Agentes 🇷🇺 15.08.2026 09:02

Probamos Vibecraft de Yandex: una pregunta sigue sin respuesta

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Sergey Ignatenko, fundador de la plataforma de IA VibePilot, probó el nuevo servicio de codificación por vibraciones Vibecraft de Yandex Cloud. Descubrió que el servicio tardó 52 minutos en generar un sitio web, mientras que su propia plataforma lo hace en 13-15 minutos. Al preguntarle en qué LLM se ejecuta el agente, afirmó ser Claude de Anthropic, lo que plantea dudas sobre el modelo detrás de la IA soberana rusa.
Sergey Ignatenko, fundador de la plataforma de IA VibePilot y socio de Yandex con una beca AI Studio Boost, probó el nuevo servicio VibeCraft de Yandex Cloud. Se propuso crear un sitio web para un centro de servicio de automóviles con reserva en línea. El agente hizo preguntas aclaratorias y tardó 52 minutos en completar la tarea, lo que Ignatenko consideró lento en comparación con los 13-15 minutos de su propia plataforma. El resultado se veía bien, usaba los colores predeterminados de Tailwind y todas las funciones funcionaban, gastando 530 neurocréditos. El código era un proyecto real de Next.js, no un constructor de bloques, pero no se insertaron imágenes ni SVG. La principal pregunta sin resolver era qué LLM utiliza el agente: cuando se le preguntó directamente, tanto el Asistente de Código como el chat de VibeCraft afirmaron ser Claude de Anthropic. Ignatenko luego encuestó a los modelos en Yandex AI Studio, pero ninguno de los modelos de pesos abiertos admitió ser Claude, y el LLM de IA Alisa fue evasivo sobre su identidad. También exploró el código y descubrió que VibeCraft utiliza el framework de agente de código abierto OpenCode bajo la licencia MIT, las convenciones de AGENTS.md, las habilidades en formato SKILL.md y la API de Documento de Yandex Cloud para la base de datos. A pesar de las preguntas sobre el tiempo y el modelo, Ignatenko elogió a Yandex como un pilar de la informática rusa y a VibeCraft como un paso valioso, aunque señaló que hay espacio para optimizar los ciclos del agente y la selección de modelos.
Fuente: Habr — хаб ИИ — original
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