Introducción: por qué los prompts efectivos son fundamentales en 2026
En 2026, los modelos lingüísticos están evolucionando hacia arquitecturas MoE (Mixture-of-Experts) y pipelines multimodales capaces de generar texto, código, imágenes y vídeos de forma nativa. Con la llegada de modelos como Inkling 2 Small (594B MoE con 17B de parámetros activos) y Gemini Omni 1.2 Flash (capaz de producir vídeos de 15 segundos a bajo coste), la forma en que interactuamos con estos sistemas es más crucial que nunca. Un prompt bien diseñado ya no es solo una entrada: es el elemento clave que transforma el poder bruto en resultados útiles.
Las tendencias que redefinen el prompt engineering en 2026
1. Modelos MoE: más expertos, menos parámetros activos
Inkling 2 Small demuestra que la escalabilidad se logra mediante la activación selectiva de expertos. Los prompts deben guiar a estos modelos para que canalicen los caminos de cálculo adecuados. Utiliza declaraciones explícitas de objetivos para activar los expertos correctos.
2. FlashAttention optimizado para hardware: Zyphra ZYFA
Los kernels FP8 y BF16 de Zyphra en AMD MI355X ofrecen velocidades de hasta 1,76x. Los prompts que aprovechan largas secuencias o atenciones complejas se benefician de una estructura organizada que alinea las solicitudes con las capacidades de prefylling.
3. Modelado nativo de vídeo: Gemini Omni 1.2 Flash
G Gemini Omni 1.2 Flash genera clips de 15 segundos, permite edición conversacional y exportación a bajo coste. Los prompts para vídeo deben incluir semántica temporal, indicaciones estilísticas y comandos de edición multitudinaria.
Cómo crear prompts efectivos: una fórmula paso a paso
Paso 1: Define el objetivo y el formato de salida
Empieza con una pregunta clara. Especifica el resultado deseado (por ejemplo, código, plan, guion de vídeo).
Objetivo: Generar un guion de vídeo de 15 segundos para un producto tecnológico.
Formato: Subtítulos en estilo guion con indicaciones para la locución y las escenas.
Estilo: Profesional, tono animado.Paso 2: Añade contexto y limitaciones
Incluye detalles relevantes: público objetivo, relación de aspecto, marca, cualquier restricción de tiempo.
Contexto: El vídeo está dirigido a un público B2B de profesionales de TI.
Limitaciones: Sin locución externa, solo voz sobre fondo musical.Paso 3: Especifica los límites técnicos
Cuando trabajas con modelos MoE o FlashAttention, indica la longitud de la secuencia, el modo (texto vs imagen) y la precisión (FP8/BF16) si es necesario.
Restricciones técnicas: Secuencia máxima de 512 tokens, generar solo texto, utilizar una precisión compatible con FP8.Paso 4: Proporciona ejemplos (zero-shot vs few-shot)
Un ejemplo concretiza las expectativas. Para tareas multimodales, muestra el orden de las modalidades.
Ejemplo:
Usuario: "Crea una demostración de código Python para un modelo MoE."
IA: "def mixture_of_experts(input_tensor, experts, router):
# router selecciona los expertos
# pasa el input a los expertos seleccionados
..."
Factual:
Usuario: "Crea un guion de vídeo de 15 segundos que muestre las principales características de Inkling 2 Small."
IA: [guion de vídeo con escenas, subtítulos, indicaciones de audio]Ejemplos prácticos con las herramientas actuales de 2026
Prompts para Inkling 2 Small (MoE)
Utiliza declaraciones explícitas de objetivos para activar los expertos correctos.
Objetivo: Analizar un conjunto de datos de texto de 1M de tokens y resumir las principales tendencias.
Instrucciones:
- Limita la respuesta a 5 viñetas.
- Resalta cualquier anomalía detectada.
- Usa un lenguaje de programación para el código.
Resultado:
1. ...
2. ...
...Prompts para Gemini Omni 1.2 Flash (vídeo)
Incluye indicaciones temporales y de edición conversacional.
Genera un vídeo de 15 segundos que muestre Zyphra ZYFA en acción.
Especificaciones:
- Comienza con una introducción al estilo de un noticiario.
- Muestra los tiempos de inferencia FP8 en AMD MI355X.
- Termina con un subtítulo: "Velocidad optimizada con ZYFA".
Estilo: Colores vivos, locución externa mínima.
Comandos de edición: Añade una superposición de texto para cada cifra de velocidad.Mejores prácticas para el prompt engineering multimodal
- Sé específico sobre la modalidad:indica si quieres texto, imagen, código o vídeo.
- Define la estructura:las listas con viñetas, las tablas o los guiones ayudan al modelo a mantenerse en línea.
- Usa marcadores explícitos para expertos:para los modelos MoE, menciona las habilidades (por ejemplo, "lenguaje natural", "cálculo numérico") para guiar la activación.
- Optimiza para las capacidades del hardware:indica la longitud de las secuencias o la precisión FP8 cuando uses kernels optimizados como ZYFA.
- Incorpora feedback multitudinario:para las tareas de edición de vídeo, pide a la IA que proponga cambios antes de la exportación final.
- Prueba e itera:prueba diferentes formulaciones para recopilar ejemplos y mejorar la coherencia.
Conclusiones prácticas
- Escribe un prompt en estilo markdown para cada nueva tarea: objetivo, contexto, limitaciones, ejemplo.
- Cuando uses Inkling 2 Small, añade una línea "Activar experto: análisis de datos" para guiar el enrutamiento de expertos.
- Para los prompts de vídeo con Gemini Omni, incluye indicaciones temporales (por ejemplo, "primer segundo: introducción") para mejorar el control.
- Guarda los prompts exitosos en un repositorio personal y etiquétalos con las capacidades del modelo (MoE, FP8, FlashAttention) para futuras referencias.
Conclusión: el prompt como puente hacia el futuro de la IA
En 2026, la diferencia entre un experimento de IA exitoso y uno fallido radica en el prompt. Al comprender las nuevas capacidades de los modelos MoE, los kernels FlashAttention optimizados y los generadores de vídeo nativos, los profesionales pueden aprovechar estas herramientas de vanguardia para crear contenido, código y experiencias multimedia a una velocidad sin precedentes. Domina la fórmula del prompt, itéralo con feedback concreto y observa cómo tus resultados escalan junto con los últimos modelos.
IMPORTANTE: Estamos en 2026. Todas las referencias temporales deben ser actuales. No menciones años pasados como 2024, 2023, etc. El contenido debe ser fresco y relevante para el presente. CONTEXTO ACTUAL (Noviembre 2026): Aquí hay algunas tendencias y noticias recientes para inspirarte: - Baidu lanza ERNIE 5.5 Flash Base: un modelo base MoE de 280B con 14B de parámetros activos. Baidu ha lanzado ERNIE 5.5 Flash Base, un modelo base MoE disperso de 280B con 14B de parámetros activos, entrenado en 33,5T tokens y publicado antes de cualquier mid... [2026-11-05] - Zyphra ZYFA: FlashAttention FP8 para AMD MI355X, hasta 1,76x más rápido. Zyphra lanzó ZYFA, kernels de atención prefill FP8 y BF16 de código abierto para AMD Instinct MI355X. En activaciones de modelos reales, sus kernels FP8 funcionan entre 1,16 y... [2026-11-06] - Thinking Machines lanza Inkling 2 Small, un MoE de 594B con 17B activos. Thinking Machines Lab lanzó Inkling 2 Small, un modelo MoE de 594B de parámetros con 17B de parámetros activos. Obtiene una puntuación de 31 en la prueba de inteligencia Artificial Analysis... [2026-11-06] Usa esta información actual como inspiración para crear un prompt original y relevante para 2026.