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Aquí está la razón por la que decidimos (1) hacer que Cline sea de código abierto y (2) no hacer que la reventa de inferencias sea parte de nuestro modelo de negocio: Cuando controlas la inferencia (las llamadas al modelo de IA) y nosotros construimos el arnés (el sistema que dirige esas llamadas), ninguna de las partes puede ocultar lo que está sucediendo. Ves exactamente qué modelos se llaman, cuánta información contextual se utiliza, qué decisiones se toman. No podemos degradar silenciosamente el rendimiento para mejorar los márgenes porque estás pagando directamente al proveedor de inferencias. Esta separación significa que solo tenemos éxito cuando Cline se vuelve más capaz. No cuando encontramos formas ingeniosas de reducir tu uso de tokens. No cuando dirigimos a modelos más baratos sin decírtelo. No cuando limitamos artificialmente las ventanas de contexto. El resultado: Cline utiliza el modelo adecuado para cada tarea (según lo definas tú), integra cualquier herramienta que necesites a través de MCP y opera sin restricciones arbitrarias. Tienes acceso puro y sin filtrar a la capacidad de IA. Construimos de esta manera porque cuando los incentivos están alineados correctamente, no necesitas confiar en nosotros. La arquitectura en sí garantiza que estamos trabajando hacia el mismo objetivo: la experiencia de codificación de IA más poderosa posible. La conclusión es que Cline te ofrece el mejor rendimiento posible de los mejores modelos, punto.

muy emocionado de ver a dónde vamos a partir de aquí con los modelos de os

En nuestro benchmark interno de edición de "Hard" diff para casos donde un modelo frontera falló previamente en una edición diff (antes de nuestras actualizaciones del algoritmo diff), Kimi superó a Claude 3.5. Será interesante ver los resultados de nuestros benchmarks de "Dificultad Pesadilla" en las próximas semanas.

Me gustaría señalar que para las tareas del mundo real (no benchmarks), Kimi K2 supera a Gemini. Esta es la telemetría de todos los usuarios de @cline, mostrando la tasa de fallos en la edición. Observa cómo Kimi tiene aproximadamente un 6% de tasa de fallos, lo cual es significativamente mejor que la tasa de error de ~ 10% de Gemini. Notablemente, Kimi incluso superó a Claude 4 durante la mayor parte de esta semana, logrando una tasa de fallos por debajo del 4%!.

todos los que reciban una pequeña caja negra en las próximas semanas son reales.

hmmm me han regalado una caja misteriosa con mi nombre en ella

Aquí tienes cómo puedes usar el proveedor @huggingface en Cline 🤗 (hilo)

🤗🤗🤗 🤗❤️🤗 @huggingface y Cline = tu parque de juegos LLM 🤗🤗🤗 Puedes acceder a Kimi K2 y 6,140 (!) otros modelos de código abierto en Cline.

muchos de esos casos ¡me alegra que hayas hecho el cambio a @cline!