Opus 4.7 puede seguir ~500 instrucciones, frente a ~150 hace un año

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 13 de mayo de 2026🔗 Source
Ad

Investigaciones de julio de 2025 encontraron que los LLM podían seguir ~150 instrucciones antes de fallar en adherirse a las adicionales. Una actualización de mayo de 2026 muestra que Opus 4.7 ahora sigue de manera confiable ~500 instrucciones, mientras que GPT-5.5 maneja ~5000. Los hallazgos sugieren que los desarrolladores pueden incluir más directivas en archivos CLAUDE.md sin causar abandono de instrucciones.

Cifras clave

  • Julio de 2025: ~150 instrucciones ejecutables de manera confiable por los mejores modelos.
  • Mayo de 2026: Opus 4.7 sigue de manera confiable ~500 instrucciones, GPT-5.5 ~5000.

Esta mejora no es lineal: es aproximadamente un orden de magnitud a lo largo del año. El impacto práctico: archivos CLAUDE.md más largos y detallados ahora son factibles, con menor riesgo de que el modelo ignore reglas posteriores.

Ad

Qué cambió

La investigación original de julio de 2025 limitaba las instrucciones utilizables a ~150. Los nuevos datos (mayo de 2026) indican que Opus 4.7 puede manejar ~500 sin degradación. La capacidad de ~5000 de GPT-5.5 sugiere que incluso estructuras de indicaciones más grandes pueden mantenerse.

Para los desarrolladores que utilizan agentes de codificación de IA, esto significa que pueden expandir sus archivos de instrucciones: incluir más casos extremos, preferencias de estilo o restricciones específicas del proyecto, sin que el modelo pierda el hilo.

📖 Lee la fuente completa: r/ClaudeAI

Ad

👀 Ver también

Qwen3.6 27B FP8 ejecuta 200k tokens BF16 KV Cache a 80 TPS en RTX 5000 PRO 48GB
Noticias

Qwen3.6 27B FP8 ejecuta 200k tokens BF16 KV Cache a 80 TPS en RTX 5000 PRO 48GB

Un usuario de Reddit comparte una configuración de vLLM para Qwen3.6 27B FP8 con caché KV BF16 de 200k tokens, logrando 60-90 TPS en una sola RTX 5000 PRO 48GB. Se proporcionan las variables de entorno completas, la configuración y los resultados de referencia.

OpenClawRadar
🦀
Noticias

FairyFuse logra una aceleración del kernel de 29.6x en CPUs mediante inferencia sin multiplicación de pesos ternarios

FairyFuse fusiona ocho sub-GEMVs de valor real en un único bucle AVX-512 mediante sumas/restas enmascaradas, logrando 32.4 tokens/s en Xeon 8558P y una aceleración de 1.24x respecto a llama.cpp Q4_K_M con calidad casi sin pérdidas.

OpenClawRadar
El desarrollo de IA de Uber enfrenta restricciones presupuestarias a pesar de una inversión de $3,400 millones.
Noticias

El desarrollo de IA de Uber enfrenta restricciones presupuestarias a pesar de una inversión de $3,400 millones.

Las iniciativas de IA de Uber están encontrando limitaciones presupuestarias según su CTO, a pesar de que la compañía ha destinado $3.400 millones a estos esfuerzos. El artículo analiza los desafíos de escalar el desarrollo de IA dentro de restricciones financieras.

OpenClawRadar
La IA no eliminó tu base de datos, lo hiciste tú: Responsabilidad en la era de los agentes de codificación de IA
Noticias

La IA no eliminó tu base de datos, lo hiciste tú: Responsabilidad en la era de los agentes de codificación de IA

Una historia viral culpaba a un agente de IA por eliminar una base de datos de producción, pero el verdadero problema es exponer endpoints de API destructivos y la falta de procesos, no la herramienta.

OpenClawRadar