Claude Mythos archivos - Fundación Pablo VI Fpablovi Mon, 13 Apr 2026 14:18:14 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0 https://fpablovi.org/wp-content/uploads/2026/03/cropped-logo2-32x32.png Claude Mythos archivos - Fundación Pablo VI 32 32 245582197 Claude Mythos: el sistema de IA que no podemos usar https://fpablovi.org/claude-mythos-el-sistema-de-ia-que-no-podemos-usar/ Mon, 13 Apr 2026 14:08:49 +0000 https://fundacionpablosexto.com/?p=25922 Anthropic anuncia Claude Mythos, su sistema de IA más potente, y decide no comercializarlo por ser demasiado peligroso. Esta es la historia de por qué, qué implica y qué hay de cierto detrás del ruido. El 7 de abril de 2026, Anthropic hizo algo que no tiene precedente directo en la industria tecnológica. Presentó su modelo de inteligencia artificial más avanzado, Claude Mythos[i], con resultados que superan a toda la competencia en prácticamente todos los indicadores de rendimiento. Y a continuación dijo que no lo iba a comercializar. La razón, según la propia empresa, es que consideran que el modelo es demasiado peligroso para ponerlo en manos de cualquiera. Para entender el peso de esta decisión hay que entender primero quién es Anthropic. Se trata de una empresa fundada en 2021 por, entre otros, Dario Amodei, que dejó su puesto como vicepresidente de investigación en OpenAI (la empresa detrás de ChatGPT) para crear lo que él consideraba un enfoque más responsable del desarrollo de inteligencia artificial. Desde entonces, Anthropic ha construido su familia de modelos bajo el nombre de Claude y se ha diferenciado de OpenAI en al menos dos aspectos relevantes. El primero es el foco. Mientras OpenAI ha expandido su oferta hacia la generación de imágenes (DALL-E), vídeo (Sora) y otros formatos, Anthropic se ha concentrado en modelos de lenguaje. El segundo es el mercado. Anthropic ha orientado su negocio más hacia empresas (B2B) que, hacia el consumidor final, aunque también ofrece productos para usuarios individuales. Esta estrategia más contenida no le ha impedido crecer a una velocidad difícil de exagerar. A principios de 2025, Anthropic generaba ingresos anualizados de alrededor de mil millones de dólares. Quince meses después, en abril de 2026, esa cifra ha alcanzado los treinta mil millones. Ha superado a OpenAI en ingresos, impulsada en gran parte por Claude Code, su herramienta para programadores, que por sí sola ha pasado de cero a dos mil quinientos millones de dólares anualizados en nueve meses. Pocos productos en la historia del software empresarial han alcanzado esa cifra tan rápido. Estamos hablando, entonces, de una empresa con tracción real, recursos significativos y una posición de mercado sólida. No es una startup pequeña con un prototipo de laboratorio. Es una compañía que está facturando a un ritmo superior al de su principal competidor y que, aun así, decide no lanzar su mejor producto. Lo que hace Mythos, y por qué asusta Aunque hay que decirlo con cautela, los números de rendimiento de Claude Mythos son notables. En SWE-bench Verified, el estándar de referencia para evaluar la capacidad de resolver problemas reales de ingeniería de software, Mythos alcanza un 93,9%. En la versión más exigente, SWE-bench Pro, diseñada para tareas de nivel profesional, obtiene un 77,8%, frente al 57,7% de GPT-5.4 de OpenAI y el 54,2% de Gemini 3.1 Pro de Google. En GPQA Diamond, un indicador de razonamiento científico avanzado, llega al 94,5%. En GraphWalks, que mide razonamiento sobre estructuras complejas en contextos largos, la diferencia es abismal. Mythos puntúa un 80%, mientras que GPT-5.4 se queda en un 21,4%. Es importante señalar que estos son benchmarks proporcionados por la propia Anthropic, y que aún no se han podido verificar de forma independiente. Los benchmarks, además, tienen limitaciones conocidas. Son útiles como indicador de arranque, como primera impresión cuantificable de lo que un modelo puede hacer, pero no sustituyen a la experiencia real de uso. Dicho esto, la magnitud de las diferencias es lo suficientemente grande como para que, incluso con un margen de escepticismo razonable, el salto cualitativo parezca real. Pero lo que realmente justifica la decisión de no publicar Mythos no son los benchmarks genéricos. Es una capacidad específica que el modelo demuestra. Claude Mythos es, según los datos disponibles, extraordinariamente bueno encontrando vulnerabilidades de seguridad en software. De hecho, Red Hat ha advertido en su análisis del informe[ii] que la capacidad de Mythos para industrializar el descubrimiento de exploits de ‘día cero’ representa un desafío masivo para la seguridad de TI, validando la preocupación de que el modelo podría ser utilizado para comprometer infraestructuras críticas. Claude Mythos es, según los datos disponibles, extraordinariamente bueno encontrando vulnerabilidades de seguridad en software No hablamos de encontrar errores menores o fallos conocidos. Hablamos de vulnerabilidades de día cero (es decir, fallos que nadie había descubierto antes) en software que usan miles de millones de personas. Durante las semanas de evaluación interna, Anthropic usó Mythos para analizar código de los principales sistemas operativos, navegadores web y software de infraestructura crítica. Los resultados, siempre según Anthropic, son inquietantes. Aunque CNN señaló que no pudo verificar la cifra de “miles” de vulnerabilidades que Anthropic afirmó haber encontrado[iii]. En las pruebas sobre el motor JavaScript de Firefox 147 (realizadas, eso sí, fuera del sandbox), Mythos logró exploits funcionales completos en 181 de 250 intentos. El modelo anterior de Anthropic, Opus 4.6, había conseguido 2. En el corpus de OSS-Fuzz, una plataforma de búsqueda de errores en software de código abierto, Mythos alcanzó el nivel 5, control total del flujo de ejecución, en diez objetivos completamente parcheados. Los modelos previos no pasaban del nivel 3. Encontró una vulnerabilidad de 27 años en la implementación TCP SACK de OpenBSD, un fallo de 16 años en el códec H.264 de FFmpeg (una línea de código que había sido ejecutada cinco millones de veces por herramientas de testing automatizado sin que nadie detectara el problema, aunque el propio informe de Anthropic reconoce que este bug en particular no es de severidad crítica y sería difícil de convertir en un exploit funcional) y un error de ejecución remota de código de 17 años en el sistema NFS de FreeBSD. No se limitó a encontrar los fallos. Los explotó. Construyó cadenas de ataque complejas encadenando dos, tres y hasta cuatro vulnerabilidades distintas para escalar privilegios. Creó exploits de ejecución remota de código que otorgaban acceso root sin autenticación. En el caso de la vulnerabilidad de FreeBSD NFS, que ya tiene asignado el identificador CVE-2026-4747, Mythos explotó un

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