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OpenAI NewsOpenAI lanza gpt-oss-120b y gpt-oss-20b, sus primeros modelos de lenguaje de pesos abiertos desde GPT-2
OpenAI lanzó el 5 de agosto de 2025 los modelos de lenguaje de pesos abiertos gpt-oss-120b y gpt-oss-20b bajo licencia Apache 2.0, sus primeros modelos abiertos desde GPT-2. El modelo de 120b alcanza una paridad casi total con o4-mini en benchmarks de razonamiento y corre en una GPU de 80 GB, mientras que el de 20b funciona en dispositivos de 16 GB de memoria. La compañía destacó evaluaciones de seguridad, incluido un ajuste fino adversarial bajo su Preparedness Framework, y anunció un desafío de red teaming con un fondo de 500.000 dólares.
OpenAI presenta los modelos o3 y o4-mini con acceso completo a herramientas
OpenAI lanzó el 16 de abril de 2025 los modelos de razonamiento o3 y o4-mini, los más capaces hasta la fecha, con acceso completo y agéntico a herramientas de ChatGPT como búsqueda web, Python y análisis de imágenes. o3 lidera benchmarks de programación, matemática y percepción visual, mientras que o4-mini prioriza velocidad y bajo costo con alto rendimiento en AIME. La compañía destacó mejoras de seguridad, la CLI de código abierto Codex y una iniciativa de un millón de dólares en créditos de API.
OpenAI lanza deep research, una capacidad agéntica de ChatGPT que investiga en internet y genera informes
OpenAI lanzó deep research en ChatGPT, una capacidad agéntica que realiza investigación de múltiples pasos en internet y sintetiza cientos de fuentes en informes con citas, en decenas de minutos. Está impulsada por una versión del modelo o3 optimizada para navegación web y análisis de datos, y alcanzó 26,6% en Humanity's Last Exam y un nuevo estado del arte en GAIA. Se lanzó primero para usuarios Pro con hasta 100 consultas mensuales, con expansión prevista a Plus, Team y Enterprise, y reconoce limitaciones como alucinaciones y débil calibración de confianza.
Hugging Face BlogOpen-R1: actualización n.º 1 sobre la replicación del pipeline de DeepSeek-R1
El equipo de Hugging Face publica la primera actualización del proyecto Open-R1, lanzado una semana antes para replicar el pipeline de entrenamiento y los datos sintéticos de DeepSeek-R1. Reportan que lograron reproducir los resultados de DeepSeek en el benchmark MATH-500, integraron GRPO en TRL 0.14 y optimizaron la generación de datos sintéticos usando 32 GPU con inferencia en streaming. También reseñan las reacciones del mercado y de laboratorios como OpenAI y Anthropic, y los proyectos y datasets que la comunidad construyó en torno al modelo.
OpenAI detalla las mitigaciones previas al entrenamiento de DALL·E 2 para reducir riesgos
OpenAI publicó un informe sobre las mitigaciones aplicadas antes del entrenamiento de DALL·E 2 para reducir riesgos. La empresa filtró imágenes violentas y sexuales con clasificadores, pero detectó que el filtrado amplificaba sesgos de género, que corrigió reponderando el conjunto de datos. También eliminó imágenes duplicadas para evitar que el modelo reprodujera imágenes de entrenamiento, logrando reducir la regurgitación a cero en sus pruebas.
OpenAI presenta DALL·E, una red neuronal que crea imágenes a partir de texto
OpenAI presentó DALL·E, una red neuronal de 12 mil millones de parámetros basada en GPT-3 que genera imágenes a partir de descripciones de texto. El modelo puede combinar conceptos no relacionados, controlar atributos de objetos, representar texto y aplicar transformaciones a imágenes existentes, además de mostrar razonamiento visual de cero disparos. OpenAI advirtió sobre posibles impactos sociales, sesgos en las salidas y desafíos éticos de la tecnología generativa.
OpenAI presenta Image GPT, un modelo que genera imágenes coherentes a partir de secuencias de píxeles
OpenAI publicó el 17 de junio de 2020 su trabajo Image GPT (iGPT), en el que aplica la misma arquitectura transformer de GPT-2 al lenguaje para generar imágenes a partir de secuencias de píxeles. El modelo, entrenado sin etiquetas humanas, produce muestras coherentes y alcanza resultados competitivos en clasificación de imágenes, superando a métodos no supervisados previos en CIFAR-10, CIFAR-100 y STL-10. Los autores señalan limitaciones de cómputo y resolución, y advierten sobre sesgos en los datos de entrenamiento.