Hace ya mucho tiempo desde que KDE añadió una novedad en Plasma para permitirnos escribir emojis. Lo cierto es que está bastante bien (se accede con las teclas META + . por defecto), pero todo se puede mejorar. En monitores con mucha resolución, o para gente que no tenga muy buena vista, los emojis pueden resultar pequeños o confusos, y por eso están preparando una novedad que llegará ya en Plasma 6.8.

Así lo han adelantado en la nota de novedades de esta semana, y lo que sigue es la lista con casi todas ellas. «Casi», porque los bugs no los añadimos en este tipo de artículo. Quien quiera conocer todos los cambios deberá visitar el artículo original al que enlazaremos al final de este artículo.

Nuevas funciones destacadas que llegarán a KDE

Plasma 6.8

• Ahora es posible aumentar o reducir el tamaño de los emojis en la ventana del Selector de Emojis.
• En la página de configuración de pantallas de Preferencias del Sistema, ahora es posible mover las pantallas píxel a píxel utilizando las teclas de dirección mientras se está en el modo de edición de la disposición.

Mejoras destacadas de la interfaz de usuario de KDE

Plasma 6.7.4

• La ventana del Selector de Emojis ahora siempre tiene la altura suficiente para mostrar su barra lateral sin necesidad de desplazarse.
• Ahora Spectacle detecta códigos QR en las capturas de pantalla realizadas de forma que la interfaz principal nunca se muestra. Si se hace clic en «Anotar» desde la notificación correspondiente, el código QR también se detectará allí.

Plasma 6.8

• En la ventana de configuración de Spectacle, los controles de calidad de imagen ahora solo están disponibles para los formatos de imagen cuyo nivel de calidad puede ajustarse.
• Se han aclarado las instrucciones de la página de Escritorio remoto en Preferencias del Sistema.

Kup 0.11.0

• Se ha modernizado la interfaz del widget de la bandeja del sistema del sistema de copias de seguridad Kup, de modo que ahora coincide con la de otros widgets de Plasma capaces de mostrar varios elementos, cada uno con sus propias acciones.

Mejoras destacadas de rendimiento y aspectos técnicos de KDE

Plasma 6.8

• Se ha mejorado significativamente el rendimiento con GPU externas.
• Ahora es posible cambiar el tamaño, y por tanto la resolución efectiva, de las pantallas virtuales creadas para la grabación de pantalla, en lugar de estar limitadas a una resolución fija de 1920 × 1080 píxeles.
• Ahora es posible modificar el estado flotante de los paneles mediante scripts del escritorio Plasma.
• KWin ahora reconoce las teclas «Responder llamada» y «Colgar llamada» presentes en algunos teclados, lo que permite utilizarlas como atajos de teclado para ejecutar acciones.

Frameworks 6.29

• Se ha corregido un problema de rendimiento que podía provocar que Plasma se congelara al enviar una notificación con una gran cantidad de emojis.

Pronto en tu distribución KDE

Se espera que Plasma 6.7.4 llegue el 4 de agosto y Frameworks 6.29 el 14 del mismo mes. Aunque esto debería cambiar en algún momento, se espera que siga habiendo tres versiones de Plasma durante al menos todo 2026. Los planes futuros pasan por lanzar sólo dos versiones al año, para lo que saldría especialmente beneficiado Kubuntu.

Vía: Blog de KDE.

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.

• 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.

• 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.

• 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.

Vía: TWIG.

En el artículo anterior terminamos de describir los parámetros de generación, y en este estaremos configurando modelos para diferentes usos. Hacerlo desde el archivo de configuración o Modelfile nos ahorra tener que escribir o copiar las instrucciones sobre cómo debe comportarse el modelo cada vez que lo necesitemos. Además, como expliqué en el post anterior, Ollama no acepta la modificación de parámetros en el prompt.

Ollama usa los Modelfiles como plantilla para crear o personalizar los modelos que se instalarán de manera local. Son archivos de texto plano en los que se describe el modelo base, se le dan instrucciones al sistema sobre su personalidad y rol, y se ajustan los parámetros que ya describimos de manera extensa en esa serie de posts.

Configurando modelos para diferentes usos

Podemos tener diferentes modelfiles basados en un mismo modelo y utilizarlos, por ejemplo, para:

•  Escribir cuentos.
• Escribir artículos de divulgación para un blog.
•  Escribir cartas comerciales.
•  Escribir posts para redes sociales.

Como ya había dicho, los componentes de un modelfile son:

• FROM: especifica el modelo base con el que vamos a trabajar.
• MESSAGE: establece las directivas que marcarán de forma permanente las reglas de comportamiento del modelo, el tono y el rol.
• PARAMETER: permite asignar valores que modificarán el resultado final del proceso de inferencia.
• TEMPLATE: indica la estructura del prompt con la que trabajará el modelo, es decir, cómo Ollama modificará el pedido que hacemos para pasárselo al modelo.

Personalizando un modelfile

Una vez que adquieras experiencia podrás crear un modelfile desde cero, pero por el momento lo mejor es empezar con uno existente y editarlo. El procedimiento es el siguiente.

Supongamos que queremos trabajar con el modelo de propósito general qwen3:14b. Este modelo es muy utilizado para:

– Escribir código en los lenguajes de programación más populares.
– Explicar cuestiones técnicas.
– Hacer resúmenes de textos largos.
– Responder preguntas sobre documentos.

mkdir -p ~/modelos/qwen3

ollama show --modelfile qwen3:14b ~/modelos/qwen3/Modelfile

Para editarlo hacemos:

cd modelos/qwen3
nano nombre_del_modelo_que_elegiste

Una vez que lo editemos, podemos crear un nuevo modelo con el comando:
ollama create qwen3-editor -f ~/modelos/nombre_que_elijas_para_el_modelo/Modelfile

Si haces modificaciones posteriores al modelo, debes repetir el comando:

ollama create qwen3-editor -f ~/modelos/nombre_que_elijas_para_el_modelo/Modelfile

Una vez que crees el modelo derivado con el nuevo Modelfile, puedes ejecutarlo con:

ollama run nombre_que_elegiste_para_el_modelo

Si eres de los que copian comandos sin mirarlos, recuerda que debes reemplazar «nombre_que_elegiste_para_el_modelo» por el nombre que elijas.

Ahora podemos agregar o modificar parámetros precedidos de la indicación PARAMETER. Por ejemplo:

PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER top_k 40
PARAMETER repeat_penalty 1.1
PARAMETER num_ctx 16384

Es importante tener en cuenta que:

• Asignar valores superiores a 2.0 al parámetro TEMPERATURE probablemente no nos genere resultados útiles.
• Ponerle a top_k un valor superior a 100 tampoco dará buenos resultados.
• El valor de num_ctx deberá fijarse considerando el contexto que soporta cada modelo, es decir: 4K, 8K, 32K, 128K, etc.

Como indica la tabla, a num_predict se le puede asignar un valor fijo expresado en miles de tokens, o los valores especiales -1 o -2.

El Modelfile muestra información sobre el modelo y las reglas de comportamiento. En este caso, la imagen pertenece a un modelo llamado «uncensored» porque tiene menos restricciones para la generación de contenido sensible.

Algunos ejemplos

Supongamos que queremos que el modelo haga aplicaciones en Python. Podríamos agregar estas líneas inmediatamente después del cierre de la sección TEMPLATE y antes de que empiecen los PARAMETERS:

«`
SYSTEM """
Eres un arquitecto de software y desarrollador Python con experiencia en:

- Python 3.13+
- Programación orientada a objetos
- Programación funcional cuando aporte ventajas
- Asyncio
- Multiprocessing
- Selenium
- Playwright
- FastAPI
- Flask
- Django
- Pandas
- NumPy
- OpenCV
- BeautifulSoup
- Requests
- SQLAlchemy
- SQLite, PostgreSQL y MySQL
- Docker
- Linux
- Git
- APIs REST
- OpenAI API
- Ollama API
- MCP (Model Context Protocol)

Reglas:

- Escribe siempre código completo.
- Nunca omitas importaciones.
- Nunca escribas pseudocódigo.
- No dejes comentarios como "aquí va el resto".
- Si el código supera unas pocas decenas de líneas, organízalo en funciones o clases.
- Incluye manejo de excepciones cuando corresponda.
- Usa logging en lugar de print en aplicaciones.
- Optimiza primero la legibilidad y luego el rendimiento.
- Si detectas un bug, explícalo antes de corregirlo.
- Si existen varias soluciones, ordénalas de mejor a peor justificando la elección.
"""

Podemos asegurarnos de tener el resultado adecuado reduciendo la temperatura:
PARAMETER temperature 0.1
Y para asegurarnos de que tome las decisiones correctas, hacemos que prefiera los tokens más probables:
PARAMETER top_p 0.85

Con estos valores de top_k y repeat_penalty garantizamos que el modelo no se desbande, pero tampoco que se repita. Ten siempre en cuenta la manera de trabajar de los modelos: ellos trabajan con probabilidades y, si necesitamos dos funciones que hagan cosas parecidas, debemos limitar las posibilidades de que se les asigne el mismo nombre.

PARAMETER top_k 40
PARAMETER repeat_penalty 1.05
Otra modificación posible es adaptar el modelo para que nos sirva de soporte técnico.

Modificamos SYSTEM:

SYSTEM """
You are a senior IT support engineer.

Always:

- Answer in Spanish.
- Assume the user has basic computer knowledge.
- Explain each step in order.
- Never skip intermediate steps.
- Prefer solutions that do not require reinstalling software.
- Warn before suggesting potentially destructive commands.
- When multiple solutions exist, present them from least to most invasive.
- Format commands inside Markdown code blocks.
- If more information is needed, ask concise follow-up questions before proposing a solution.
- Do not speculate. If you are uncertain, say so explicitly.

Please answer in Spanish.
«»»
Aunque muchos modelos pueden entender el español, lo mejor es dar las instrucciones en inglés para evitar malas traducciones.

Los parámetros que se modifican son:

Nos queda para el próximo artículo las formas de comunicarnos con el modelo. Hay una interfaz gráfica que nos permite usar los modelos locales como lo haríamos con ChatGPT, pero es usando la terminal o accediendo a su API mediante scripts donde lograremos despertar todo su potencial.

Lanzamientos de julio 2026: Galactic Mandate, CalyxOS y ArchBang

Hoy, el presente mes ha de terminar, y por ello, como de costumbre, en este día abordaremos todos los presentes «lanzamientos de Distros durante julio de 2026». Periodo en el cual, ha habido una cantidad un poco mayor, a la del mes pasado, es decir, que en junio de 2026.

Además, en el mismo detallaremos, como de costumbre, 3 de los primeros lanzamientos del presente mes, los cuales fueron: Galactic Mandate Linux 99, CalyxOS 7.2.2.0 y ArchBang Linux 010726. Así que, sigue leyendo para que te enteres de sus novedades, y de las fechas de los demás lanzamientos de Distros *Linux / *BSD anunciados en este periodo mensual.

Lanzamientos de junio 2026: MocaccinoOS, Linux Lite y NST

Y, antes de iniciar este artículo sobre los contabilizados «lanzamientos de julio de 2026», les recomendamos explorar una anterior publicación relacionada, al finalizar de leer está presente de hoy:

Los lanzamientos aquí citados, son mayoritariamente los registrados en DistroWatch. Por ello, siempre pueden haber muchos más, provenientes de webs como OS.Watch y FOSS Torrent. Además, es importante tener en cuenta que, estas nuevas versiones en cualquier momento, podrían estar disponibles para ser probadas en línea (sin instalar) por cualquiera, en la web de DistroSea, para el conocimiento y prueba de todos.

Todos los lanzamientos de julio 2026 en el Linuxverso

Nuevas versiones de Distros durante los lanzamientos de julio 2026

Primeros 3 lanzamientos del mes

Galactic Mandate Linux 99

• Fecha de liberación: 02/07/2026.
• Sitio web oficial: Explorar aquí.
• Repositorio oficial: Desconocido.
• Anuncio oficial: Enlace de consulta.
• Enlaces de descarga: Galactic Mandate Linux 99.
• Base de la Distro: Ubuntu (LTS).
• País de origen: Desconocido.
• Novedades destacadas: Está novedosa versión liberada en julio de 2026, denominada como “99” y perteneciente al proyecto de generación de Distribuciones libres y abiertas, llamado “Galactic Mandate Linux”, ahora incluye, entre muchas novedades destacadas, algunas como la implementación del sistema FUI de ciencia ficción completo con ocho temas de portadas de libros, telemetría HUD, alertas, Centro de Control, Cabina NF eDEX, Explorador Espacial, Mapa de Archivos, Flatpak y Herramientas de IA. Sin embargo, actualmente ya el proyecto ha liberado otras versiones llamadas v00, v01 Birthday Edition y v02 Birthday Edition. Y justo en esta última y actual versión liberada se encuentran las siguientes novedades: Un enfoque primordial en la implementación de mejoras a nivel de la compatibilidad con los medios de arranque. Aunque, todavía conserva el instalador, el escritorio, las aplicaciones, los temas, las alertas, el tutorial y el canal de actualización firmado de la versión v01, a la vez que reemplaza la estructura de arranque de la imagen. E incluye un diseño de disco híbrido convencional MBR y GPT, Entradas de arranque «El Torito» para BIOS heredada y UEFI, y una partición del sistema EFI FAT32 de 64 MiB, identificada como tipo GPT EF00, entre muchas otras más.

ArchBang Linux 010726

• Fecha de liberación: 01/07/2026.
• Sitio web oficial: Explorar aquí.
• Repositorio oficial: SourceForge.
• Anuncio oficial: Enlace de consulta.
• Enlaces de descarga: ArchBang Linux 010726.
• Base de la Distro: Arch Linux.
• País de origen: Canada.
• Novedades destacadas: Está novedosa versión liberada en julio de 2026, denominada como “010726” y perteneciente al proyecto de generación de Distribuciones libres y abiertas, llamado “ArchBang Linux”, ahora incluye, entre muchas novedades destacadas, algunas como la implementación del gestor de ventanas MangoWM, el cual, es un administrador de ventanas (compositor) para Wayland inspirado en dwl, y que está diseñado para ser rápido, ligero y visualmente atractivo. Además, también ofrece efectos modernos (sombras, desenfoques, animaciones fluidas) sin el alto consumo de recursos de otras alternativas más pesadas como Hyprland. Otra novedad es que este lanzamiento finaliza el proceso del cambio de nombre completo, pasando de FruitBang a ArchBang. Por último, incluye el instalador yay abi-install (un instalador con interfaz gráfica), mientras que el instalador arch-browser-installer aún está en desarrollo.

Ultramarine Linux 44

• Fecha de liberación: 02/07/2026.
• Sitio web oficial: Explorar aquí.
• Repositorio oficial: GitHub.
• Anuncio oficial: Enlace de consulta.
• Enlaces de descarga: Ultramarine Linux 44.
• Base de la Distro: Fedora.
• País de origen: Tailandia.
• Novedades destacadas: Está novedosa versión liberada en julio de 2026, denominada como “44” y perteneciente al proyecto de generación de Distribuciones libres y abiertas, llamado “Ultramarine Linux 44”, ahora incluye, entre muchas novedades destacadas, algunas como la inclusión de Plasma 6.7, el nuevo motor de temas «Union», mejoras de rendimiento y numerosas correcciones de errores. Mientras que, con respecto al entorno de escritorio Budgie, este ahora cuenta con soporte para Wayland, el gestor de ventanas SDDM y una nueva aplicación Bluetooth. Y con respecto al entorno de escritorio GNOME, se han incluido algunas mejoras que optimizan considerablemente su funcionamiento. Por ejemplo, se le ha corregido la molesta notificación de «La ventana está lista»; por lo que ahora, una ventana se enfocará automáticamente, como en las demás ediciones. También trae habilitados los botones de minimizar y maximizar en todas las ventanas de forma predeterminada, agregando compatibilidad con la calculadora a la búsqueda de la vista general y mostrando el porcentaje de batería en el panel de las computadoras portátiles. Por último, vale destacar que para esta versión el proyecto no ha liberado su versión con Pop!_Shell, ya que el mismo no recibe mantenimiento y la misma a sido poco usada (descargada).

Lanzamientos del mes conocidos en “DistroWatch”, “OS Watch”, “FOSSTorrent” y más

1. Pearl 14-2026.07.27: 28 de julio.
2. LinuxHub 2026.07.27: 28 de julio.
3. ArchEZ 2026.07.27: 28 de julio.
4. Abora 4.0: 27 de julio.
5. Emmabuntüs DE6-1.02: 27 de julio.
6. DESERT 5.5.1_26.04: 27 de julio.
7. FUSS 13.6.0: 26 de julio.
8. openmamba 20260726: 26 de julio.
9. OSINT VM 2026.7: 26 de julio.
10. ALT 11.2: 25 de julio.
11. MagOS 2025_20260723: 24 de julio.
12. StartOS 0.4.0: 24 de julio.
13. TROMjaro 2026.07.24: 24 de julio.
14. Ventoy 1.1.17: 24 de julio.
15. AnduinOS 2.0.1: 24 de julio.
16. Helwan 5.0: 24 de julio.
17. Manjaro 26.1.0-rc3: 23 de julio.
18. TrueNAS 25.10.5: 23 de julio.
19. Soplos rc4: 23 de julio.
20. Bicom 5.2.0: 23 de julio.
21. AnuBitux 3.5.6: 22 de julio.
22. NetBSD 11.0-RC7: 22 de julio.
23. Shadowfetch 2.0.0: 22 de julio.
24. ObsidianOS 2026.07.21: 22 de julio.
25. Live Raizo 17.26.07.19: 20 de julio.
26. IPFire 2.29-core203: 20 de julio.
27. Arcris 2026.07.19: 19 de julio.
28. MODOS 13.6: 18 de julio.
29. Synex 26.07.17: 17 de julio.
30. Pardus 25.2: 17 de julio.
31. Tiny Core 17.1: 17 de julio.
32. TUXEDO 20260716: 17 de julio.
33. ShredOS 2025.11_31: 17 de julio.
34. Kumander 3.0-rc1: 16 de julio.
35. Oracle 10.2: 15 de julio.
36. <<Hack|Track 2026.1-rc22: 15 de julio.
37. OSINT VM 2026.5: 15 de julio.
38. Butrelinux 20260714: 14 de julio.
39. Clonezilla 3.3.3-15: 14 de julio.
40. Neko-Void 20260714: 14 de julio.
41. Omarchy 3.8.3: 14 de julio.
42. Oreon 10-2607: 13 de julio.
43. Flora 20260713: 13 de julio.
44. LazyLinux 20260712: 12 de julio.
45. nakeDeb 1.6-202607: 11 de julio.
46. Debian Edu 13.6.0: 11 de julio.
47. Debian 13.6.0: 11 de julio.
48. Lilidog 26.07.11: 11 de julio.
49. LinuxCNC 2.9.10: 11 de julio.
50. Manjaro 26.1.0-rc1: 11 de julio.
51. HardenedBSD 15-build-18: 10 de julio.
52. TitalcruiseOS 5.3: 10 de julio.
53. umbrelOS 1.7.4: 10 de julio.
54. ExTiX Deepin 260710: 10 de julio.
55. MIRACLE 9.8: 10 de julio.
56. Shadowfetch 1.8.1: 9 de julio.
57. Flatcar 4593.2.4: 9 de julio.
58. ML4W 2.14.1: 9 de julio.
59. ZimaOS 1.6.2: 9 de julio.
60. EasyOS 7.4.3: 9 de julio.
61. Talos 1.13.6: 9 de julio.
62. TrueNAS 26.0.0-beta2: 9 de julio.
63. Unraid 7.3.2: 9 de julio.
64. CentOS 10-20260707.1: 8 de julio.
65. ReactOS 0.4.16-RC2: 8 de julio.
66. Equestria 2026.07.08: 8 de julio.
67. Kader⁴² 2026.07.08: 8 de julio.
68. NetBSD 11.0_RC6: 8 de julio.
69. SteamOS 3.8.14: 8 de julio.
70. Senpai 20260707: 7 de julio.
71. Slimbook OS 26-r0: 7 de julio.
72. deepin 25.2.0: 7 de julio.
73. KibaOS 161: 6 de julio.
74. Q83 13.13: 6 de julio.
75. Ezarcher 2607-1: 5 de julio.
76. CalamaroOS 20260705: 5 de julio.
77. BashCore 2607: 4 de julio.
78. BigLinux 2026-07-04: 4 de julio.
79. VailuxOS 1.6.1: 4 de julio.
80. d77void 20260703: 4 de julio.
81. ArchEZ 2026.07.04: 4 de julio.
82. BashCore 2607: 4 de julio.
83. BigLinux 2026-07-04: 4 de julio.
84. RakuOS 2026.07.03: 4 de julio.
85. Aeon 20260702: 4 de julio.
86. VailuxOS 1.6.1: 4 de julio.
87. d77void 20260703: 4 de julio.
88. Deblinux 6.2: 3 de julio.
89. Synex 13-u10: 3 de julio.
90. SolydXK 13-202607: 3 de julio.
91. MODICIA 6.12.94: 3 de julio.
92. Calculate 20260703: 3 de julio.
93. Gnoppix 26.7: 3 de julio.
94. Whonix 18.2.1.0: 3 de julio.
95. Kicksecure 18.2.1.0: 3 de julio.
96. XIVA Studio 2026-07-03: 3 de julio.
97. Ultramarine 44: 2 de julio.
98. Expirion 6.5-260702: 2 de julio.
99. Galactic Mandate 99: 2 de julio.
100. Puppy 2606-260701: 2 de julio.
101. MocaccinoOS 26.07: 2 de julio.
102. Ultimate 2026.07.01: 2 de julio.
103. Fatdog64 904: 1 de julio.
104. TUXEDO 20260701: 1 de julio.
105. Arch 2026.07.01: 1 de julio.
106. TROMjaro 2026.07.01: 1 de julio.
107. HAOS 18.1: 1 de julio.
108. Fluff 2026.07.01: 1 de julio.
109. ArchBANG 010726: 1 de julio.
110. AbeirOS 20260701: 1 de julio.
111. Tails 7.9.1: 1 de julio.
112. AgarimOS 20260701: 1 de julio.
113. AfagOS 20260701: 1 de julio.
114. Dr.Parted 26.07: 1 de julio.
115. blendOS 2026.07.01: 1 de julio.
116. ShrikeLinux 2026.07.01: 1 de julio.

Y para profundizar más información sobre cada uno de estos lanzamientos y otros más, se encuentra disponible el siguiente enlace.

Resumen

En resumen, si te ha gustado esta publicación sobre todos los «lanzamientos de julio de 2026» registrados por el sitio web de “DistroWatch”, y otros como “OS Watch” y “FOSS Torrent”, coméntanos tus impresiones. Y si conoces otro lanzamiento de alguna otra Distro GNU/Linux o Respin Linuxero del Linuxverso, también será un placer conocerlo a través de los comentarios, para el conocimiento y utilidad de todos. Tal como hoy hemos hecho, al destacar algunos detalles importantes de los lanzamientos de Galactic Mandate Linux 99, ArchBang Linux 010726 y Ultramarine Linux 44.

Por último, recuerda compartir con otros esta divertida e interesante publicación, además de visitar el inicio de nuestro «sitio web» en español. O, en cualquier otro idioma (con solo agregar al final de nuestra URL actual, 2 letras al final, por ejemplo: ar, de, en, fr, ja, pt y ru, entre muchas otras) para conocer más contenidos actuales.

Aunque sea aburrido de leer, dedico tanto tiempo al correcto uso de los parámetros en un modelo porque son los que hacen la diferencia entre un resultado correcto, original y creativo, y uno repetitivo o lleno de alucinaciones al que solo le falta el cartel luminoso de «Hecho con Inteligencia Artificial» para que sea más obvio de dónde salió.

A riesgo de sonar como uno de los IA bros que pululan por las redes sociales, voy a decir que la mayoría de la gente no es capaz de aprovechar todo el potencial de los modelos de Inteligencia Artificial. Saber hacerlo nos puede ahorrar fortunas en el pago de modelos externos o hardware costoso.

Quienes se limitan al uso de las modalidades gratuitas de servicios como ChatGPT o Claude a través de su interfaz web,  suelen desconocer estos parámetros ya que no hay controles específicos  para estableccerlos y deben indicarse en el promt. Sin embargo, plataformas multimodelos como Replicate, que incluye algunos modelos gratis, aunque es de pago, pueden manipularse en forma gráfica.  En Ollama deberemos  modificar el modelfile o mandar instrucciones vía API. El modelo no hará caso de instrucciones de este tipo incluídas en el promt. Explicaré esto más adelante.

El correcto uso de los parámetros en un modelo

En el último post que publiqué podrán ver una tabla con la lista de los parámetros de generación de los modelos de Ollama y cuáles implican un uso intensivo de hardware. Esto es importante porque un equipo relativamente modesto puede verse afectado. Nos quedaron afuera algunos parámetros de los que nos vamos a ocupar ahora.

repeat_last_n

Determina cuántos tokens debe buscar hacia atrás el modelo en la ventana de conversación para aplicar el control de repetición (parámetro repeat_penalty que expliqué en el artículo anterior).
Algunos ejemplos:

• Con repeat_last_n = 64, que es el valor por defecto en muchos motores de inferencia, el modelo buscará la repetición de tokens que se haya registrado en los últimos tokens registrados o leídos.
• Con repeat_last_n = -1, el modelo lo hará con toda la ventana de contexto (parámetro num_ctx, también explicado antes) para aplicar la penalización.
• Con repeat_last_n = 0, desactivamos completamente la penalización por repetición.

La correcta determinación de este parámetro evita que el motor de inferencia elimine palabras cuya repetición es inevitable, como artículos o nexos coordinantes, por lo que el rango ideal para este parámetro es dejarlo entre 64 y 128.

El algoritmo mirostat

El algoritmo mirostat es una alternativa al uso de los parámetros temperature, top_p y top_k previamente explicados en posts anteriores. Se diferencia de estos en que no aplica un valor fijo al proceso de inferencia, sino que adecúa la distribución de probabilidad a un valor constante para mantener el nivel de perplejidad. Para explicar este concepto, imaginate que tienes un perro (si es que no lo tienes).
Lo habitual es que, cuando vuelvas a tu casa, tu perro venga a saludarte moviendo el rabo. Aunque tampoco es imposible que algún día no lo haga porque:

a) Está enfermo.
b) Alguien dejó la puerta abierta y se escapó.
c) Encontró algo más interesante que hacer, como comerse el filete que te olvidaste de guardar.
Lo que no va a pasar, a menos que estés soñando, es que encuentres a tu perro sentado en tu sillón preferido viendo el partido mientras se fuma tu cigarro y se toma tu whisky. Lo que determina el nivel de perplejidad es si el modelo tendrá en cuenta cómo actuar frente a los resultados menos probables.

mirostat

Se encarga de activar o desactivar el algoritmo. Hay 3 valores posibles:

• 0: Desactiva el algoritmo.
• 1: Activa la versión original.
• 2: Activa la nueva versión, que es más eficiente en el uso de los recursos de hardware.

mirostat_tau

Define el nivel de perplejidad que debería intentar mantener el algoritmo. Trabaja en el rango de 1.0 a 20.0, siendo el valor más común 5.0.
Estos son algunos ejemplos:

• Cuando se aplica un valor bajo, como 0.05, el resultado será una respuesta estable al precio de una reacción lenta si el modelo empieza a alucinar.
• Cuando se aplica un valor superior a 0.5, el modelo reaccionará rápidamente a cambios en el contexto, pero al precio de comportarse de manera errática.

El algoritmo mirostat es especialmente útil cuando se trabaja con libros o artículos extensos, ya que impide caer en extremos como repeticiones o divagaciones.

seed

Es el valor inicial que se va a utilizar para poner en marcha el generador de números aleatorios del motor de inferencia. Como expliqué anteriormente, los grandes modelos de lenguaje se basan en el azar para seleccionar tokens estableciendo probabilidades. Estableciendo un valor para el parámetro seed, conseguimos que se utilice la misma secuencia de números aleatorios cada vez que trabajemos con el modelo.

Este parámetro es útil para probar prompts. Si se le asigna un valor de 32 o 64 bits alto, el mismo prompt, manteniendo el resto de los parámetros constantes, generará el mismo resultado. Por lo tanto, un resultado mejor solo podrá ser consecuencia de una mejora en el prompt que se le indica al modelo. En cambio, si se le asigna el valor -1 o se desactiva, la generación se basará en el reloj del sistema.

Aunque los usuarios de la interfaz por defecto de servicios como ChatGPT o Claude no ofrecen esta opción, plataformas más avanzadas si brindan controles para modificar parámetros de comportamiento del modelo. EN el caso de Ollama podemos hacer lo mismo modificando el archivo modelfile.

stop

Casi no es necesario explicar este concepto, ya que su uso es obvio. Define cuáles serán las cadenas de texto o tokens que, cuando se generan por el sistema, detendrán de manera inmediata el proceso de inferencia. Cuando el modelo detecta alguna coincidencia con lo establecido en el parámetro, el motor detiene la ejecución mostrando el resultado generado, previa depuración de los tokens de parada.

Establecer indicaciones para este parámetro es útil para:

• Evitar alucinaciones: por ejemplo, que el modelo usurpe el rol del usuario tratando de anticipar cuál será la siguiente pregunta que haremos.
• Forzar formatos estructurados: por ejemplo, si la respuesta esperada es una página web, estableciendo como cadena de parada evitaremos que agregue texto que no tiene nada que ver con el código de la página, ya que esta suele ser la etiqueta con la que se cierra la mayoría del código HTML.
• Trabajo por etapas: esto es muy útil, por ejemplo, para evitar el recalentamiento del hardware. Si determinamos que el motor se detenga al encontrar cadenas como «———–» o «#####», se tomará un descanso cuando llegue a ellas.

En el próximo artículo veremos cómo utilizar un modelo con parámetros personalizados lo que nos permitirá ahorrar tokens al ingresar promts o tiempo para encontrar el quennos permita lograr el resultado buscad

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.

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

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

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.

Ubuntu 26.04 incorporará un nuevo modelo de Hardware Enablement (HWE) para su pila de virtualización, permitiendo a los usuarios acceder a versiones más recientes de componentes como QEMU, libvirt y el firmware UEFI sin abandonar la estabilidad de una versión LTS. La iniciativa está especialmente orientada a mejorar el soporte para la computación confidencial y el hardware de virtualización de nueva generación.

Hasta ahora, Ubuntu ya actualizaba periódicamente el kernel mediante HWE, pero el resto de la pila de virtualización permanecía prácticamente inalterado durante todo el ciclo de vida de una versión LTS. Con Ubuntu 26.04, Canonical amplía este modelo al resto de componentes esenciales para la virtualización.

Ubuntu 26.04 estrenará una pila HWE para virtualización

La nueva pila HWE de virtualización (más información) incluirá paquetes específicos como qemu-hwe, libvirt-hwe, edk2-hwe (con OVMF) y seabios-hwe. Estos componentes recibirán actualizaciones cada seis meses durante los dos primeros años de vida de Ubuntu 26.04 LTS, siguiendo el ritmo de las versiones intermedias de Ubuntu sin renunciar a la base estable de la edición de soporte extendido.

Este enfoque resulta especialmente importante para la computación confidencial, una tecnología que protege los datos mientras están siendo procesados mediante entornos de ejecución seguros. Funciones como AMD SEV-SNP o Intel TDX requieren que kernel, hipervisor, firmware y herramientas de gestión evolucionen de forma coordinada para ofrecer compatibilidad completa, algo que hasta ahora podía tardar varios años en llegar a una versión LTS.

Canonical ha diseñado este sistema como una opción totalmente voluntaria. Los usuarios que prioricen la máxima estabilidad podrán seguir utilizando la pila de virtualización estándar incluida con Ubuntu 26.04 LTS, mientras que quienes necesiten compatibilidad con el hardware más reciente podrán instalar la nueva pila HWE sin tener que actualizar a una versión no LTS.

La compañía considera que esta iniciativa beneficiará especialmente a organizaciones que despliegan infraestructuras de nube privada, plataformas de inteligencia artificial, entornos regulados o servicios que utilizan máquinas virtuales confidenciales. Gracias a este nuevo modelo, Ubuntu podrá ofrecer soporte para las últimas tecnologías de virtualización durante todo el ciclo de vida de la versión LTS sin comprometer su estabilidad.

Tras poco más de cinco meses de desarrollo activo y 407 commits desde su versión anterior, se ha dado a conocer el lanzamiento de la versión estable de NetworkManager 1.58. Esta actualización introduce importantes mejoras centradas en la usabilidad de la interfaz de usuario, la adopción de nuevas capacidades de red, optimizaciones para conexiones Wi-Fi y la implementación de correcciones críticas de seguridad.

La interfaz de usuario basada en texto ha recibido una importante actualización de usabilidad para facilitar la administración de redes desde la terminal. Al crear un perfil para interfaces físicas como Ethernet o Wi-Fi, un nuevo botón de selección permite elegir el dispositivo directamente desde una lista, evitando el proceso propenso a errores de tener que escribir su nombre manualmente. Adicionalmente, las listas de conexiones ahora soportan búsquedas al estilo Vim utilizando el comando de barra, lo que permite filtrar los resultados en tiempo real mientras el usuario escribe.

En cuanto a la gestión específica de conexiones inalámbricas, se ha añadido un botón para volver a escanear redes en la pantalla de activación y una casilla para mostrar los caracteres introducidos al ingresar una contraseña de seguridad. La interfaz de edición de conexiones también recibio mejoras al incluir un botón para compartir la contraseña del Wi-Fi mediante la generación de un código QR. Finalmente, se ha mejorado la configuración de conexiones tipo bond con un campo de opciones adicionales, y la interfaz gráfica de la terminal ahora se redibuja correctamente de forma automática cuando la ventana cambia de tamaño.

Redes y Protocolos (IPv6 y GENEVE)

Impulsando la transición inminente hacia redes exclusivamente IPv6, esta versión ha añadido soporte para el mecanismo CLAT (464XLAT) mediante un controlador BPF a nivel del kernel. Esta tecnología permite que las aplicaciones que solo funcionan con IPv4 puedan comunicarse sin problemas en un host IPv6, traduciendo los paquetes a través de una pasarela NAT64.

Para automatizar y facilitar su uso, la propiedad correspondiente a este ajuste ahora viene configurada en automático por defecto. Por otro lado, NetworkManager ahora es capaz de crear y gestionar de forma nativa túneles de Encapsulación de Virtualización de Red Genérica, conocidos como GENEVE.

Actualizaciones y optimización de Wi-Fi

La propiedad de banda en las conexiones Wi-Fi ahora acepta oficialmente la configuración de 6 GHz, mientras que los escaneos realizados mediante la línea de comandos muestran la banda de frecuencia de cada punto de acceso detectado para un diagnóstico más preciso. La gestión de ahorro de energía ahora es plenamente compatible con el backend iwd.

En el apartado de seguridad y credenciales, el sistema ya admite la introducción de credenciales WPS mediante contraseñas hexadecimales de 64 caracteres. Además, las conexiones con clave precompartida ahora respetan rigurosamente los ajustes de reintentos de autenticación, solicitando al usuario una nueva contraseña solo en el último intento posible antes de registrar un fallo de conexión.

Seguridad y limpieza de código obsoleto

Esta versión endurece varias configuraciones predeterminadas y soluciona vulnerabilidades que representaban un riesgo crítico ya que se ha corregido un fallo documentado como CVE-2026-10805 que permitía a un atacante escalar privilegios en el sistema; ahora, los nombres de host y las URL se validan estrictamente antes de escribirse en la configuración del cliente DHCP, rechazando caracteres especiales que permitían inyectar comandos no autorizados.

También se solucionó un error de lectura fuera de límites que podía causar el cierre inesperado del servicio completo mediante el envío de un paquete UDP malicioso.

Para mantener la base de código limpia y segura, varias herramientas y funciones han sido retiradas de forma definitiva. El backend dhclient, obsoleto desde la versión 1.50, ha sido eliminado por completo. La API de Wireless Extensions ha sido declarada obsoleta y se ha desactivado por defecto para todos los usuarios. De igual manera, se retiró la opción de compilación que permitía a usuarios sin privilegios administrativos crear conexiones a nivel de sistema evadiendo los permisos de seguridad habituales.

El estado gestionado y administrativo de un hardware de red ahora puede conservarse tras un reinicio del sistema utilizando la API de D-Bus. Para las comprobaciones de conectividad en segundo plano, NetworkManager utiliza ahora una implementación de ping puramente interna en lugar de depender de la utilidad estándar del sistema operativo anfitrión.

Las conexiones configuradas con direcciones IP manuales y pasarelas inaccesibles ahora mostrarán una advertencia clara en la terminal al ser activadas o modificadas. Finalmente, se ha unificado la nomenclatura de versiones en todo el ecosistema del proyecto, utilizando de manera estandarizada sufijos específicos para las etapas de desarrollo y versiones candidatas.

Finalmente, si estás interesado en poder conocer más al respecto sobre esta nueva liberación de Networkmanager puedes consultar los detalles desde el siguiente enlace.

¿Cómo obtener NetworkManager 1.58?

Interesado en poder obtener esta nueva versión, debes saber que puedes instalar la nueva versión directamente desde los repositorios de Ubuntu, además de que si lo prefieres puedes obtener esta versión y construir a partir de su código fuente. El enlace es este.

Para instalar la nueva versión de NetworkManager en tu sistema, basta con ejecutar cualquiera de los siguientes comandos.

Actualizar e instalar todos los paquetes disponibles

sudo apt upgrade -y

Actualizar e instalar solo networkmanager:

sudo apt install network-manager -y

Dar el salto a Linux o instalar Ubuntu como sistema operativo principal en un equipo portátil es una experiencia liberadora. Adiós al bloatware imprevisto, a las actualizaciones forzadas a mitad de una jornada laboral y al consumo absurdo de recursos en segundo plano. Sin embargo, quienes llevamos años trasteando con distribuciones GNU/Linux conocemos bien ese sudor frío que aparece tras completar la instalación: el momento en que descubres que la red Wi-Fi no detecta ninguna señal, la pantalla se queda congelada al suspender el equipo o los altavoces simplemente se niegan a emitir sonido.

La razón de estos contratiempos rara vez radica en el propio sistema operativo, el verdadero culpable suele ser la elección del hardware, ya que existen algunas marcas cuyo soporte para Linux es nefasto. Aunque hoy en día el kernel de Linux incluye un soporte de controladores asombroso, los fabricantes de ordenadores diseñan casi siempre sus máquinas pensando de forma exclusiva en Windows. Si tu objetivo es disfrutar de una experiencia fluida desde el primer arranque, comprar un ordenador portátil requiere fijarse en detalles técnicos que la mayoría de compradores habituales suelen pasar por alto.

El mito de que todo funciona: por qué el hardware importa en Linux

Es fácil caer en la trampa de pensar que cualquier equipo moderno moverá Ubuntu sin pestañear. La realidad es que, mientras un procesador o un disco SSD M.2 funcionarán perfectamente en más del 99% de los casos, los periféricos integrados y los chips secundarios marcan la diferencia entre un ordenador maravilloso y una pesadilla de terminal. Controladores propietarios, firmwares cerrados o arquitecturas híbridas de gestión de energía pueden convertir una tarea sencilla en un rompecabezas de líneas de comandos.

Por ello, antes de fijarse únicamente en la cantidad de memoria RAM o en el diseño del chasis, resulta imprescindible analizar minuciosamente los componentes internos. La buena noticia es que la comunidad linuxera ha documentado exhaustivamente qué configuraciones ofrecen un rendimiento nativo y cuáles es mejor evitar a toda costa.

Las mejores marcas de portátiles para ejecutar Linux sin problemas

No todas las marcas tratan el software libre de la misma manera. Algunas empresas colaboran activamente con la Linux Foundation o certifican modelos específicos para entornos empresariales, lo que garantiza que sus actualizaciones de firmware lleguen directamente a través del sistema.

• Lenovo (Gama ThinkPad): es el rey indiscutible en la comunidad. Las líneas ThinkPad T, X y X1 Carbon son célebres por su compatibilidad legendaria. Lenovo certifica oficialmente muchos de estos modelos para Ubuntu y Fedora, lo que significa que componentes como el trackpoint, la gestión térmica y los accesos directos del teclado funcionan desde el minuto uno.
• Dell (Gama XPS y Latitude): Dell fue pionera con su iniciativa de ofrecer la serie XPS Developer Edition con Ubuntu preinstalado. Aunque no todos sus modelos de consumo tienen esta certificación, las familias XPS y Latitude utilizan componentes de alta calidad que rara vez presentan conflictos de drivers.
• ASUS: aunque los portátiles de ASUS funcionan bastante bien con Linux, sí es verdad que algunas funciones muy concretas pueden no funcionar. Pero, por lo general, si es un portátil convencional, no vas a tener problemas. Por ejemplo, los ZenBook y VivoBook suelen tener una compatibilidad excelente con Linux. Las series ROG Gaming y TUF Gaming funcionarán bastante bien en general, pero puede que algunas funciones o control de hardware no funcione bien o necesites instalar herramientas de terceros para controlar los ventiladores, las luces RGB, switching iGPU/dGPU, etc. Pero si eso no es inconveniente, el resto funciona bien.
• Marcas diseñadas por y para Linux (Slimbook, VANT, Tuxedo, Framework): si quieres evitar dolores de cabeza al 100%, ensambladores como la española Slimbook o la alemana Tuxedo venden máquinas diseñadas específicamente para Linux. Mención especial merece Framework, cuyo concepto modular y soporte abierto la convierten en una opción fantástica para los entusiastas de la tecnología.

Marcas y familias de portátiles que conviene evitar o mirar con lupa

En el extremo opuesto encontramos fabricantes que priman componentes de bajo coste o arquitecturas propietarias extremadamente cerradas que dificultan la vida al usuario de Linux, aunque en muchos casos Linux funciona bien, sí que podrías encontrarte más problemas con:

• HP (Gamas de entrada y Pavilion): aunque la línea empresarial de HP (ProBook o EliteBook) suele comportarse de forma decente, las gamas de consumo doméstico como Pavilion o HP Laptop son propensas a incluir chips Wi-Fi de marcas problemáticas y BIOS muy capadas que dificultan el arranque seguro (Secure Boot) o la gestión de energía.
• Microsoft Surface: a pesar de contar con un diseño industrial magnífico, los dispositivos Surface son célebres por sus pantallas táctiles, cámaras y sensores de batería propietarios. Requieren un kernel personalizado para funcionar de forma aceptable, lo que no es ideal para usuarios que buscan estabilidad inmediata.
• MSI y similares: estas máquinas suelen combinar tarjetas gráficas dedicadas con sistemas de refrigeración y gestión de energía propietarios bastante complejos. A menudo provocan problemas de sobrecalentamiento, drenaje rápido de batería o fallos al despertar del modo suspensión.

Guía de componentes: qué buscar exactamente en la ficha técnica

Para acertar de lleno en la elección, es conveniente desglosar el equipo componente por componente antes de tomar una decisión:

• Tarjeta de red y Wi-Fi (El punto más crítico): si la tarjeta Wi-Fi no funciona de entrada, ni siquiera podrás instalar actualizaciones durante el proceso de bienvenida. Busca siempre tarjetas de red Intel (por ejemplo, Intel AX200, AX210 o BE200) o tarjetas Atheros/Qualcomm. Evita a toda costa los chips Wi-Fi de marcas como Realtek o Broadcom de gama baja, ya que suelen requerir controladores propietarios que a menudo se rompen tras una actualización del kernel.
• Tarjeta gráfica (GPU): si no vas a jugar a juegos exigentes o realizar edición de vídeo pesada, la mejor opción es confiar en la gráfica integrada de Intel o AMD. Los controladores de código abierto de AMD (AMDGPU) e Intel están integrados directamente en el kernel y ofrecen un rendimiento excepcional. Si necesitas una gráfica dedicada de Nvidia, prepárate para lidiar con controladores propietarios y con la tecnología Nvidia Optimus (conmutación de gráfica integrada a dedicada), la cual ha mejorado mucho en Ubuntu pero aún puede causar pequeñas fricciones en el consumo de batería o en servidores de pantalla como Wayland.
• Procesador: tanto Intel como AMD ofrecen un soporte excelente en arquitecturas x86_64. Sin embargo, si optas por procesadores Intel de generaciones recientes con arquitectura híbrida (núcleos de alto rendimiento y núcleos de eficiencia), asegúrate de instalar una distribución con un kernel reciente para que el planificador del sistema distribuya las tareas correctamente.
• Lectores de huellas y cámaras web: son los dos sospechosos habituales cuando algo falla. Muchos sensores de huella dactilar carecen por completo de controladores para Linux. Si la biometría es imprescindible para ti, comprueba en foros antes de comprar. En cuanto a las webcams, las estándar USB integradas funcionan sin pegas, pero las cámaras más avanzadas presentes en ultrabooks muy recientes pueden requerir configuraciones adicionales.

Comprobaciones previas antes de tomar la decisión final

Antes de desembolsar tu dinero, aprovecha la inmensa base de conocimiento acumulada por la comunidad global. Existe una herramienta pública llamada Linux Hardware Database (linux-hardware.org) donde miles de usuarios suben reportes completos de sus ordenadores. Solo tienes que buscar el número exacto de modelo que estás valorando comprar para comprobar si la tarjeta de red, el sonido o la suspensión han recibido una calificación verde (funcional) o roja (problemática).

Por supuesto, utilizar Linux o Ubuntu en un portátil ya no es la odisea de hace una década, pero tampoco conviene comprar a ciegas. Priorizar un chip Wi-Fi Intel, declinar las tarjetas gráficas dedicadas innecesarias y apostar por gamas profesionales te asegurará un equipo rápido, silencioso y totalmente bajo tu control durante años.