evento de la Comunidad KDE en España: Akademy-es 2025 de Málaga OpenSouutCode Edition II.

Episodio 49 de KDE Express: Akademy-es con Baltasar y fin de temporada

Comenté hace ya bastante tiempo que había nacido KDE Express, un audio con noticias y la actualidad de la Comunidad KDE y del Software Libre con un formato breve (menos de 30 minutos) que complementan los que ya generaba la Comunidad de KDE España, aunque ahora estamos tomándonos un tiempo de respiro por diversos motivos, con sus ya veteranos Vídeo-Podcast que todavía podéis encontrar en Archive.org, Youtube, Ivoox, Spotify y Apple Podcast.

De esta forma, a lo largo de estos 49 episodios, promovidos principalmente por David Marzal, nos han contado mucho de todo: noticias, proyectos, eventos, etc., convirtiéndose (al menos para mi) uno de los podcast favoritos que me suelo encontrar en mi reproductor audio.

En palabras de David el nuevo episodio de KDE Express,esta vez con invitados se presenta de la siguiente manera:

Para este último episodio tenemos un invitado muy especial, el incansable editor de kdeblog que nos va a contar como fue por dentro la Akademy-eS de este año en Málaga.

Cuando el verano lo permita, iremos subiendo las charlas que se grabaron en nuestro Peertube comunitario. El cual por cierto está organizado en canales temáticos y con listas para mejorar el encontrar los vídeos que son unos cuantos ya los que tenemos.

Y, como siempre, os dejo aquí el listado de los episodios. ¡Disfrutad!

Por cierto, también podéis encontrarlos en Telegram: https://t.me/KDEexpress

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El pasado 17 de junio fue lanzado Plasma 6.4, que en palabras de sus desarrolladores, nos ofrece un escritorio más fluido, amigable y útil. Lo anuncié conveniente en el blog pero solo fue un anticipo de lo que nos ofrecía. Es el momento de profundizar en sus novedades como las mejoras para los artistas digitales en Plasma 6.4, un colectivo que, gracias a Krita, crece de forma constante dentro de la Comunidad KDE.

Mejoras para los artistas digitales en Plasma 6.4

Plasma continúa impulsando la mejora del soporte para los dispositivos que usan los artistas digitales y los diseñadores gráficos, una demostración que la colaboración entre administraciones públicas y proyectos comunitarios es clave para ofrecer productos de calidad.

En esta ocasión, Plasma 6.4 ofrece las siguientes mejoras:

• La configuración de los botones de los lápices es mucho más intuitiva.
• Si se comete un error durante la calibración de la tableta gráfica, Plasma dispone de un modo fácil de restaurar todo y empezar de nuevo.
• Cuando no esté dibujando, puede seguir usando la tableta gráfica, ya que Plasma es compatible con el modo relativo, que hace que el lápiz se comporte de modo similar a un ratón normal.

Más información: KDE

Las novedades de Plasma 6.4

El entorno de trabajo ya está disponible en muchas distribuciones, así que es un buen momento para describir telegráficamente comento algunas de sus novedades:

• Mejoras en el widget Bluetooth: Identifica más tipos de dispositivos y muestra nombres reales durante el emparejamiento.
• Coherencia visual: Los widgets de Diccionario y Navegador Web ahora usan iconos simbólicos para un aspecto más uniforme.
• Navegación mejorada por teclado: Optimización de la navegación y selección mediante teclado en menús y widgets.
• Modernización de KMenuEdit: Interfaz renovada y simplificada para editar el menú de aplicaciones.
• Mejoras en accesibilidad: El widget Calculadora anuncia resultados a lectores de pantalla y se mejora la navegación accesible.
• Gestión avanzada de paneles y monitores: Mejoras en la disposición y comportamiento de pantallas y paneles.
• Mejoras de rendimiento: Optimización de la suavidad del cursor y reducción del uso innecesario de CPU en el Monitor del Sistema.
• Mejoras en el widget Fifteen Puzzle: Se han realizado ajustes funcionales y visuales en este widget de juego clásico, ofreciendo una experiencia más fluida y atractiva.
• Actualización de Discover: El centro de software ahora muestra información más clara sobre el estado de las actualizaciones y mejora la gestión de aplicaciones Flatpak y Snap.
• Nuevas opciones en la configuración del sistema: Se han añadido controles más detallados para la personalización de temas y efectos visuales, facilitando la adaptación del entorno a las preferencias del usuario.
• Notificaciones mejoradas: El sistema de notificaciones es ahora más fiable y permite una mejor gestión de mensajes persistentes y temporales.
• Soporte ampliado para pantallas táctiles: Plasma 6.4 mejora la respuesta y precisión en dispositivos con pantalla táctil, optimizando gestos y controles táctiles.
• Optimización de Wayland: Se han corregido errores y mejorado la estabilidad y el rendimiento bajo el servidor gráfico Wayland, acercándolo a la paridad con X11.
• Mejoras en la gestión de energía: Nuevas opciones y mayor eficiencia en la gestión del consumo energético, especialmente en portátiles, para prolongar la autonomía y reducir el uso de recursos.

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Running large language models (LLMs) on your local machine has become increasingly popular, offering privacy, offline access, and customization. Ollama is a fantastic tool that simplifies the process of downloading, setting up, and running LLMs locally. It uses the powerful llama.cpp as its backend, allowing for efficient inference on a variety of hardware. This guide will walk you through installing Ollama on openSUSE Tumbleweed, and explain key concepts like Modelfiles, model tags, and quantization.

Installing Ollama on openSUSE Tumbleweed

Ollama provides a simple one-line command for installation. Open your terminal and run the following:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

This script will download and set up Ollama on your system. It will also detect if you have a supported GPU and configure itself accordingly.

If you prefer to use zypper, you can install Ollama directly from the repository:

sudo zypper install ollama

This command will install Ollama and all its dependencies. If you encounter any issues, make sure your system is up to date:

sudo zypper refresh
sudo zypper update

Once the installation is complete, you can start the Ollama service:

sudo systemctl start ollama

To have it start on boot:

sudo systemctl enable ollama

Running Your First LLM

With Ollama installed, running an LLM is as simple as one command. Let’s try running the llama3 model:

ollama run llama3

The first time you run this command, Ollama will download the model, which might take some time depending on your internet connection. Once downloaded, you’ll be greeted with a prompt where you can start chatting with the model.

Choosing the Right Model

The Ollama library has a wide variety of models. When you visit a model’s page on the Ollama website, you’ll see different “tags”. Understanding these tags is key to picking the right model for your needs and hardware.

Model Size (e.g., 7b, 8x7b, 70b)

These tags refer to the number of parameters in the model, in billions.

• 7b: A 7-billion parameter model. These are great for general tasks, run relatively fast, and don’t require a huge amount of RAM.
• 4b: A 4-billion parameter model. Even smaller and faster, ideal for devices with limited resources.
• 70b: A 70-billion parameter model. These are much more powerful and capable, but require significant RAM and a powerful GPU to run at a reasonable speed.
• 8x7b: This indicates a “Mixture of Experts” (MoE) model. In this case, it has 8 “expert” models of 7 billion parameters each. Only a fraction of the total parameters are used for any given request, making it more efficient than a dense model of similar total size.
• 70b_MoE: Similar to 8x7b, this is a 70-billion parameter MoE model, which can be more efficient for certain tasks.

Specialization Tags (e.g., tools, thinking, vision)

Some models are fine-tuned for specific tasks:

• tools: These models are designed for “tool use,” where the LLM can use external tools (like a calculator, or an API) to answer questions.
• thinking: This tag often implies the model has been trained to “show its work” or think step-by-step, which can lead to more accurate results for complex reasoning tasks.
• vision: Models with this tag are fine-tuned for tasks involving visual inputs, such as image recognition or analysis.

Distilled Models (distill)

A “distilled” model is a smaller model that has been trained on the output of a larger, more capable model. The goal is to transfer the knowledge and capabilities of the large model into a much smaller and more efficient one.

Understanding Quantization

Most models you see on Ollama are “quantized”. Quantization is the process of reducing the precision of the model’s weights (the numbers that make up the model). This makes the model file smaller and reduces the amount of RAM and VRAM needed to run it, with a small trade-off in accuracy.

Here are some common quantization tags you’ll encounter:

• fp16: Full-precision 16-bit floating point. This is often the original, un-quantized version of the model. It offers the best quality but has the highest resource requirements.
• q8 or q8_0: 8-bit quantization. A good balance between performance and quality.
• q4: 4-bit quantization. Significantly smaller and faster, but with a more noticeable impact on quality.
• q4_K_M: This is a more advanced 4-bit quantization method. The K_M part indicates a specific variant (K-means quantization, Medium size) that often provides better quality than a standard q4 quantization.
• q8_O: This is a newer 8-bit quantization method that offers improved performance and quality over older 8-bit methods.

For most users, starting with a q4_K_M or a q8_0 version of a model is a great choice.

Customizing Models with a Modelfile

Ollama uses a concept called a Modelfile to allow you to customize models. A Modelfile is a text file that defines a model’s base model, system prompt, parameters, and more.

Here is a simple example of a Modelfile that creates a persona for the llama3 model:

FROM llama3

# Set the temperature for creativity
PARAMETER temperature 1

# Set the system message
SYSTEM """
You are a pirate. You will answer all questions in the voice of a pirate.
"""

To create and run this custom model:

1. Save the text above into a file named Modelfile in your current directory.

2. Run the following command to create the model:

    ollama create pirate -f ./Modelfile
   

3. Now you can run your customized model:

    ollama run pirate
   

Now, your LLM will respond like a pirate! This is a simple example, but Modelfiles can be used for much more complex customizations.

For more information, check out the official Ollama documentation:

• Ollama Documentation: The main documentation for Ollama.
• Importing Models: Learn how to import models from other formats.
• Hugging Face Integration: Information on using Ollama with Hugging Face.

Happy modeling on your openSUSE system!

El pasado 17 de junio fue lanzado Plasma 6.4, que en palabras de sus desarrolladores, nos ofrece un escritorio más fluido, amigable y útil. Lo anuncié conveniente en el blog pero solo fue un anticipo de lo que nos ofrecía. Es el momento de profundizar en sus novedades como las mejoras en los plasmoides de Plasma 6.4, los componentes básicos de Plasma que le dan el último toque de personalización al escritorio.

Mejoras en los plasmoides de Plasma 6.4

Los plasmoides fueron uno de los elementos que me engancharon a KDE cuando no tenían ni ese nombre: pequeños programas que llevan a cabo tareas específicas en el escritorio Plasma. Pueden lanzar programas, seguir las condiciones meteorológicas, definir alarmas o indicarle si existen actualizaciones.

Los desarrolladores de Plasma no dejan de pulirlos y darles más y mejores funcionalidades. Así entre las novedades destacadas nos encontramos con:

• Nueva funcionalidad del widget del Lanzador de aplicaciones mostrará una etiqueta ¡Nueva! de color verde junto a las aplicaciones recién instaladas, de modo que pueda encontrar con facilidad en qué parte del menú reside algo que acaba de instalar. Esta etiqueta desaparece tres días más tarde o cuando haya ejecutado dicha aplicación por primera vez.

• El widget del Reproductor multimedia le permite ahora acelerar o ralentizar el sonido o el vídeo que esté reproduciendo (solo con los reproductores que permitan esta función).
• El widget de Discos y dispositivos, que se usa para acceder a discos internos y extraíbles, comprueba el estado de los discos e incluso ofrece la posibilidad de repararlos si encuentra errores en ellos.

Y muchos más pequeños cambios que los puedes ir descubriendo a medida que los utilices.

Más información: KDE

Las novedades de Plasma 6.4

El entorno de trabajo ya está disponible en muchas distribuciones, así que es un buen momento para describir telegráficamente comento algunas de sus novedades:

• Mejoras en el widget Bluetooth: Identifica más tipos de dispositivos y muestra nombres reales durante el emparejamiento.
• Coherencia visual: Los widgets de Diccionario y Navegador Web ahora usan iconos simbólicos para un aspecto más uniforme.
• Navegación mejorada por teclado: Optimización de la navegación y selección mediante teclado en menús y widgets.
• Modernización de KMenuEdit: Interfaz renovada y simplificada para editar el menú de aplicaciones.
• Mejoras en accesibilidad: El widget Calculadora anuncia resultados a lectores de pantalla y se mejora la navegación accesible.
• Gestión avanzada de paneles y monitores: Mejoras en la disposición y comportamiento de pantallas y paneles.
• Mejoras de rendimiento: Optimización de la suavidad del cursor y reducción del uso innecesario de CPU en el Monitor del Sistema.
• Mejoras en el widget Fifteen Puzzle: Se han realizado ajustes funcionales y visuales en este widget de juego clásico, ofreciendo una experiencia más fluida y atractiva.
• Actualización de Discover: El centro de software ahora muestra información más clara sobre el estado de las actualizaciones y mejora la gestión de aplicaciones Flatpak y Snap.
• Nuevas opciones en la configuración del sistema: Se han añadido controles más detallados para la personalización de temas y efectos visuales, facilitando la adaptación del entorno a las preferencias del usuario.
• Notificaciones mejoradas: El sistema de notificaciones es ahora más fiable y permite una mejor gestión de mensajes persistentes y temporales.
• Soporte ampliado para pantallas táctiles: Plasma 6.4 mejora la respuesta y precisión en dispositivos con pantalla táctil, optimizando gestos y controles táctiles.
• Optimización de Wayland: Se han corregido errores y mejorado la estabilidad y el rendimiento bajo el servidor gráfico Wayland, acercándolo a la paridad con X11.
• Mejoras en la gestión de energía: Nuevas opciones y mayor eficiencia en la gestión del consumo energético, especialmente en portátiles, para prolongar la autonomía y reducir el uso de recursos.

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Como los lectores habituales del blog sabrán, el 28 de febrero de 2024 la Comunidad KDE realizó un importante salto tecnológico, uno que va a marcar su evolución para los próximos años. Este gran cambio a las librerías Qt 6 nos proporcionó el nuevo escritorio Plasma 6, del que ya he hablado a lo largo de muchas entradas. Pero no solo fue eso, sino que además nos trajo el salto también a KDE Frameworks 6, las librerías propias del proyecto KDE. Ayer anunció la decimosexta actualización de KDE Frameworks 6, el motor del proyecto que soporta todo el resto de la infraestructura.

Decimosexta actualización de KDE Frameworks 6

A pesar de que para los usuarios corrientes esta noticia sea algo confusa ya que no se trata de realzar una nueva aplicación ni de una nueva gran funcionalidad del escritorio, el desarrollo de KDE Frameworks tiene repercusiones directas en él a medio y largo plazo.

Para los que no lo sepan, KDE Frameworks añade más de 70 librerías a la propias de Qt que proporcionan una gran variedad de funcionalidades necesarias y comunes, precisadas por los desarrolladores, testeadas por aplicaciones especí­ficas y publicadas bajo licencias flexibles.

De esta forma, KDE Frameworks se convierte en la base de trabajo de los desarrolladores para realizar sus aplicaciones o sus desarrollos para los entornos de trabajo (escritorio para ordenadores, plasma mobile, etc).

Un buen símil es que KDE Framworks es como el papel y las herramientas de dibujo para un artista: cuanto mejor sea el papel y mejores pinceles tenga, la creación de una artista será mejor.

Como he dicho, el pasado 28 de febrero de 2024 KDE Frameworks saltó de la versión 5 a la 6, y hoy, 11 de julio de 2025 se ha anunciado que ya tenemos la decimoquinta actualización de la rama, es decir, que ha sido lanzado KDE Frameworks 6.16

Hay que destacar que esta versión forma parte de una serie de versiones mensuales planificadas para poner las mejoras a disposición de los desarrolladores de forma rápida y previsible y que es absolutamente recomendable su actualización.

Aquí podéis encontrar un listado con todos estos frameworks y la serie de artículos que dedico a KDE Frameworks en el blog,

Más información: KDE

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Europe’s first federated AI initiative has chosen openSUSE as part of its foundation aimed sovereign AI.

OpenNebula Systems officially announced the launch of Fact8ra, which is Europe’s first federated AI-as-a-Service platform.

This initiative marks a major milestone under of a €3 billion Important Project of Common European Interest (IPCEI) on Next Generation Cloud Infrastructure and Services (IPCEI-CIS).

“Fact8ra is able to combine computing resources from eight EU Member States,” according to the press release on July 9.

Those states are France, Germany, Italy, Latvia, the Netherlands, Poland, Spain, and Sweden where Fact8ra aims to deliver sovereign, open source AI capabilities across Europe’s High Performance Computing (HPC), cloud and telco infrastructure.

The technology of openSUSE, which is a global open-source project sponsored by SUSE, was selected as a core component of Fact8ra’s sovereign AI stack.

The validation by one of Europe’s largest public-private cloud projects is a credit to the trust in openSUSE’s stability, adaptability and openness. It can be used not only for server-grade applications but also for advanced AI/ML workloads.

The stack not only incorporates openSUSE, but other European open source technologies such as OpenNebula and MariaDB, according to the release.

The platform enables deployment of private instances of open source large language models (LLMs), including Mistral and EuroLLM, while offering native integration with external catalogs like Hugging Face.

The inclusion of openSUSE with Fact8ra is more than a technical choice, it’s a strategic endorsement.

Fact8ra’s mission centers on European technological sovereignty and reducing dependence on foreign platforms for AI innovation.

The operating system’s ability to support cloud-native environments, container orchestration with Kubernetes, and hardware acceleration tools for AI inference has earned it a place in one of the EU’s most ambitious digital projects to date.

El pasado 17 de junio fue lanzado Plasma 6.4, que en palabras de sus desarrolladores, nos ofrece un escritorio más fluido, amigable y útil. Lo anuncié conveniente en el blog pero solo fue un anticipo de lo que nos ofrecía. Es el momento de profundizar en sus novedades como las mejoras en las notificaciones de Plasma 6.4, una parte fundamental de cualquier entorno de trabajo moderno.

Mejoras en las notificaciones de Plasma 6.4

Como es sabido, las notificaciones son la forma que tiene nuestro sistema informático (bien sea de escritorio, portátil o móvil) de comunicar lo que está ocurriendo en el sistema: estado de la copia de archivos, mensajes de nuestras aplicaciones sociales, estado de nuestro hardware, la conexión de un nuevo dispositivo, etc.

Los desarrolladores de Plasma han puesto un gran empeño de que las notificaciones de Plasma 6.4 sean más eficiente y útiles que nunca. Así entre las novedades destacadas nos encontramos con:

• La notificación de transferencia de archivos muestra ahora un gráfico de velocidad para proporcionarle una idea visual de la rapidez del proceso y de cuánto tardará en completarse.

• Al recibir una notificación de que existen actualizaciones disponibles, podrá instalarlas directamente desde la propia notificación.
• Cuando una aplicación esté en modo de pantalla completa (por ejemplo, cuando esté jugando, trabajando en un proyecto o viendo un vídeo), Plasma entrará en el modo No molestar y solo mostrará notificaciones urgentes. Cuando salga del modo de pantalla completa, verá un resumen de las notificaciones que no haya recibido, que seguirán estando ahí, en la Bandeja del sistema, donde podrá revisarlas.
• Ahora, si una aplicación intenta acceder al micrófono y descubre que está silenciado, se mostrará una notificación de advertencia. De esta forma se puede evitar el clásico problema de estar hablando un rato largo en una reunión o en podcast para descubrir que nadie te oia.
• Por último, las notificaciones que contienen botones interactivos seguirán mostrándolos en la vista del historial.

Más información: KDE

Las novedades de Plasma 6.4

El entorno de trabajo ya está disponible en muchas distribuciones, así que es un buen momento para describir telegráficamente algunas de sus novedades:

• Mejoras en el widget Bluetooth: Identifica más tipos de dispositivos y muestra nombres reales durante el emparejamiento.
• Coherencia visual: Los widgets de Diccionario y Navegador Web ahora usan iconos simbólicos para un aspecto más uniforme.
• Navegación mejorada por teclado: Optimización de la navegación y selección mediante teclado en menús y widgets.
• Modernización de KMenuEdit: Interfaz renovada y simplificada para editar el menú de aplicaciones.
• Mejoras en accesibilidad: El widget Calculadora anuncia resultados a lectores de pantalla y se mejora la navegación accesible.
• Gestión avanzada de paneles y monitores: Mejoras en la disposición y comportamiento de pantallas y paneles.
• Mejoras de rendimiento: Optimización de la suavidad del cursor y reducción del uso innecesario de CPU en el Monitor del Sistema.
• Mejoras en el widget Fifteen Puzzle: Se han realizado ajustes funcionales y visuales en este widget de juego clásico, ofreciendo una experiencia más fluida y atractiva.
• Actualización de Discover: El centro de software ahora muestra información más clara sobre el estado de las actualizaciones y mejora la gestión de aplicaciones Flatpak y Snap.
• Nuevas opciones en la configuración del sistema: Se han añadido controles más detallados para la personalización de temas y efectos visuales, facilitando la adaptación del entorno a las preferencias del usuario.
• Notificaciones mejoradas: El sistema de notificaciones es ahora más fiable y permite una mejor gestión de mensajes persistentes y temporales.
• Soporte ampliado para pantallas táctiles: Plasma 6.4 mejora la respuesta y precisión en dispositivos con pantalla táctil, optimizando gestos y controles táctiles.
• Optimización de Wayland: Se han corregido errores y mejorado la estabilidad y el rendimiento bajo el servidor gráfico Wayland, acercándolo a la paridad con X11.
• Mejoras en la gestión de energía: Nuevas opciones y mayor eficiencia en la gestión del consumo energético, especialmente en portátiles, para prolongar la autonomía y reducir el uso de recursos.

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