Trump dice que las fuerzas estadounidenses “terminarán el trabajo” pronto en su primer discurso en horario de máxima audiencia desde que comenzó la guerra con Irán

El presidente Donald Trump dijo que las fuerzas estadounidenses “terminarán el trabajo” en Irán tan pronto como “los objetivos estratégicos centrales estén a punto de completarse”, ofreciendo una defensa total de la guerra el miércoles por la noche en su primer discurso nacional desde que comenzó el conflicto hace más de un mes.

Trump obtuvo una amplia audiencia y la oportunidad de articular objetivos claros para la guerra después de semanas de objetivos cambiantes y mensajes a menudo contradictorios sobre si está reduciendo el ritmo o si está listo para intensificar las operaciones militares, incluso cuando Irán continuó sus ataques contra Israel y sus vecinos del Golfo Pérsico. Los ataques aéreos azotaron a Teherán.

Pero pasó gran parte de su tiempo repitiendo algunas de las mismas cosas que dijo en las últimas semanas, al tiempo que sugería que Estados Unidos estaba cerca de cumplir sus principales objetivos militares en Irán y su cronograma estimado para concluir las operaciones dentro de dos o tres semanas. Prometió que las fuerzas estadounidenses seguirían atacando muy duramente a Irán.

“Durante años, todo el mundo ha dicho que Irán no puede tener armas nucleares. Pero al final, esas son sólo palabras si no estás dispuesto a tomar medidas cuando llegue el momento”, dijo Trump.

El presidente dijo: “En estas últimas cuatro semanas, nuestras fuerzas armadas han logrado victorias rápidas, decisivas y abrumadoras en el campo de batalla” y criticó décadas anteriores de política estadounidense, diciendo que los presidentes anteriores “cometieron errores y los estoy corrigiendo”.

“La situación ha estado sucediendo durante 47 años y debería haberse manejado mucho antes de que yo asumiera el cargo”, dijo.

Trump también reconoció el aumento de los precios del petróleo y la volatilidad de los mercados financieros, pero insistió en que serían temporales.

Mientras tanto, las encuestas muestran que muchos estadounidenses sienten que el ejército estadounidense ha ido demasiado lejos en Irán, incluso cuando más tropas estadounidenses ingresan a la región para una posible ofensiva terrestre. Trump optó por no pronunciar ese discurso cuando se acercara el momento en que Estados Unidos e Israel lanzaron los primeros ataques, y ahora quedan dudas sobre si ya es demasiado tarde para que lo que dice se haga público.

El lanzamiento de misiles iraníes tuvo como objetivo Dubai en los Emiratos Árabes Unidos e Israel justo antes del discurso de Trump.

Trump dice “podríamos simplemente quedarnos con el petróleo” mientras el líder de Irán se dirige al público estadounidense

El presidente, en comentarios durante un almuerzo de Pascua el miércoles por la tarde, dijo sobre Irán: “Podríamos simplemente quitarnos su petróleo. Pero no estoy seguro de que la gente de nuestro país tenga la paciencia para hacer eso, lo cual es desafortunado”.

El transportista de GLP con bandera india, Jag Vasant, que transporta gas licuado de petróleo, se ve en el puerto de Mumbai en Mumbai, India, después de que llegó limpiando el Estrecho de Ormuz el 1 de abril.

“Sí, quieren que esto termine. Si nos quedamos allí, prefiero simplemente quedarme con el petróleo”, dijo Trump. “Podríamos hacerlo muy fácilmente. Preferiría eso. Pero la gente en el país dice: ‘Simplemente gana. Estás ganando a lo grande. Simplemente gana. Vuelve a casa’. Y eso también me parece bien, porque tenemos mucho petróleo entre Venezuela y nuestro petróleo”.

A los medios no se les permitió ver los comentarios del presidente durante el almuerzo, pero la Casa Blanca subió un video del discurso a Internet antes de eliminarlo. La Casa Blanca no respondió a las solicitudes de comentarios de The Associated Press sobre el video y por qué fue eliminado.

En una publicación en las redes sociales el miércoles temprano, Trump mantuvo un tono beligerante y exigió que Irán dejar de bloquear el estrecho de Ormuz (la vía fluvial vital para el suministro mundial de petróleo) o Estados Unidos bombardearía la República Islámica “de regreso a la Edad de Piedra”. El presidente también ha dicho que Estados Unidos “no tendrá nada que ver” con garantizar la seguridad de los barcos que pasan por Ormuz, un aparente retroceso de una amenaza anterior de atacar la red eléctrica de Irán si no abría el estrecho antes del 6 de abril.

En el mismo almuerzo de Pascua, el presidente reiteró algunas de sus quejas sobre los aliados de la OTAN por su renuencia a involucrarse en la seguridad del Estrecho de Ormuz, al tiempo que sugirió que China, Japón y Corea del Sur también podrían dar un paso al frente para reabrir la vía fluvial.

“Dejen que Corea del Sur, ya saben, sólo tenemos 45.000 soldados en peligro allí, justo al lado de una fuerza nuclear; dejen que Corea del Sur lo haga”, dijo Trump sobre los esfuerzos para reabrir el estrecho. “Dejemos que Japón lo haga. Obtienen el 90% de su petróleo del estrecho. Dejen que China lo haga”.

La gente inspecciona el lugar de un ataque israelí entre escombros y vehículos dañados en Beirut, Líbano, el miércoles 1 de abril de 2026. (Foto AP/Hassan Ammar)
La gente inspecciona el lugar de un ataque israelí entre escombros y vehículos dañados en Beirut, Líbano, el 1 de abril.

En otra publicación matutina en las redes sociales, Trump escribió que “el presidente del nuevo régimen de Irán” quería un alto el fuego. No estaba claro a quién se refería el presidente estadounidense, ya que Irán todavía tiene el mismo presidente. El portavoz del Ministerio de Asuntos Exteriores de Irán, Esmail Baghaei, calificó la afirmación de Trump de “falsa e infundada”, según un informe de la televisión estatal iraní.

En declaraciones anteriores a Al Jazeera, el Ministro de Asuntos Exteriores iraní, Abbas Araghchi, señaló la voluntad de Teherán de seguir luchando. “No se puede hablar al pueblo de Irán en el lenguaje de amenazas y plazos”, afirmó. “No nos fijamos ningún plazo para defendernos”.

Horas antes del discurso de Trump, el presidente iraní Masoud Pezeshkian publicó una extensa carta en inglés en su cuenta X apelando a los ciudadanos estadounidenses y enfatizando que su país había iniciado negociaciones antes de que Estados Unidos se retirara de ese camino. “¿Exactamente cuáles de los intereses del pueblo estadounidense se benefician realmente de esta guerra?” él escribió.

No hay señales de que Irán abandone su control sobre el Estrecho de Ormuz

Desde que comenzó la guerra el 28 de febrero, Trump ha ofreció objetivos cambiantes y ha dicho repetidamente que podría terminar pronto, al tiempo que amenaza con ampliar el conflicto. Miles de tropas estadounidenses adicionales Actualmente se dirigen a Oriente Medio y abundan las especulaciones sobre el motivo.

Trump también ha amenazado con atacar a Irán. Isla Kharg centro de exportación de petróleo. Y Estados Unidos podría decidir enviar fuerzas militares para asegurar Las reservas de uranio de Irán – a Operación compleja y arriesgada, plagada de peligros químicos y radiactivos, dicen expertos y ex funcionarios gubernamentales.

A la confusión se suma el papel que podría desempeñar Israel, que ha estado bombardeando a Irán junto con Estados Unidos, en cualquiera de estos escenarios.

Trump ha estado bajo una presión cada vez mayor para poner fin a la guerra que ha estado impulsando el costo de la gasolina, los alimentos y otros bienes. El precio del crudo Brent, el estándar internacional, ha subido más del 40% desde el inicio de la guerra.

No está claro dónde se encuentran los esfuerzos diplomáticos.

Estados Unidos ha presentado a Irán una plan de 15 puntos destinado a lograr un alto el fuego, incluida la exigencia de reabrir el estrecho y de su programa nuclear será revertido.

Irán insiste en que su programa nuclear es pacífico. Y en un informe de la semana pasada de la emisora ​​en inglés de la televisión estatal iraní, se citó a un funcionario anónimo diciendo que Irán tenía sus propias demandas para poner fin a los combates, incluida la conservación de la soberanía sobre el estrecho.

En la entrevista con Al Jazeera, Araghchi reconoció haber recibido mensajes directos del enviado de Estados Unidos para Medio Oriente, Steve Witkoff. Sin embargo, insistió en que no hubo negociaciones directas y dijo que Irán no tiene fe en que las conversaciones con Estados Unidos puedan dar resultados, diciendo que “el nivel de confianza es cero”.

Advirtió contra cualquier intento estadounidense de lanzar una ofensiva terrestre y dijo: “los estamos esperando”.

En un acuerdo aparentemente para dar una oportunidad a la diplomacia, funcionarios estadounidenses han dado “garantías claras” de que Araghchi y el presidente del Parlamento de Irán Mohammad Bagher Qalibaf no será atacado, según tres funcionarios que hablaron bajo condición de anonimato porque no están autorizados a hablar públicamente sobre el asunto.

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Lo que cambió es la capacidad dentro de esos bloques: CantidadSuperPuzzle-75B-A9BRatioParámetros totales120.7B75.3B62.4%Parámetros activos12.8B9.3B73.1%Tamaño de estado de Mamba SSM1289675%Tamaño intermedio experto enrutado MoE26881280-2688Media 59.9%Expertos enrutados activados por token224-18Media 50%Capacidad experta enrutada activa (relativo)100%8,7%-62,3%Media 30,9% El número de expertos enrutados, el tamaño de expertos compartido y el tamaño latente del MoE no cambian. Las capas de atención quedaron intactas. La razón declarada por la investigación propuesta es que Nemotron-3-Super ya es muy eficiente en cuanto a caché KV. Las capas de Mamba se podaron de manera uniforme, porque los marcos de inferencia no admiten un tamaño de estado SSM diferente por capa. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 El resultado no es un profesor uniformemente reducido. La figura anterior muestra la asignación en profundidad. Puzzle conservó la capacidad en capas intermedias y tardías seleccionadas, y cortó con fuerza en otras partes. Punto de referencia y rendimiento La siguiente tabla informa el rendimiento total óptimo de Pareto en un único nodo 8xB200, con decodificación en un solo paso. Escenario (entrada/salida)Piso UTSuper (tok/s)Puzzle-75B-A9B (tok/s)Boost50K / 2K>= 1005,1288,2101.60x50K / 2K>= 1253,7846,4121.69x50K / 2K>= 1502,5324,5231.79x8K / 64K>= 10020,93942,6012.03x8K / 64K>= 12513,07427,9182.14x8K / 64K>= 1508,52218,0472.12x Ambos modelos se entregaron con pesos NVFP4 coincidentes, caché FP8 KV y estado Mamba FP16. Por lo tanto, la brecha refleja compresión, no un cambio en el formato numérico. El régimen 50K/2K con precarga pesada es el que menos gana. El régimen 8K/64K con gran decodificación es el que más gana. En un solo nodo 8xH100 en UT = 100, las ganancias son menores. Son 1,91x en 50K/2K y 1,82x en 8K/64K. Ambos modelos utilizan pesos FP8, caché FP8 KV y estado FP32 Mamba. En un único H100 en un contexto de 1M, la restricción de enlace pasa de la computación a la memoria. Los pesos NVFP4 de Super ocupan alrededor de 70 GB del presupuesto de 80 GB de HBM. Cada solicitud de token de 1 millón agrega aproximadamente 4 GB de caché KV. Por tanto, la concurrencia efectiva es 1. El peso NVFP4 del Puzzle-75B-A9B ocupa alrededor de 44,5 GB. El diseño de atención no cambia, por lo que el costo de KV por solicitud no cambia. La simultaneidad en 1M aumenta a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa simultaneidad es aproximadamente 4 veces el rendimiento de solicitud única de Super. El llenado previo de una solicitud de 990 000 tokens es aproximadamente 1,2 veces más rápido. Cómo funciona el rompecabezas iterativo Puzzle es un marco de búsqueda de arquitectura neuronal descompuesta, implementado aquí como Puzzletron. Define un espacio de búsqueda discreto de implementaciones de capas alternativas. Cada alternativa obtiene una puntuación de calidad. Luego, un programa de enteros mixtos selecciona una alternativa por capa bajo una restricción de implementación. Tres técnicas de poda forman el espacio de búsqueda: Poda de canales intermedios: los canales dentro de cada experto enrutado se clasifican según su contribución a la salida del experto. Todos los expertos dentro de una capa MoE se reducen a un tamaño uniforme para lograr compatibilidad con el kernel. Reducción de top-k: la cantidad de expertos a los que se enruta un token varía según la capa, hasta el k = 22 del padre. Poda de Mamba SSM: el tamaño del estado de SSM cae de 128 a 96 canales. Se mide el resultado del SSM. Bajar 128 canales a 96 acelera el kernel SSM de 1,2x a 1,3x durante la decodificación. Esto se mantiene en tamaños de lote entre 8 y 512. Los canales se clasificaron según su contribución estimada a la producción de la capa Mamba. La estimación promedió más de 67 millones de tokens de datos de validación. El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r