Linux 7.2-rc6 llega con correcciones para AMD Zen 5, discos Western Digital y parches de sonido

Linux 7.2-rc6

Linux 7.2-rc6 ha sido lanzado como candidato a versión estable, incorporando una gran cantidad de correcciones que abarcan desde problemas de identificación de CPUs hasta fallos en discos duros. Esta versión de prueba, que precede al lanzamiento definitivo previsto para finales de agosto, ha llamado la atención por el volumen de parches incluidos, especialmente en el subsistema de sonido.

Entre los arreglos más destacados se encuentra la corrección de un error que hacía que algunos procesadores AMD Zen 5 fueran identificados como Zen 6, lo que podía afectar a herramientas y controladores que dependen de esa detección. También se han aplicado parches para varios discos duros Western Digital que dejaban de funcionar correctamente, y se han integrado numerosas correcciones de sonido, muchas de ellas generadas por agentes de inteligencia artificial.

Linux 7.2-rc6 introduce corrección de identificación de CPUs AMD Zen 5

Uno de los fallos más curiosos resueltos en esta rc6 afecta a la detección de la microarquitectura de algunos procesadores AMD. Ciertos modelos de la familia Zen 5 estaban siendo etiquetados erróneamente como Zen 6 debido a una asignación incorrecta de identificadores en el kernel. Aunque el error no alteraba el rendimiento real, sí podía confundir a herramientas de monitorización, al planificador de tareas o a los controladores de gestión energética, que podrían aplicar optimizaciones pensadas para una generación futura o, por el contrario, no aplicar las que corresponden a Zen 5. La corrección forma parte del ciclo habitual de estabilización del kernel, donde se prioriza el pulido de detalles sobre la incorporación de nuevas funciones.

Ajustes en discos duros Western Digital

Otro conjunto de parches importantes se ha centrado en discos duros SATA de Western Digital. Varios modelos de la marca presentaban problemas de funcionamiento en kernels recientes, llegando a desaparecer del sistema tras unos minutos de uso. La causa se ha identificado en la gestión de energía del enlace (Link Power Management, LPM), una función de ahorro energético que, en estos discos, provocaba que el bus SATA se desconectara. Para solucionarlo, el kernel 7.2-rc6 desactiva por defecto el LPM en los modelos afectados, lo que supone un ahorro energético menor (entre 0,5 y 1,5 vatios por unidad) pero garantiza su correcto funcionamiento. Los usuarios que no actualicen pueden forzar la desactivación con el parámetro de arranque libata.force=nolpm.

Parches de sonido y el impacto de la IA

El subsistema de sonido ha recibido una cantidad inusualmente alta de parches en esta rc6, superando lo que sería deseable en esta fase del desarrollo. Según los mantenedores, este incremento se debe en parte a la actividad de agentes de codificación basados en inteligencia artificial y modelos de lenguaje (LLM), que están generando un flujo continuo de pequeñas correcciones y ajustes para dispositivos específicos. Entre los parches se incluyen soluciones para vulnerabilidades de uso después de liberación (use-after-free), fugas de pila, condiciones de carrera y accesos fuera de los límites, además de numerosos ajustes para auriculares, portátiles y placas base de marcas como HP, Lenovo, Acer, ASUS y MSI. Aunque el volumen de cambios es elevado, los desarrolladores confían en que el kernel estable llegue a tiempo.

En conjunto, Linux 7.2-rc6 se perfila como una de las versiones candidatas más cargadas de correcciones de los últimos tiempos, con parches que abarcan desde la identificación de CPUs hasta la compatibilidad con periféricos. La versión estable de Linux 7.2 está prevista para finales de agosto, y se espera que incluya todas estas mejoras, junto con otras características ya anunciadas durante el ciclo de desarrollo del kernel.


Rhythmbox 3.5.0 moderniza su sistema de reproducción de audio

Rhythmbox 3.5.0

Rhythmbox 3.5.0 ya está disponible como una nueva versión del veterano reproductor y gestor musical del proyecto GNOME. Aunque durante los últimos años su desarrollo ha avanzado a un ritmo más pausado, la aplicación continúa recibiendo mejoras destinadas a modernizar su funcionamiento y adaptarlo a las tecnologías utilizadas por las distribuciones Linux actuales. En esta ocasión, la actualización introduce un importante cambio interno en el sistema de reproducción, además de mejoras para la gestión de letras de canciones, nuevos complementos y diversas correcciones de errores.

Presente por defecto en distribuciones como Ubuntu y otras basadas en GNOME, Rhythmbox sigue siendo una de las aplicaciones de referencia para organizar colecciones musicales locales, reproducir emisoras de radio por Internet, gestionar podcasts y sincronizar determinados dispositivos multimedia. La versión 3.5.0 continúa evolucionando en esa dirección, priorizando la compatibilidad con el software moderno y simplificando parte de su infraestructura interna.

Rhythmbox 3.5.0 adopta el backend multistream como opción predeterminada

La principal novedad de Rhythmbox 3.5.0 es que el nuevo backend multistream pasa a utilizarse de forma predeterminada. Este sistema sustituye al antiguo backend basado en transiciones entre canciones, simplificando el código de la aplicación y aprovechando las capacidades de mezcla de audio que ofrecen actualmente servidores de sonido como PipeWire y PulseAudio. Gracias a ello, el mantenimiento resulta más sencillo y la compatibilidad con los escritorios Linux modernos mejora considerablemente.

La actualización también introduce mejoras en la gestión de las letras de las canciones. Rhythmbox ahora puede leer archivos externos en formato .lrc almacenados junto a la música y añade soporte para letras incrustadas en archivos Ogg cuando el sistema dispone de GStreamer 1.25.90 o una versión posterior. Además, el complemento de letras pasa a utilizar lrclib.net como servicio de búsqueda predeterminado, ofreciendo una mayor disponibilidad de contenido.

Otra novedad importante es la incorporación de un complemento compatible con la API de gPodder.net, que permite sincronizar automáticamente las suscripciones y el estado de reproducción de podcasts entre distintos dispositivos. Esta función facilita continuar escuchando episodios desde diferentes equipos sin perder el progreso.

Junto a estas novedades, Rhythmbox 3.5.0 incluye diversas correcciones de errores en el nuevo backend de reproducción y pequeños ajustes destinados a mejorar la estabilidad general de la aplicación. Aunque no supone una renovación completa del reproductor, esta versión demuestra que el proyecto continúa adaptándose a las tecnologías actuales de Linux mientras mantiene la interfaz y el funcionamiento que han convertido a Rhythmbox en una herramienta habitual para millones de usuarios del escritorio GNOME.


Archcraft 26.08 estrena una nueva sesión Sway y Linux 7.1

Archcraft 26.08

Archcraft 26.08 ya está disponible como una nueva versión de esta distribución basada en Arch Linux, conocida por ofrecer un sistema minimalista, muy ligero y cuidadosamente personalizado alrededor de gestores de ventanas en lugar de entornos de escritorio tradicionales. El lanzamiento introduce una nueva sesión basada en Sway para Wayland, actualiza el sistema al kernel Linux 7.1 y mejora tanto el proceso de instalación como la integración de aplicaciones GTK y GNOME.

A diferencia de otras distribuciones orientadas a ofrecer un escritorio completo desde el primer momento, Archcraft apuesta por un enfoque mucho más minimalista. Su objetivo es proporcionar un sistema rápido, visualmente atractivo y altamente personalizable, manteniendo un consumo de recursos muy reducido. Gracias a ello, se ha convertido en una de las opciones más populares entre los usuarios que buscan un entorno ligero sin renunciar a un acabado cuidado ni a una experiencia moderna.

Archcraft 26.08 incorpora Sway y Linux 7.1

La principal novedad de Archcraft 26.08 es la incorporación de una nueva sesión basada en Sway, el conocido compositor Wayland compatible con la filosofía de i3. Esta nueva opción se suma a los gestores de ventanas ya disponibles en la distribución y ofrece una configuración predeterminada cuidadosamente ajustada para proporcionar una experiencia coherente desde el primer inicio. Entre otros cambios, la sesión desactiva las decoraciones del lado del cliente para conseguir una apariencia más uniforme entre aplicaciones.

La distribución también adopta el kernel Linux 7.1, mejorando el soporte para hardware reciente y ofreciendo las últimas optimizaciones incluidas en el núcleo. Junto a ello, los desarrolladores han renovado la pantalla de inicio de sesión con un nuevo tema para SDDM basado en Qt 6, modernizando el aspecto del sistema desde el proceso de autenticación.

Otro apartado que recibe atención es el instalador. Archcraft 26.08 mejora la fiabilidad de las instalaciones cifradas y amplía la compatibilidad con sistemas de archivos Btrfs y XFS, facilitando el despliegue del sistema en diferentes configuraciones de almacenamiento. Asimismo, se han realizado ajustes para mejorar el funcionamiento bajo VirtualBox, algo especialmente útil para quienes desean probar la distribución en una máquina virtual antes de instalarla en hardware físico.

Mejor integración con GNOME

La actualización también introduce una mejor integración con aplicaciones GTK y GNOME, reduciendo las diferencias visuales entre programas y ofreciendo una experiencia de escritorio más consistente. A ello se suma una nueva aplicación de bienvenida que facilita el acceso a la documentación, las herramientas de configuración y otros recursos útiles para los nuevos usuarios.

Con Archcraft 26.08, el proyecto continúa perfeccionando una distribución que apuesta por la ligereza, la estética y la personalización. La incorporación de Sway como nueva sesión Wayland y las mejoras introducidas en la instalación, la compatibilidad y la integración de aplicaciones refuerzan su posición como una de las alternativas más interesantes para quienes desean disfrutar de una experiencia Arch Linux lista para usar sin renunciar a un consumo de recursos muy contenido.


ChatGPT prepara por fin su aplicación oficial para Linux

Registro para ChatGPT para Linux

ChatGPT está cada vez más cerca de contar con una aplicación oficial para Linux. OpenAI ha habilitado un formulario de registro para que los usuarios interesados puedan recibir una notificación cuando el cliente de escritorio esté disponible, una señal clara de que el desarrollo de la versión para el sistema operativo del pingüino ya está en marcha.

Hasta ahora, la aplicación oficial de ChatGPT solo estaba disponible para Windows y macOS, mientras que los usuarios de Linux debían recurrir a la versión web o a clientes no oficiales desarrollados por terceros.

OpenAI prepara el lanzamiento de ChatGPT para Linux

El principal indicio de la llegada de ChatGPT a Linux es la publicación de una página oficial de OpenAI donde los usuarios pueden inscribirse para recibir un aviso cuando la aplicación esté disponible. El formulario también solicita qué distribución Linux utilizan, incluyendo opciones como Ubuntu, Debian, Arch Linux, Fedora y Red Hat Enterprise Linux, lo que sugiere que la compañía está recopilando información para priorizar la compatibilidad.

Aunque OpenAI todavía no ha anunciado una fecha de lanzamiento ni ha ofrecido detalles técnicos sobre la aplicación, todo apunta a que se tratará de un cliente nativo similar al disponible en Windows y macOS, con acceso a las funciones más recientes de ChatGPT y una integración más cómoda con el escritorio.

La llegada de una versión oficial supondría el fin de la dependencia de aplicaciones no oficiales o simples envoltorios de la versión web, ofreciendo una experiencia más consistente y soporte directo por parte de OpenAI. También facilitaría el acceso a funciones como el modo de voz, la sincronización de conversaciones y futuras capacidades que la compañía vaya incorporando a su asistente de inteligencia artificial.

Por el momento no se conocen los formatos de distribución que utilizará la aplicación ni si estará disponible como paquete DEB, RPM, AppImage o Flatpak. Habrá que esperar al anuncio oficial para conocer estos detalles, pero el registro abierto confirma que el esperado cliente de ChatGPT para Linux está más cerca que nunca.


GNOME 51 entra en congelación de funciones en una semana con pocas novedades destacadas

Esta semana en GNOME

GNOME ha publicado su habitual nota de novedades de la semana. En ella empieza hablándonos de que la versión 51 del entorno gráfico ha entrado en congelación hoy sábado 1 de agosto. Esto significa que ya no se admitirán cambios en su API/ABI, funciones y la interfaz de usuario, y que de ahora en adelante se centrarán en pulir lo existente de cara al lanzamiento de la versión final que tendrá lugar dentro de aproximadamente un mes.

Lo que sigue es la lista con el resto de novedades de esta semana, la que ha ido del 24 al 31 de julio.

Esta semana en GNOME

  • GNOME 51 entra en la congelación de API/ABI, funciones e interfaz de usuario este sábado, 1 de agosto. En consecuencia, se espera que la versión beta de GNOME 51 llegue la semana siguiente. Todos los cambios realizados a partir de ese momento requerirán la aprobación de una excepción a la congelación por parte del equipo de lanzamientos.
  • Glycin 2.2.beta ya está disponible. Esta versión incorpora una nueva API para desactivar la conversión automática de texturas a sRGB cuando hay presente un perfil ICC, junto con una nueva API de libglycin para obtener perfiles ICC. Esto proporciona a las aplicaciones un control manual opcional sobre la gestión del color. Esta función se ha implementado a petición de Inkscape para facilitar la migración de la aplicación desde gdk-pixbuf a libglycin.
  • Decrypt It es una aplicación para descifrar archivos DLC. JDownloader utiliza este formato de contenedor para almacenar listas de enlaces, pero el contenido del archivo está cifrado y obliga a utilizar JDownloader para descargar dicho contenido. Con Decrypt It es posible descifrar archivos .dlc y obtener las URL de los enlaces en texto plano para utilizar el servicio de descarga que se prefiera. Esta semana, la aplicación ha recibido una importante actualización que corrige problemas durante el descifrado, además de su primera contribución por parte de un miembro de la comunidad, que ha convertido el icono de la aplicación de PNG a SVG.

Decrypt

  • Piccolo es un selector de color fácil de usar, inspirado en gcolor3 y considerado su sucesor espiritual. Está desarrollado con Rust y Libadwaita, con una experiencia de usuario refinada. Se lanzó por primera vez hace un par de meses, pero esta semana la aplicación ha recibido una importante renovación. Sus principales características son:
    • Rueda de color HSV y deslizadores.
    • Funciones CSS para todos los formatos de color.
    • Historial de colores seleccionados durante la sesión.
    • Opción para iniciar directamente en el modo de selección de color, útil para atajos de teclado personalizados.
    • La interfaz ahora puede navegarse mediante teclado.
    • La interfaz ahora es adaptable a pantallas pequeñas y dispositivos móviles.
    • Compatibilidad con traducciones y traducción al español.

Piccolo

  • Han publicado la versión 0.1-alpha7 de Deikhan, que utiliza el motor de salida de vídeo de Clapper para ofrecer una mayor precisión del color. Se trata de una solución temporal, que se revertirá cuando puedan investigar y solucionar correctamente el problema de color en gtk4paintablesink. También han añadido una opción en las preferencias para desactivar clappersink y utilizar gtk4paintablesink en su lugar para aquellos usuarios que puedan experimentar problemas tras este cambio.
  • Censor, la herramienta de censura de documentos PDF para GNOME, se ha actualizado a la versión 0.10.0, titulada «Pixel, pixel, on the page». Si la semana pasada se informó de que Censor censuraba documentos sin perder calidad, esta versión incorpora una opción de censura paranoica que dibuja los rectángulos de censura y guarda capturas rasterizadas de las páginas dentro del documento PDF. Censor ahora abre documentos en múltiples ventanas y utiliza sus nombres de archivo y rutas reales del sistema en los encabezados de las ventanas. Además, el cuadro de diálogo «Acerca de» incluye información de depuración con versiones de paquetes, datos del sistema y los monitores detectados.

Censor en GNOME

  • ChromaLeon es una extensión para GNOME capaz de colorear el Shell y las aplicaciones utilizando colores de acento derivados del fondo de pantalla. Las versiones recientes han recibido diversos refinamientos, además de mejoras de estabilidad y rendimiento. Entre los cambios más destacados se incluyen:
    • Prefer Light: aplica un estilo claro al Shell.
    • Paquete de iconos más ligero: ahora incluye menos iconos innecesarios y admite enlaces simbólicos.
    • Fin de los procesos superpuestos: las funciones ahora se cancelan en favor de la ejecución más reciente.
    • Recarga en caliente: los estilos se actualizan automáticamente sin necesidad de volver a abrir las aplicaciones.

ChromaLeon

Vía: TWIG.


Calibre 9.12 añade la conversión de imágenes GIF a JPEG y WebP

Calibre 9.12

Calibre 9.12 ya está disponible como una nueva actualización del popular gestor de libros electrónicos de código abierto. Esta versión incorpora nuevas opciones para la conversión de imágenes, mejoras en el visor de libros electrónicos, cambios en el editor integrado y diversas correcciones de errores destinadas a mejorar la estabilidad general de la aplicación.

El lanzamiento continúa ampliando las herramientas de edición y conversión que caracterizan a Calibre, facilitando la preparación de libros electrónicos para una mayor variedad de dispositivos y formatos. Recordamos que la versión anterior fue Calibre 9.11 y que llegó a principios de este mes. Sus desarrolladores lanzan actualizaciones regulares para mejorar poco a poco este editor de archivos Epub, entre otros formatos, y seguir convenciéndonos de que es la mejor herramienta de código abierto para estas tareas, aunque ya no les haga ninguna falta (convencernos, digo).

Calibre 9.12 mejora la conversión de imágenes y corrige diversos errores

La principal novedad de Calibre 9.12 es la incorporación de una opción que permite convertir automáticamente imágenes GIF a formatos JPEG o WebP durante el proceso de conversión de libros electrónicos. Esta función puede reducir el tamaño de los archivos y mejorar la compatibilidad con dispositivos que no gestionan correctamente las imágenes GIF.

La actualización también introduce diversas mejoras en el visor de libros electrónicos y en el editor integrado, además de solucionar varios problemas detectados desde la versión anterior. Estas correcciones afectan a distintas áreas de la aplicación, contribuyendo a ofrecer una experiencia más estable y fiable.

Como es habitual, Calibre 9.12 actualiza varias fuentes de noticias utilizadas por su sistema integrado de descarga de publicaciones, garantizando una mayor compatibilidad con los cambios realizados por distintos medios digitales.

Con esta nueva versión, Calibre continúa evolucionando como una de las herramientas más completas para gestionar bibliotecas de libros electrónicos, convertir entre formatos, editar publicaciones y sincronizar contenidos con lectores electrónicos desde Linux, Windows y macOS.


Los parámetros de configuración de modelos locales en Ollama

Ejemplo de archivo modelfiles en Ollama

En el post anterior hablamos sobre cómo utilizar Ollama; ahora veremos con mayor detalle los parámetros de configuración de modelos locales. La personalización no solo nos permite aprovechar mejor nuestro hardware, sino también adaptar los modelos a usos específicos. Entiendo que la extensión de artículos teóricos puede hacerse tediosa, pero el resultado final compensará la lectura.

Por supuesto, a menos que tengas un hardware muy potente, nunca podrás lograr los resultados que se obtienen con las versiones de pago de los grandes modelos comerciales. Pero, con un hardware normal y un poco de práctica, se pueden lograr resultados razonables sin gastar dinero ni sacrificar privacidad.

Los parámetros de configuración de modelos locales

Estos parámetros controlan cómo el modelo seleccionará el siguiente token durante el proceso de inferencia. Es decir, no modifican la base de conocimientos del modelo, sino la aleatoriedad del proceso de generación.

Temperature

La temperatura es un número de punto flotante entre 0.0 y 2.0 que determina el grado de aleatoriedad en la selección del siguiente token que generará el modelo.

Efecto:

  • Temperature = 0.0 o muy baja (0.1-0.3): el modelo selecciona el token con mayor probabilidad. Genera una salida previsible, consistente y conservadora. Es la temperatura que debemos usar si queremos conseguir respuestas basadas en hechos, generar código o extraer datos de documentos.
  • Temperature = 0.7-1.0: más equilibrada. Se logra cierta variabilidad sin sacrificar coherencia. Suelen ser los valores que se manejan para conversaciones de chat general.
  • Temperature > 1.0 (1.2-2.0): es la configuración con la que se logra mayor aleatoriedad. Aquí los tokens con baja probabilidad tienen mayor oportunidad de ser seleccionados. La salida es más creativa y diversa, aunque se corre el riesgo de obtener respuestas incoherentes o alucinaciones.

num_ctx

Es el número máximo de tokens que el modelo procesará en una sola inferencia. Esto incluye el prompt del sistema, el historial de conversación, nuestro prompt y la respuesta que genera el modelo.

Este parámetro determina:

  • Cuánta información puede manejar el modelo a la vez.
  • El consumo de memoria.
  • Cuánta, qué y cuándo se elimina información antigua cuando se alcanza el límite de tokens.

Los valores más comunes son 2048, 4096, 8192, 16384 o 32768. Al aumentar este valor se pueden mantener conversaciones más largas o analizar documentos extensos, con el costo de una reducción en la velocidad de inferencia y un mayor uso de memoria.

top_p

Pone un límite a la cantidad de tokens que el modelo tiene en cuenta para su análisis. Solo se considera el grupo de tokens cuya probabilidad acumulada alcanza o supera el valor de p. El rango va entre 0.0 y 1.0.

El funcionamiento es el siguiente:

  1. Se ordenan los tokens por probabilidad, de mayor a menor.
  2. Las probabilidades se van sumando hasta alcanzar el límite de p.
  3. Solo los tokens que entran en ese grupo se usarán en la inferencia.

Al asignarle a top_p un valor de 0.1, solo se considerarán los tokens más probables, lo que dará como resultado una salida muy conservadora. A medida que el valor se acerca a 0.9 se obtiene mayor diversidad. Con el máximo de 1.0 se garantiza que el modelo considere todos los tokens.

top_k

Selecciona una cantidad k de los tokens más probables.

Si k es igual a 1, se selecciona el token más probable.

Si k es igual a 0, se desactiva el filtro y se seleccionan todos los tokens.

repeat_penalty

Determina la posibilidad de que tokens ya seleccionados vuelvan a aparecer. Si el valor asignado es 1.0, el modelo se comportará de forma estándar. Con un valor entre 1.1 y 1.2 solo se eliminarán las repeticiones obvias, sin que el usuario note cambios perceptibles en el funcionamiento del modelo. Con valores mayores a 1.5, el texto puede resultar incoherente o la selección de sinónimos poco adecuada. Este parámetro es ideal para combatir la tendencia de los modelos a la repetición.

num_predict

Determina el número máximo de tokens que el modelo generará en una respuesta antes de detenerse.

En la práctica:

  • Limita la longitud de la respuesta generada. Si se supera el límite, la respuesta queda cortada.
  • El modelo se detendrá si detecta un token de fin de secuencia antes de alcanzar el límite.
  • Establecer num_predict = -1 hace que el modelo se detenga solo cuando se detecte el token de fin de secuencia o se alcance el límite del contexto.
  • Al establecer num_predict entre 100-500 se generarán respuestas sencillas y cortas.
  • Si num_predict se ubica en el rango entre 1000-2000, se lograrán respuestas detalladas manteniendo el control.

En esta tabla podemos ver el impacto en nuestro hardware del uso de los parámetros que ya vimos y de otros que veremos en el próximo artículo.

Parámetro Función Impacto en RAM Impacto en CPU Impacto en VRAM Impacto en velocidad Comentario
FROM Modelo en que se basa el utilizado. Muy alto Muy alto Muy alto Dependerá del tamaño del modelo. Optar por el modelo más pequeño que sirva para la tarea.
PARAMETER num_ctx Tamaño de la ventana de contexto. Muy alto Bajo Muy alto Cuanto más grande sea la ventana, menor será la velocidad. 2048-8192 son suficientes para la mayoría de los usos.
PARAMETER num_predict Cantidad máxima de tokens que debe generar el modelo. Muy bajo Bajo Muy bajo Solo influye sobre el tiempo total de generación. Se recomienda configurar según la longitud de la respuesta que se espera.
PARAMETER temperature Controla la creatividad del modelo. No afecta No afecta No afecta No afecta El hardware no es relevante.
PARAMETER top_k Limita la cantidad de tokens considerados. No impacta Poco relevante No impacta No se nota. Establecerlo entre 20-50 suele ser adecuado para la mayoría de los casos.
PARAMETER top_p Muestreo probabilístico. No afecta No afecta No afecta No afecta No altera el rendimiento.
PARAMETER min_p Descarta los tokens menos probables. No tiene efecto No tiene efecto No tiene efecto No tiene efecto Puede afectar la calidad del resultado.
PARAMETER repeat_penalty Reduce las repeticiones. No afecta No afecta No afecta No afecta El hardware no cambia nada.
PARAMETER repeat_last_n Tokens utilizados para detectar repeticiones. Poco impacto Poco impacto Bajo impacto No se nota Establecerlo en 512 suele bastar para un uso normal.
PARAMETER mirostat Activa el algoritmo Mirostat. No impacta Impacto bajo No impacto Mínima reducción Solo es útil si se necesita controlar la entropía.
PARAMETER mirostat_eta Velocidad de aprendizaje de Mirostat. No hay impacto No hay impacto No hay impacto No hay impacto. No importa el hardware.
PARAMETER mirostat_tau Objetivo de entropía. No hay impacto No hay impacto No hay impacto No hay impacto. Solo afecta el comportamiento del modelo.
PARAMETER seed Semilla del generador aleatorio. No hay impacto No hay impacto No hay impacto Sin impacto. Ideal si queremos obtener resultados reproducibles.
PARAMETER stop Secuencias de finalización de la generación. No impacta No impacta No impacta No impacta. No hay consumo adicional de recursos.
TEMPLATE Plantilla que usa el modelo para construir el prompt. Es bajo No hay impacto Es bajo Puede consumir algunos de los tokens del contexto. Es conveniente evitar plantillas innecesariamente largas.
SYSTEM Mensaje permanente de sistema.  Es bajo No hay impacto Es bajo Ocupa parte del contexto. Se recomienda mantenerlo corto.
ADAPTER Carga uno o varios modelos LoRA. Bajo  Muy bajo Es bajo Provoca una ligera disminución. Consume memoria adicional.
LICENSE Información de licencia. No hay impacto No hay impacto No hay impacto No hay impacto. Solo tiene fines informativos.
MESSAGE Conversaciones de ejemplo incluidas en el modelo. Es bajo Es muy bajo Es muy bajo Consume parte de la ventana de contexto. Solo utilizar si es necesario.

Steam Deck podría mejorar hasta un 31,8 % sus FPS mínimos gracias a nuevo parche en Linux

Steam Deck

Steam Deck podría recibir próximamente una mejora de rendimiento muy interesante gracias a un nuevo parche para el controlador AMD P-State del kernel Linux. La propuesta introduce un sistema de optimización dinámica de la frecuencia de la CPU que mejora de forma notable los FPS mínimos, reduciendo los tirones durante las partidas sin incrementar de forma significativa el consumo energético.

Las primeras pruebas realizadas muestran una mejora de hasta un 31,8 % en los FPS mínimos (1% low) en determinados escenarios, lo que se traduce en una experiencia de juego más fluida. Eso sí, el parche todavía se encuentra en fase de revisión y aún no forma parte del kernel oficial.

Un parche para Linux mejora los FPS mínimos de Steam Deck

La propuesta ha sido desarrollada por David Vernet y modifica el funcionamiento del controlador AMD P-State mediante una nueva función denominada epp_boost. En lugar de mantener todos los núcleos de la CPU funcionando a un nivel de rendimiento elevado, el sistema detecta qué núcleo está soportando la carga principal del juego y aumenta temporalmente su prioridad de rendimiento cuando resulta necesario.

Este enfoque busca solucionar un problema habitual en muchos videojuegos. El hilo principal suele alternar entre breves periodos de trabajo intenso y pequeñas pausas mientras espera a la GPU o sincroniza procesos. Durante esas pausas, la CPU reduce su frecuencia y tarda unos instantes en volver a acelerarse, provocando picos en el tiempo de renderizado y pequeñas interrupciones perceptibles durante la partida.

En las pruebas realizadas con Civilization VI sobre Steam Deck, el parche consiguió aumentar los FPS mínimos en un 31,8 % y reducir el percentil 99 del tiempo de fotograma en torno a un 4 %. Es importante señalar que la mejora afecta principalmente a la estabilidad de la experiencia y no a la tasa media de imágenes por segundo, por lo que los juegos resultan más suaves incluso aunque el FPS medio apenas cambie.

Aunque Steam Deck ha servido como plataforma de pruebas, la mejora también podría beneficiar a otros equipos Linux con procesadores AMD compatibles con AMD P-State, incluidos varios PC de sobremesa y consolas portátiles. Antes de llegar a los usuarios, la propuesta deberá superar el proceso habitual de revisión del kernel Linux y ser aceptada por los mantenedores del controlador AMD.


Comenzar a trabajar con modelos locales en Linux

Modelo de Inteligencia Artificial ejecutándose en LInux

En artículos anteriores hablé de algunas pautas que nos pueden indicar qué modelos trabajan con nuestras configuraciones de hardware; ahora hablaremos de cómo comenzar a trabajar con modelos locales en Linux. Pero antes comentaré el último parámetro que nos falta analizar.

Reitero otra vez mi consejo del artículo anterior: lo más fácil es darle a ChatGPT o Claude tu configuración de hardware y el nombre del modelo, para preguntarle si funciona. También puedes instalar el modelo y ejecutarlo prestando atención a la temperatura y funcionamiento de tu equipo.

Veamos el parámetro que nos quedaba del artículo anterior.

La ventana de contexto

La ventana de contexto mide en tokens la cantidad máxima de información que un modelo puede procesar, guardar y utilizar para producir una respuesta en una única interacción. El token es la unidad mínima de información con la que puede trabajar el lenguaje. Podemos definirlo como un fragmento de texto (letra, parte de una palabra, una palabra completa o un signo de puntuación) al que le corresponde un único número entero dentro del vocabulario específico que maneja el modelo.

Una analogía adecuada es compararla con la memoria a corto plazo de los seres humanos. La ventana de contexto incluye:

  • El pedido o pregunta del usuario.
  • Los documentos y datos que adjunta.
  • Las instrucciones del sistema: es la programación que determina la personalidad, el comportamiento, el tono, las reglas y los límites del modelo.
  • El historial de la conversación: los mensajes previos del usuario y las respuestas del modelo.
  • La respuesta que el modelo está armando en ese momento.
  • Lo que debemos tener en cuenta está marcado por la siguiente fórmula:

Tokens de Entrada (Input) + Tokens de Salida (Output) ≤ Límite de la Ventana de Contexto

Si el límite es de 10.000 tokens y el prompt que ingresamos equivale a 9.500 tokens, el modelo solo tendrá 500 tokens para la respuesta.

¿Qué significa esto en una unidad de medida que entendamos?

  • 4.000 tokens: son el equivalente a 3.000 palabras o entre 6 a 8 páginas de texto.
  • 32.000 tokens: son el equivalente a 24.000 palabras, que es lo que ocupa un documento técnico largo o un libro corto.
  • 128.000+ tokens: son el equivalente a 96.000 palabras, que equivalen al código de un software extenso o a varios libros.

Esta es la relación entre ventana de contexto y requisitos de hardware

Ventana de contexto Consumo de RAM Uso recomendado
4K Muy bajo Chat y preguntas breves
8K Bajo Uso general (recomendado)
16K Medio Documentos largos
32K Alto Libros y proyectos grandes
64K Muy alto Análisis extensos
128K Extremadamente alto Investigación y bases documentales
256K+ Enorme Servidores y estaciones de trabajo
Memoria RAM del equipo Ventana de contexto recomendada
8 GB 4K – 8K
16 GB 8K – 16K
32 GB 16K – 32K
64 GB 32K – 64K
128 GB o más 64K – 128K o superior

De todas maneras, hay otros factores que también tienen influencia en el tamaño de la ventana de contexto:

  • El tamaño del modelo (7B, 14B, 32B, 70B…);
  • La cuantización (Q4, Q5, Q8, etc.);
  • La implementación del modelo (dependiendo del tipo de arquitectura, será necesaria más memoria para la caché de atención que en otras);
  • El hardware sobre el que se ejecuta el modelo.

Cómo comenzar a trabajar con modelos locales

Qué es Ollama

Script de actualización de Ollama

Ollama ofrece un script de instalación que permite instalar y actualizar la herramienta.

Ollama es una herramienta de código abierto que nos permite instalar, modificar y eliminar modelos de nuestro disco. La selección de modelos es variada, y lo que podemos hacer con ellos estará determinado por el hardware en el que corran.

El comando para instalar Ollama en Linux es:

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

Si te da error, debes instalar curl desde el gestor de paquetes de tu distribución.

Comprobamos que el programa está funcionando:

systemctl status ollama

Actualizamos con:

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

Si quieres eliminar completamente el programa, tienes que utilizar todos estos comandos:

Primero detenemos el programa si lo estamos usando:

sudo systemctl stop ollama

En segundo lugar, debemos deshabilitar el inicio automático:

sudo systemctl disable ollama

Ahora eliminamos el servicio:

sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service

sudo systemctl daemon-reload

También borramos el ejecutable:

sudo rm $(which ollama)

Y no nos olvidemos de las bibliotecas:

sudo rm -rf /usr/lib/ollama

sudo rm -rf /usr/local/lib/ollama

Quitamos los usuarios y grupos que creó Ollama en su instalación:

sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama

Ya no necesitamos los modelos:

sudo rm -rf /usr/share/ollama

Liberamos la caché y la configuración del usuario:

rm -rf ~/.ollama

Para poder usar Ollama debemos seleccionar un modelo de esta lista.

El modelo se instala con el comando:

ollama pull nombre_del_modelo

Para ejecutar un modelo (y descargarlo si no lo hiciste previamente):

ollama run nombre_del_modelo

Una vez que termina de descargarse (si no lo estaba), podrás empezar a chatear con el modelo.

Para ver todos los modelos instalados con su tamaño y fecha de instalación:

ollama list

Borramos un modelo con el comando:

ollama list nombre_del_modelo

Para usar Ollama en distribuciones Linux que no usen systemd:

ollama serve

Para ver toda la información acerca de un modelo:

ollama show nombre_del_modelo

Crear una copia de un modelo con otro nombre:

ollama cp nombre_del_modelo nombre_de_la _copia

Salir de la conversación:

/bye

Otros comandos que podemos usar mientras interactuamos con un modelo:

  • /help: muestra todos los comandos que se pueden utilizar durante la sesión.
  • /clear: elimina el historial de la conversación de la sesión sin necesidad de salir.
  • /set system (texto): modifica en tiempo real las instrucciones de comportamiento del modelo.
  • /show info: permite ver la información del modelo que estamos utilizando.
  • /show modelfile: muestra el archivo de configuración del modelo que estamos usando.

El archivo modelfile
Una vez que aprendamos a utilizar Ollama y sus diferentes modelos, podemos experimentar modificando el archivo de configuración. Este indica los siguientes parámetros:

  • FROM: es obligatorio e inmodificable. Indica el modelo del cual se deriva el resto de la configuración.
  • SYSTEM: es un parámetro opcional. Establece el rol del asistente, el comportamiento del sistema y el contexto de la sesión.
  • PARAMETER: maneja los parámetros de generación, temperatura, longitud de la ventana de contexto, penalizaciones y el resto de los controles de inferencia. Explicaremos esto en próximos artículos. Es un parámetro opcional.
  • MESSAGE: parámetro opcional que inserta mensajes de ejemplo para establecer el tono de la respuesta que se le dará al usuario.
  • TEMPLATE: el más opcional de los parámetros de esta lista, ya que casi nunca es necesario tocarlo. Establece la estructura que Ollama le dará a la consulta del usuario antes de enviarla al modelo.

En el próximo artículo daremos ejemplos prácticos del uso de Ollama.


GOG Galaxy llegará a Linux, confirmado tras un paso al frente de un especialista

GOG Galaxy

Hace meses que se sabe que GOG Galaxy, el lanzador de juegos de GOG, tiene previsto llegar a Linux. Desde entonces, la comunidad ha estado expectante, y ahora la compañía ha dado nuevos detalles sobre el progreso. Aunque no hay una fecha concreta, el equipo ha confirmado que el desarrollo está en marcha.

GOG, que ya permite descargar juegos con soporte nativo para Linux desde su tienda web, nunca ha lanzado su cliente Galaxy en este sistema operativo. Sin embargo, la creciente popularidad de Linux para juegos, impulsada por SteamOS y dispositivos como Steam Deck, ha hecho que la demanda de una versión nativa sea cada vez mayor.

Desarrollo en curso y contratación de un especialista

GOG ha contratado a un ingeniero especializado en Linux para liderar el proyecto. Así lo confirmó el codirector ejecutivo Krzysztof Papliński, donde señaló que Linux es uno de los temas más solicitados por la comunidad. Papliński calificó el proyecto como una tarea de gran envergadura y pidió paciencia, ya que no están listos para compartir planes concretos ni plazos.

Funciones que podría ofrecer GOG Galaxy en Linux

Si finalmente llega, GOG Galaxy podría convertirse en una herramienta central para gestionar la biblioteca de juegos en Linux. Entre las funciones que ya ofrece en Windows y macOS se incluyen sincronización de partidas en la nube, actualizaciones automáticas, seguimiento del tiempo jugado y la posibilidad de conectar otras tiendas como Steam, Epic Games o Xbox. Esto permitiría a los usuarios tener todos sus juegos en un solo lugar, similar a lo que hace la app de Xbox en Windows.

Contexto: la recompra de GOG y su enfoque en el software libre

A finales de 2025, el fundador original de GOG, Michał Kiciński, recompró la compañía a CD Projekt RED. Desde entonces, GOG ha reforzado su apuesta por el catálogo retro y los juegos sin DRM, aunque sin abandonar los lanzamientos modernos. Llevar GOG Galaxy a Linux encaja con esa filosofía, ya que el sistema operativo de código abierto es un entorno natural para el software libre. Además, permitiría a GOG competir directamente con Steam en un terreno donde Valve ha invertido fuertemente con SteamOS.

A día de hoy, no se sabe cuándo estará disponible GOG Galaxy para Linux. La compañía sigue evaluando el mejor enfoque y no ha dado ninguna ventana de lanzamiento. Mientras tanto, los usuarios pueden recurrir a lanzadores de terceros como Lutris con integración GOG o utilizar el Heroic Games Launcher, o utilizar Proton para ejecutar la versión de Windows a través de Steam. Lo que está claro es que GOG no ha abandonado el proyecto y que, cuando llegue, promete ser un añadido muy útil para la comunidad de jugadores en Linux.


Fwupd 2.1.7 trae soporte para touchpads PixArt y mejoras de seguridad

fwupd 2.1.7

La utilidad de código abierto para actualizar firmware en Linux, Fwupd, ha publicado su versión 2.1.7, una actualización estable que mejora tanto la compatibilidad con hardware como la seguridad del sistema. Esta nueva entrega, desarrollada por Richard Hughes y el equipo de LVFS (Linux Vendor Firmware Service), llega poco más de tres semanas después de la versión 2.1.6 y está pensada para facilitar la gestión de firmware en distribuciones Linux.

Entre las novedades más destacadas, Fwupd 2.1.7 incorpora soporte para el dispositivo PixArt PJP360, un touchpad moderno que se integra en equipos con el panel táctil PixArt POCO 103X. Los controladores necesarios para permitir las actualizaciones de firmware de este componente han sido desarrollados por la propia PixArt y ya forman parte del ecosistema Fwupd. Esta ampliación de hardware es especialmente relevante para usuarios con portátiles recién adquiridos que utilicen este tipo de touchpad.

Fwupd 2.1.7 introduce mejoras en seguridad y nuevas funcionalidades

La versión 2.1.7 no solo se centra en nuevo hardware, sino que también refuerza la protección del sistema. Se ha añadido un atributo de seguridad de bloqueo MTD (Memory Technology Device) que impide modificaciones no autorizadas en la memoria flash. Además, se han implementado listas de firmas EFI gestionadas externamente, lo que permite a los administradores controlar qué binarios UEFI pueden ejecutarse. Para las actualizaciones de firmware UEFI, se ha integrado un complemento systemd-pcrlock que mejora la trazabilidad y seguridad del proceso.

Otra incorporación notable es el soporte para identificadores AppStream “well-known” aplicados a configuraciones comunes de BIOS, lo que facilita a los usuarios encontrar y modificar parámetros habituales desde el propio gestor de firmware. Asimismo, se ha incluido un atributo de seguridad para cifrado de discos TCG, alineándose con los estándares de Trusted Computing Group y mejorando la protección de datos en reposo.

Corrección de errores y mejoras internas

El parche también resuelve diversos fallos que afectaban a la experiencia de usuario. Entre ellos, se ha corregido el manejo de la cadena de versión de las GPU AMD, que provocaba conflictos en algunas configuraciones. También se ha solucionado un problema que impedía la suspensión a RAM cuando la memoria estaba cifrada, una funcionalidad crítica para portátiles y equipos de bajo consumo. Además, varios complementos de Fwupd ahora funcionan correctamente al compilar el software para Android, ampliando su alcance a dispositivos móviles.

Con todo, la comunidad Linux se beneficia directamente de estas mejoras. La posibilidad de actualizar firmware de forma segura y centralizada a través de LVFS reduce los riesgos de seguridad y simplifica el mantenimiento de los equipos.

Fwupd 2.1.7 ya está disponible para su descarga desde el repositorio oficial de GitHub. Los usuarios pueden obtener el código fuente o los paquetes precompilados para las principales distribuciones. Se recomienda a los administradores de sistemas y usuarios avanzados que actualicen cuanto antes para aprovechar las nuevas funciones de seguridad y la compatibilidad con el hardware PixArt. La versión actual es, sin duda, un paso adelante en la democratización de las actualizaciones de firmware en el ecosistema Linux.