@Manz

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Santa Cruz de Tenerife
Joined June 2007
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Muchas veces me preguntan y nunca sé cuales responder porque me cuesta mucho seleccionar, así que he hecho un esfuerzo... (se quedan muchos fuera, pero...) My9Games: Tus 9 juegos preferidos My9Anime: Tus 9 animes preferidos My9Movies: Tus 9 películas preferidas
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Manz 🇮🇨⚡👾 retweeted
Comparto mucho esa idea. Yo viví la etapa en la que tenías que escribir código prácticamente todo el día. Muchas veces, después de semanas de trabajo, llegaban nuevos requisitos del cliente y gran parte de ese código tenía que cambiar. Yo disfrutaba programar, pero ese ciclo terminaba siendo agotador. Algo que he notado es que muchas personas esperan que la IA, con un solo prompt, genere directamente algo de muy alta calidad. Cuando no ocurre, aparece una etapa de resistencia y rechazo hacia la herramienta. Mi experiencia ha sido diferente. Trabajo mediante iteración. le voy dando a la IA instrucciones progresivamente más específicas sobre cómo debe construir el sistema. Defino la arquitectura, las reglas para los commits, lo que está prohibido hacer, el estilo de código, la semántica y principios como la programación funcional. Incluso muchos de estos documentos y reglas los construyo utilizando IA. Cuando existe esta dirección, el resultado puede alcanzar una calidad muy alta. El valor ya no está únicamente en escribir cada línea de código, sino en saber definir qué se debe construir, cómo debe construirse y cómo validar el resultado. Y creo que esto también está cambiando lo que se busca en un ingeniero. Ya no se trata solamente de cuánto código puedes escribir o cuánto conocimiento específico de una tecnología tienes. Se busca que seas capaz de construir sistemas estables, seguros, mantenibles, escalables y eficientes, y que puedas conseguirlo en el menor tiempo posible. Para eso necesitas entender diferentes áreas: frontend, backend, infraestructura, seguridad, arquitectura y bases de datos. No necesariamente tienes que conocer cada detalle de implementación a bajo nivel. Lo importante es entender el problema, conocer las alternativas y poder justificar por qué una solución se adapta mejor a las necesidades del sistema. En ese sentido, creo que el rol se está acercando cada vez más al de un arquitecto/jefe/lider técnico. y es donde muchos no estan hechos para esa responsabilidad y capacidad de dirigir cómo se construye un sistema y garantizar su calidad
Replying to @Manz
Desde mi punto de vista, todos tienen un poco de razón, pero todos son extremistas que tienen un problema común: ignoran o no son capaces de ver la parte fuera de su propio entorno. A mi me encanta programar más que a nadie, es algo que llevo haciendo años (y creo que continuaré haciendo durante mucho tiempo). Pero no como hasta ahora. La IA ha conseguido hacer algo muy bien: automatizar la escritura de código. Y es un paso muy interesante. Escribir código era un proceso divertido para muchos, que daba muchas satisfacciones (y frustraciones), pero inevitablemente consumía mucho tiempo (gran parte de la mayoría del tiempo de creación de un producto). Ahora, con la IA, puedes seguir diseñando e ideando cosas técnicas (sigue formando parte de la región de programación) pero luego poner a la IA a escribirlo. Esto abre un maravilloso campo de posibilidades, como por ejemplo, implementar varias opciones para comprobar cuál se adapta mejor a nuestro caso y decidirnos por ella en base a la experiencia de prueba. Esto antes era inviable muchas veces por el tiempo. Sin embargo, ahora tienes que ser aún más cuidadoso de asegurarte de que todo lo generado funcione, que cumpla tus requisitos, que no hayan problemas o efectos secundarios, etc. Puedes centrarte en mejorar el arnés que usas con tu IA para mejorar la forma en la que trabajas con ella, que lo que generas se adapte mejor a tus necesidades, centrarte en reducir los costes, etc. Creo que por esta razón, los perfiles técnicos que solían encargarse de múltiples cosas, ahora mismo ven el progreso con la IA de otra forma, mientras que los que estaban más «enamorados» de escribir código, suelen verlo todo con más pesimismo. Todo esto sin mencionar el GRAN problema del aprendizaje en nuevos perfiles. La IA es una herramienta que puede ser maravillosa para hacernos aprender, pero acostumbramos a utilizarla de la forma más cómoda posible: «para darnos soluciones ya hechas en lugar de aprender o entenderlas» y esto puede ser un gran problema para perfiles que vienen SIN el conocimiento de la era PRE-IA. Pero bueno, esto es otro debate que no quiero abrir ahora. Y no hay que olvidar que otro problema es que el concepto de «Inteligencia Artificial» es diferente para cada persona. Para una persona "IA" puede significar "generador de slop", para otra persona puede significar "ahorrador de tiempo/automatizador de tareas", para otra persona "problemas a futuro" y para otra persona "ahorro de costes". En definitiva. Yo no creo que los perfiles de programación se estén perdiendo o sean menos relevantes. Pero si están cambiando. Debes tener en cuenta que si te gusta este sector y este mundo, debes abrir la mente, entender los entornos colindantes que están más allá de lo que haces y adaptarte y potenciar con IA la parte donde más puedes aportar (asegurándote de no ser un imbécil potenciado*) * Contexto en el clip del siguiente tweet (2/3)
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Respecto a la IA, estos días se ha estado hablando mucho sobre el cambio en el sector de la programación. Al contrario que mucha gente, yo no tengo la sensación de que programar ya no es divertido. Mi sensación es bastante opuesta. ⚠ Aviso, se viene turra y es mi opinión personal. Simplificando y generalizando mucho, en mi cámara de eco, suelo ver 3 perfiles diferentes (aviso que es una visión sesgada, pero es la realidad de mi día a día, y probablemente de muchos): 🟨 Grupo 1: Perfil de negocio, idea, proyecto 🟥 Grupo 2: Perfil de programación, técnico 🟪 Grupo 3: Perfil de producto, diseño, UX, UI... 🟨 La mayoría de las opiniones «Los programadores ya están muertos» o «ahora con la IA ya no hace falta programadores» suelen venir de este grupo. Son perfiles que en su mayoría, escribir código era un gran problema para avanzar. A ellos lo que les gusta es idear algo y sin meterse en la parte técnica, simplemente, obtener un producto final, muchas veces infravalorando las iteraciones que necesitas para que ese producto funcione bien. Bajo mi punto de vista, suele ser el público de Claude. Los productos de Anthropic van mucho en esa linea: «Paga, y yo hago el resto», lo que suele encajar muy bien con este grupo. Tienden a infravalorar el trabajo técnico o las iteraciones de producto, y maximizar la importancia de lo suyo. 🟥 En el grupo 2 veo tres opiniones generales: 1️⃣- Negacionistas de la IA: «La IA hace las cosas mal, si haces cosas con IA sólo vas a producir slop, etc...». Normalmente, cuando más a bajo nivel es el perfil de programador, más fuerte es esta sensación. Creo que muchas veces es un mecanismo de defensa porque interpretan que generar código (la parte donde eran fuertes) ya no son tan necesarios, o porque la industria comienza a restarle importancia a esto y se ven perjudicados. No siempre es así, pero creo que hay bastantes perfiles dentro de este grupo. También hay otros perfiles que dicen «Ahora con la IA, no hace falta trabajar con X, se puede hacer todo con Y». Casualmente, X es algo que no les gusta e Y es algo que dominan. Aunque puede tener una base sólida, es una forma de traerte todo a tu campo. 2️⃣- Flipados IA-bro: Justamente, el grupo opuesto. Para ellos, todo se hace con IA o «te vas a quedar atrás» y «estás obsoleto». Se basan en aprovechar el hype y todas las novedades, así como el FOMO creado alrededor de la IA para presionar al resto y obligarlos a que se les vea en una posición de ventaja. 🟪 En el grupo 3, suelo observar lo siguiente: - Normalmente, la gente que suele trabajar más del lado de producto la narrativa que tienen es que «ahora con la IA todos los perfiles van a evolucionar a producto», porque este perfil se encarga de darle un poco de "toque humano" a lo que actualmente se hace con IA. Corregir sus errores. (Sigue en siguiente tweet, 1/3)
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Desde mi punto de vista, todos tienen un poco de razón, pero todos son extremistas que tienen un problema común: ignoran o no son capaces de ver la parte fuera de su propio entorno. A mi me encanta programar más que a nadie, es algo que llevo haciendo años (y creo que continuaré haciendo durante mucho tiempo). Pero no como hasta ahora. La IA ha conseguido hacer algo muy bien: automatizar la escritura de código. Y es un paso muy interesante. Escribir código era un proceso divertido para muchos, que daba muchas satisfacciones (y frustraciones), pero inevitablemente consumía mucho tiempo (gran parte de la mayoría del tiempo de creación de un producto). Ahora, con la IA, puedes seguir diseñando e ideando cosas técnicas (sigue formando parte de la región de programación) pero luego poner a la IA a escribirlo. Esto abre un maravilloso campo de posibilidades, como por ejemplo, implementar varias opciones para comprobar cuál se adapta mejor a nuestro caso y decidirnos por ella en base a la experiencia de prueba. Esto antes era inviable muchas veces por el tiempo. Sin embargo, ahora tienes que ser aún más cuidadoso de asegurarte de que todo lo generado funcione, que cumpla tus requisitos, que no hayan problemas o efectos secundarios, etc. Puedes centrarte en mejorar el arnés que usas con tu IA para mejorar la forma en la que trabajas con ella, que lo que generas se adapte mejor a tus necesidades, centrarte en reducir los costes, etc. Creo que por esta razón, los perfiles técnicos que solían encargarse de múltiples cosas, ahora mismo ven el progreso con la IA de otra forma, mientras que los que estaban más «enamorados» de escribir código, suelen verlo todo con más pesimismo. Todo esto sin mencionar el GRAN problema del aprendizaje en nuevos perfiles. La IA es una herramienta que puede ser maravillosa para hacernos aprender, pero acostumbramos a utilizarla de la forma más cómoda posible: «para darnos soluciones ya hechas en lugar de aprender o entenderlas» y esto puede ser un gran problema para perfiles que vienen SIN el conocimiento de la era PRE-IA. Pero bueno, esto es otro debate que no quiero abrir ahora. Y no hay que olvidar que otro problema es que el concepto de «Inteligencia Artificial» es diferente para cada persona. Para una persona "IA" puede significar "generador de slop", para otra persona puede significar "ahorrador de tiempo/automatizador de tareas", para otra persona "problemas a futuro" y para otra persona "ahorro de costes". En definitiva. Yo no creo que los perfiles de programación se estén perdiendo o sean menos relevantes. Pero si están cambiando. Debes tener en cuenta que si te gusta este sector y este mundo, debes abrir la mente, entender los entornos colindantes que están más allá de lo que haces y adaptarte y potenciar con IA la parte donde más puedes aportar (asegurándote de no ser un imbécil potenciado*) * Contexto en el clip del siguiente tweet (2/3)
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La verdad es que la gente de @ComfyUI lo ha petado con ComfyUI Desktop. La instalación (la parte más difícil para atraer nuevos usuarios) la ha simplificado hasta volverla transparente para el usuario y posible en sólo un par de clics. Impecable.
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🆕 ¡Guía de ComfyUI Desktop (Qwen Image 2.1)! ✅ Crea imágenes en local (gratis, sin suscripción) ✅ En la captura uso Qwen Image 2.1 (Q8) ✅ Puedes usar otros como Stable Diffusion o Krea2 ✅ Modelo con capacidades de edición ✅ Menos de 1 minuto en una Nvidia 5060 TI 16GB ai.manz.dev/learn/setup/comf…
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Yo tengo una GPU de 16GB, pero creo que usando el modelo cuantizado a 4 bits, es muy probable que se pueda usar con una GPU de 8GB. Si alguien prueba, que deje sus opiniones
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Creo que la gente suele tener un punto de vista equivocado respecto a este tema: ❌ «Si utilizas un modelo pequeño es que estás haciendo cosas simples». ❌ «Si no utilizas un modelo grande, no podrás hacer cosas avanzadas». ❌ «Un modelo es bueno si es capaz de hacer cosas sin esfuerzo del usuario». Utilizar un modelo es solo una parte del trabajo. Influye mucho la forma en la que trabajas: metodología, prompt, reducir uso de tokens, arnés usado, variant del modelo, conocimiento técnico de la tarea, etc... Puedes tener perfectamente una tarea compleja, y resolverlo con un modelo pequeño si conoces bien los demás puntos. La facilidad/comodidad de uso por parte del usuario tiene un coste en cómputo. Exigir menos esfuerzo al usuario no significa que el trabajo se evapore, sino que lo «absorbe el modelo» (y eso se paga).
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He añadido sección de hardware, orientado a comprender que componentes podrían ser más interesantes de cara a hacer inferencia en local de modelos de IA: ✅ Diferenciar memoria de ancho de banda ✅ GPU Nvidia / AMD / Intel ✅ Inferencia con CPU / servidores especializados ai.manz.dev/hardware/ Si detectan errores o datos que falten, avisen, los iré corrigiendo poco a poco.
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No es tan "bait" como suele pensar la gente, tengo razones para cada decisión: - Qwen me parece la compañía más innovadora en cuanto a avances en modelos de IA (no sólo LLM). - Xiaomi Mimo se ha establecido en un modelo muy capaz (y económico) en prácticamente poco tiempo. - DeepSeek pasó de ser una "copia" de OpenAI a ser un modelo muy económico, rápido y capaz. - Ziphu AI (GLM) fue uno de los primeros modelos que se podía utilizar en local de forma agéntica. - ACE-Step: Primer modelo decente clon de Suno para uso local. - OpenAI: GPT Luna es de los mejores modelos que ha sacado OpenAI. - Claude tiene modelos muy capaces, pero EMHO, hace sobreuso de cómputo, son modelos gigantes y además, la filosofía de Anthropic es similar a la de Apple: «mi perfil de cliente es el que paga por que se lo haga todo». No me parece una buena filosofía. - Jev mola, pero se ha creado mucho hype a su alrededor. No se aplica a todo. - Minimax y Meta tienen buenos modelos. - Gemini, MAI, Grok y Kimi. Modelos capaces y buenos, pero los pongo por debajo de los anteriores. Lo mismo con Nemotron de nvidia.
Unpopular opinion: Mi tier-list de modelos de IA
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La verdad... Piensen un momento e intenten ponerse en la piel de un desarrollador de 2016. Este desarrollador viaja en el tiempo y llega a 2026. Se encuentra con esta situación: - En lugar de escribir código, le pedimos a un chat que nos haga las cosas. La mayoría no revisa lo que nos devuelve, muchas veces ni lo lee. Se asume que todo está bien por defecto. - El mayor uso de estos chats por parte de la población es para ayudarlos en temas psicológicos o sentimentales. Por otro lado, en Linkedin es imposible entrar y encontrar un post escrito por un humano. - Compañías hackean empresas o sistemas usando sus productos, mostrándolo como un logro a la vez que afirman que son peligrosos y piden detener su avance. A los 5 días sacan nuevos productos. - Las empresas quieren que sus trabajadores lleguen sabiendo utilizar IA, pero se niegan a pagar cursos o a pagar suscripciones/cuotas de IA a sus trabajadores si pasa de 20€. - La gente intenta aprender sobre un tema viendo un short/tiktok de 30 segundos, que es un resumen de un video corto de 10 minutos, que a su vez es un resumen de una clase de 2 horas. Leer un libro ni se plantea. - Los profesores ponen ejercicios con IA. Los estudiantes entregan sus trabajos haciéndolos con IA, los profesores los detectan con otra IA, y la nota la pone… otra IA. - En redes sociales, la gente evalúa y hace benchmarks de los modelos de estas empresas pidiéndole que te diga cuantas "r" tiene "Strawberry" o creando pelícanos en bicicleta. Es que si lo piensas, es loquísimo...
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Unpopular opinion: Mi tier-list de modelos de IA
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🆕 Guía de Laya.cpp (Alternativa a JEV) ✅ Modelo de IA muy pequeñito (< 1GB) ✅ Posibilidad de uso en local ✅ Laya multilingual (incluido español) ✅ Rendimiento: ~230ms (Jev) vs ~33ms (Laya) ✅ Open Source (y gratis) ai.manz.dev/learn/setup/laya…
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"Flash" en los modelos LLM no se refiere a que sea un modelo rápido per se, sino que es una versión pequeña de otro modelo más grande de ese proveedor. Esa versión "flash" es más rápida que su modelo grande, y es ideal para hacer inferencia en sistemas más pequeños, pero sólo es rápido COMPARADO con su modelo grande. Casi siempre, el problema suele ser que la mayoría de las personas comparan con modelos de datacenters con gran capacidad de cómputo y buscan esa velocidad.
I'm confused by Chinese models "flash" naming convention. Deepseek 4.1 Flash GLM 5.3 Flash Both are slow as f**k
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Buenas noticias sobre esto (Qwen Image 2.1): nitter.cf/QwenDevs/status/210191…
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Gran problema de este modelo: La licencia. Han cambiado de Apache 2 a Qwen Research: huggingface.co/Qwen/Qwen-Ima… Parece que esta licencia (a diferencia del anterior) no permite uso comercial de imágenes. Si esto es así, gran problema :/
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Manz 🇮🇨⚡👾 retweeted
He hecho una ouija con estilo pixel art conectada a Jev, el modelo de TypeSafe AI xD y lo he llamado "Ouijev" (soy muy ingenioso, eh?) La idea: haces una pregunta y la "plancheta" va deletrando la respuesta La parte divertida de esto es que Jev NO es un LLM. No genera texto. Sólo elige entre opciones. Obviamente intenté obligarle a hablar y he usado trucos para ello xD
Alguien tiene que crear una app con un tablero de ouija conectado a Jev En cada movimiento le preguntas cuál debería ser la siguiente letra y haces que el puntero vaya formando palabras... Forcemos a Jev a traicionar su propia naturaleza xD
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Cuidadito, que Qwen acaba de sacar nuevo modelo de imagen «Qwen Image 2.1» con pesos abiertos. Llevo utilizando más de 8 meses Qwen Image 1 y las posibilidades eran muy grandes. Qwen Image 1 era de 20B... ¡y este nuevo modelo es de 7B! ¡Y con capacidades de edición! Prometedor... a ver que tal resulta...
Meet Qwen-Image-2.1, the most balanced and cost-effective image generation model in the Qwen-Image series! Now open weights! 🎨 A unified model for both generation and editing, delivering top-tier quality in a lightweight package. Highlights: 👀 - Compact & exceptionally fast: A lightweight 7B architecture that outperforms most closed-source models, with drastically accelerated inference for multi-image inputs. - Native transparency: Natively generates and edits RGBA layers, enabling seamless compositing and text editing within transparent images. - Versatile, high-fidelity editing: Supports up to 10 reference images and precise local control while preserving strict fidelity for portraits and products. - Broad coverage & stunning aesthetics: Excels at panoramas, infographics, and virtual try-ons, delivering realistic textures and elegant typography. Start to create your next masterpiece with Qwen-Image-2.1! 🖼️ - Blog: qwen.ai/blog?id=qwen-image-2… - GitHub: github.com/QwenLM/Qwen-Image… - Model Scope: modelscope.cn/models/Qwen/Qw… - Hugging Face: huggingface.co/Qwen/Qwen-Ima…
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Gran problema de este modelo: La licencia. Han cambiado de Apache 2 a Qwen Research: huggingface.co/Qwen/Qwen-Ima… Parece que esta licencia (a diferencia del anterior) no permite uso comercial de imágenes. Si esto es así, gran problema :/
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