Apple va a liberar el código del framework Foundation Models

Apple se comprometió a liberar el código del framework Foundation Models este verano, así que las mismas Swift APIs que llamas desde una app pueden correr también en tu servidor.¹ En el Platforms State of the Union, Apple planteó el movimiento sin rodeos: “Plus, we’re doing something big. Later this summer, the framework will be open source. So the same Swift APIs you use in your app can now run on your server too, giving you a complete end-to-end AI workflow anywhere you deploy Swift.”¹ Junto con ese anuncio, un paquete Swift complementario aterrizó en GitHub esa misma semana, con una Skills API, herramientas de gestión de historial y un adaptador de modelo que apunta el modelo de programación de Foundation Models hacia cualquier endpoint de chat-completions.² El framework en sí sigue siendo una promesa de verano; el paquete de utilidades ya está disponible ahora.

El anuncio de código abierto en el minuto 12:44.

TL;DR

• Apple va a liberar el código del framework Foundation Models “later this summer”, así que las mismas Swift APIs corren en un servidor y te dan “a complete end-to-end AI workflow anywhere you deploy Swift.”¹ El framework no es open source hoy.
• Un paquete Swift open source aparte, FoundationModelsUtilities, ya está en GitHub bajo Apache-2.0, con soporte para plataformas Apple y distribuciones de Linux selectas como Ubuntu.²
• El paquete incluye una Skills API: un tipo Skills que se conforma a DynamicInstructions, construido con un result builder, que inyecta directrices específicas de cada tarea en el transcript de una sesión justo a tiempo para evitar la contaminación del contexto y optimizar el time-to-first-token.²
• También incluye modificadores de perfil para gestión de historial (descartar llamadas a herramientas ya completadas, ventanas deslizantes, resumen) y un ChatCompletionsLanguageModel que habla con cualquier servidor que use la REST API de chat completions.²
• El paquete es la tercera entrega de skills de esta WWDC, después de las skills del toolchain de Xcode y las del Game Porting Toolkit, y el repositorio describe sus propios patrones como “emerging and experimental.”²

El framework se vuelve open source este verano

El titular es una fecha, no una descarga. Aproximadamente en el minuto 12:44 del State of the Union, Apple fijó el plazo y la consecuencia en dos frases: “Later this summer, the framework will be open source. So the same Swift APIs you use in your app can now run on your server too, giving you a complete end-to-end AI workflow anywhere you deploy Swift.”¹ El framework que ya llamas desde una LanguageModelSession en el dispositivo se convierte en algo que también puedes correr donde sea que corra Swift, incluido un servidor que tú controlas.

Lo que eso te compra es simetría. Apple dedicó este año a ampliar hacia dónde apunta Foundation Models: el modelo en el dispositivo, Private Cloud Compute y modelos de terceros como Gemini y Claude, lo cual cubrimos en Foundation Models y Private Cloud Compute. Liberar el código del framework extiende ese alcance en la otra dirección, fuera del dispositivo por completo. Como lo planteó la sesión: “You’ve seen how the Foundation Models framework connects to third-party models, Private Cloud Compute, and the on-device model. You have the flexibility you need to get the right model for the job.”¹ El paso open source significa que un solo modelo de programación abarca cliente y servidor en lugar de dos.

Vale la pena sostener una advertencia con precisión: el framework todavía no es open source. Apple dijo “later this summer”, y la lectura honesta es un compromiso con una estación adjunta, nada lanzado hoy. El paquete que se describe a continuación es un artefacto aparte, y mezclar ambos exagera lo que existe en este momento.

El paquete de utilidades que ya está disponible

La parte que puedes clonar hoy es FoundationModelsUtilities, un paquete Swift open source en GitHub bajo Apache-2.0.² Tiene soporte para plataformas Apple y distribuciones de Linux selectas como Ubuntu, lo cual importa porque presagia la dirección multiplataforma que el propio framework toma este verano.² El repositorio describe su contenido como “emerging and experimental patterns”, así que trata las APIs como un adelanto de hacia dónde se dirige Apple y no como un contrato congelado.²

El State of the Union presentó el paquete directamente: “we’re introducing a new open source Swift package, loaded with pre-built tools to help you get started with concepts like skills and utilities for context management.”¹ Apple aterrizó el ejemplo concreto en una app real: “a task management app like Tiimo can use the package to pull in a skill that adapts its tone and recommendations to the user’s data, delivering a personalized brief to help them stay on top of their day.”¹ El mismo pasaje nombró el cimiento que hay debajo: “these utilities from the open source package are created with new fundamental building blocks called Dynamic Profiles.”¹

Tres componentes llevan esa promesa, y cada uno corresponde a un problema real en las apps agénticas de Swift.

Una Skills API construida sobre Dynamic Profiles

El primer componente es la Skills API. El paquete define un tipo Skills que se conforma a DynamicInstructions y se construye con un result builder, junto con un tipo SkillActivations que rastrea qué skills están activas en cada momento.² Inicializas una Skill individual con un prompt o instrucciones, y puedes marcar una skill como allowsDeactivation: true cuando deba poder eliminarse a mitad de sesión.²

El propósito es la parte interesante. Una skill agrega directrices específicas de la tarea al transcript de una LanguageModelSession justo a tiempo, lo que evita que el transcript se llene de instrucciones que un turno dado no necesita.² De ahí se derivan dos beneficios concretos: la sesión evita la contaminación del contexto y optimiza el time-to-first-token, porque un transcript más corto y más relevante es más rápido de procesar para el modelo antes de empezar a responder.² La Skills API es el mecanismo de inyección justo a tiempo para las instrucciones, acotado al momento en que importan.

Los Dynamic Profiles son lo que hace eso posible. En el resumen del tercer día, Lori Hylan-Cho, Senior Engineering Manager de Swift Intelligence Frameworks, colocó las skills directamente encima de esa primitiva: “So we also have Dynamic Profiles, which is kind of a foundational technology for sort of higher order things like skills, which we’re also releasing as a package, so that people can use those or build their own abstractions like skills.”³ La formulación es precisa. Apple entrega las skills como un paquete, y espera que los desarrolladores usen ese paquete o construyan sus propias abstracciones sobre el mismo cimiento de Dynamic Profiles.

Gestión de historial como modificadores de perfil

El segundo componente administra la otra mitad del problema de contexto: un transcript que crece sin límite a medida que corre un bucle agéntico. El paquete incluye modificadores de perfil para la gestión de historial, y el README nombra tres estrategias.² Descartar las llamadas a herramientas ya completadas elimina el ida y vuelta de invocaciones de herramientas terminadas una vez que sus resultados ya no se necesitan. Las estrategias de ventana deslizante conservan una porción acotada del historial reciente en lugar del transcript completo. El resumen comprime los turnos más antiguos en una forma más corta sobre la que el modelo todavía puede razonar.² Cada una es una perilla del mismo dial: mantener el transcript informativo sin dejar que se infle más allá de lo que el modelo puede procesar con eficiencia.

Un lab de la WWDC 2026 completó cómo se comporta el modificador de resumen. Parafraseado a partir de una grabación transcrita localmente del WWDC 2026 Coding Intelligence, Machine Learning & AI Group Lab, el panel describió revisar el tamaño del transcript al inicio de cada prompt y, una vez que cruza un umbral que el desarrollador define, colapsar el historial más antiguo en una sola entrada resumida y continuar desde ahí.⁶ El panel hizo dos puntos que importan para adoptarlo. El modificador funciona con cualquier backend, no solo con los modelos de Apple, porque cualquier cosa que se conforme al protocolo de modelo de lenguaje hereda las utilidades de gratis.⁶ Y el panel enunció un principio de diseño que gobierna todo el paquete: cualquier prompt incorporado en una utilidad, incluido el prompt de resumen, tiene que poder ser sobrescrito por el desarrollador, así que el valor por defecto que se entrega es un punto de partida que ajustas, no un comportamiento fijo que aceptas.⁶

Un adaptador de chat-completions, el que pasa desapercibido

El tercer componente es el que, sin hacer ruido, hace lo más. ChatCompletionsLanguageModel se comunica con cualquier servidor que hable la REST API de chat completions, con generación guiada opcional.² La implicación es enorme: el modelo de programación de Foundation Models —la sesión, las herramientas, las instrucciones— puede apuntar a cualquier endpoint de chat-completions, no solo a los modelos de Apple.

La combinación natural es una local. El MLX-LM Server corre en la Mac como un servidor HTTP compatible con chat-completions, lo cual cubrimos en Ejecutar IA agéntica en la Mac con MLX. Conecta ChatCompletionsLanguageModel a un servidor MLX local y obtienes la superficie de la Foundation Models API impulsando un modelo que corre por completo en tu propio hardware. Apúntalo en cambio a un endpoint en la nube y el mismo código llama a un modelo alojado. El adaptador es lo que convierte “Foundation Models” de un nombre para los modelos de Apple en un modelo de programación que apuntas a donde quieras.

La tesis de cualquier-backend ya tiene un ejemplo nombrado y disponible. Anthropic publica ClaudeForFoundationModels, un paquete Apache-2.0 descrito como “Claude support for Apple Foundation Models”, que conforma Claude al protocolo de modelo de lenguaje del framework para que una LanguageModelSession lo impulse del mismo modo en que impulsa el modelo en el dispositivo de Apple.⁵ Ese es el patrón de adaptador hecho concreto por un tercero: un backend en vivo que puedes clonar hoy y que implementa el protocolo que el framework expone. Apple, por su parte, nombró integraciones incorporadas para Anthropic, OpenAI y Google en Xcode, y el State of the Union anunció la alianza con Google directamente. La conclusión para el protocolo es la misma en todos los casos: el framework define la costura, y los backends —los de Apple o los de cualquier otro— la rellenan.

Contabilidad de tokens y los presupuestos contra los que gestionas

La gestión de historial solo importa porque los presupuestos son pequeños, y este año el framework te da una forma precisa de ver cuánto de uno estás gastando. LanguageModelSession.Response ahora lleva una propiedad usage, nueva en iOS 27 (beta), documentada como “Information about how many tokens were used by this response.”⁴ La lees directo de la respuesta que ya recibes de vuelta, así que la contabilidad de uso viaja junto con el trabajo en lugar de requerir una pasada de medición aparte.

Un lab de la WWDC 2026 agregó la textura que la documentación deja fuera. Parafraseado a partir de una grabación transcrita localmente del WWDC 2026 Coding Intelligence, Machine Learning & AI Group Lab, el panel describió que response.usage reporta los conteos de tokens de entrada y salida, cuántos tokens se almacenaron en caché y, para un modelo de razonamiento, cuántos de los tokens de salida fueron a razonamiento frente a la respuesta final.⁶ El panel calificó la contabilidad de tokens como una función muy solicitada, y señaló que los símbolos para contar tokens y leer el tamaño de contexto del modelo del sistema llegaron antes, en iOS 26.4, y que response.usage completa el panorama este año.⁶

Conocer el conteo solo ayuda si conoces el techo, y el lab los enunció sin rodeos. Parafraseado de la misma grabación, el tamaño de contexto del modelo en el dispositivo no ha cambiado, sigue en 4096 tokens, y es una ventana compartida de entrada más salida: como lo planteó el panel, alrededor de 4.000 tokens de entrada dejan unos 96 para la respuesta.⁶ Private Cloud Compute eleva el techo a 32K, también un presupuesto compartido entre entrada y salida.⁶ Los números explican por qué los modificadores de gestión de historial se ganan su lugar. En una ventana compartida de 4096 tokens, un transcript que crece sin control no solo se vuelve lento; desplaza el espacio que la respuesta necesita, que es exactamente la falla que las estrategias de descartar, deslizar y resumir están construidas para evitar.

La tercera entrega de skills de una sola WWDC

Apple entregó skills de tres maneras distintas en esta WWDC, y el paquete de utilidades es la tercera. El toolchain de Xcode 27 incluye SwiftUI agent skills que extraes con xcrun agent skills export, lo cual cubrimos en Xcode 27 incluye Agent Skills que puedes exportar a cualquier parte. El Game Porting Toolkit 4 distribuye skills de portado de Metal y MetalFX como un plugin de Claude Code desde un marketplace de GitHub, lo cual cubrimos en Game Porting Toolkit 4: portes de juegos agénticos en la Mac. El paquete de utilidades de Foundation Models agrega una tercera forma: una Skill API como código en tiempo de ejecución, un tipo Swift que compones en tu app en lugar de un archivo markdown que exportas o un plugin que instalas.

Las tres entregas responden a preguntas distintas. Las skills de Xcode y el plugin de GPTK distribuyen la experiencia de Apple hacia cualquier agente que ejecutes. El paquete de utilidades te da los bloques de construcción para crear y activar skills dentro de tu propia sesión, contra tus propios datos, con tu propia lógica de activación. Apple está entregando tanto el conocimiento curado como la maquinaria para construir el tuyo propio, sobre el mismo cimiento de Dynamic Profiles que describió Lori.³

Conclusiones clave

Para desarrolladores de Swift que construyen funciones de IA: - Planea para un solo modelo de programación entre cliente y servidor. El framework Foundation Models se vuelve open source “later this summer”, así que las Swift APIs que escribes hoy son las que correrán del lado del servidor entonces.¹ Trátalo como un compromiso de hoja de ruta, no como una capacidad actual. - Clona FoundationModelsUtilities ahora para previsualizar la Skills API y los modificadores de gestión de historial, pero lee el encuadre de “emerging and experimental” del repo como una señal de que la superficie puede cambiar.²

Para equipos que gestionan contexto y costo: - Recurre a la Skills API para inyectar instrucciones específicas de la tarea justo a tiempo, lo que reduce la contaminación del contexto y mejora el time-to-first-token en lugar de cargar por adelantado cada instrucción en el transcript.² - Aplica los modificadores de gestión de historial (descartar llamadas a herramientas completadas, deslizar una ventana o resumir) para que los bucles agénticos largos no superen el contexto efectivo del modelo.²

Para desarrolladores que ejecutan modelos locales o de terceros: - Usa ChatCompletionsLanguageModel para apuntar el modelo de programación de Foundation Models a cualquier endpoint de chat-completions, incluido un MLX-LM Server local en la Mac, para que una sola superficie de API impulse modelos en el dispositivo, en servidor local o en la nube.²

FAQ

¿El framework Foundation Models es open source hoy?

No. En la WWDC 2026, Apple dijo que el framework será open source “later this summer”, así que las mismas Swift APIs corren en un servidor y dan “a complete end-to-end AI workflow anywhere you deploy Swift.”¹ Al momento del anuncio, eso es un compromiso con un plazo, no un lanzamiento ya disponible. El paquete de utilidades aparte en GitHub es lo que puedes usar en este momento.²

¿Qué es el paquete FoundationModelsUtilities?

FoundationModelsUtilities es un paquete Swift open source en GitHub, con licencia Apache-2.0, que tiene soporte para plataformas Apple y distribuciones de Linux selectas como Ubuntu.² Incluye una Skills API, modificadores de perfil para gestión de historial y un adaptador ChatCompletionsLanguageModel. El repositorio describe su contenido como “emerging and experimental patterns.”² El paquete es distinto del framework; no es el framework que se está liberando.

¿Cómo funciona la Skills API?

El paquete define un tipo Skills que se conforma a DynamicInstructions, construido con un result builder, además de un tipo SkillActivations que rastrea las skills activas.² Inicializas una Skill con un prompt o instrucciones y puedes establecer allowsDeactivation: true. Una skill inyecta directrices específicas de la tarea en el transcript de una LanguageModelSession justo a tiempo, lo que evita la contaminación del contexto y optimiza el time-to-first-token.² Las skills se construyen sobre los Dynamic Profiles, que Apple describe como “a foundational technology” para cosas de orden superior como las skills.³

¿Puedo usar Foundation Models con un modelo que no sea de Apple?

Sí, a través del ChatCompletionsLanguageModel del paquete, que se comunica con cualquier servidor que hable la REST API de chat completions, con generación guiada opcional.² Puedes apuntarlo a un MLX-LM Server local en la Mac o a un endpoint en la nube, para que el modelo de programación de Foundation Models impulse modelos más allá de los propios de Apple.

¿Cómo se relaciona este paquete con las otras skills de Apple de la WWDC 2026?

El paquete es la tercera entrega de skills de la WWDC. Xcode 27 incluye SwiftUI skills que exportas con xcrun agent skills export (lo cubrimos en el post sobre exportar agent skills), y el Game Porting Toolkit 4 entrega skills de portado como un plugin de Claude Code (el post sobre GPTK 4). El paquete de utilidades se diferencia al proveer una Skill API como código Swift en tiempo de ejecución que compones en tu propia app, construido sobre los Dynamic Profiles, para que puedas crear y activar tus propias skills.²

El paso open source extiende el mismo alcance que Apple construyó hacia el dispositivo este año: Foundation Models y Private Cloud Compute cubre las rutas del modelo en el dispositivo, Private Cloud Compute y de terceros que el framework ya abarca. La estrategia de skills atraviesa toda la WWDC, desde el toolchain de Xcode en Xcode 27 incluye Agent Skills que puedes exportar a cualquier parte hasta el emparejamiento con modelos locales en Ejecutar IA agéntica en la Mac con MLX, donde el MLX-LM Server le da a ChatCompletionsLanguageModel un endpoint de chat-completions al cual llamar. El hub completo de la serie es la Serie Ecosistema Apple.

Referencias