Según publicó el viernes Sam Altman, el nuevo o3-mini llegará en las próximas semanas a los usuarios
OpenAI ha anunciado que está lista para presentar su nuevo modelo de IA de razonamiento, denominado o3 mini, en las próximas semanas. Sam Altman, CEO de OpenAI, publicó esta información en la red social X el viernes pasado, destacando que el modelo se lanzará simultáneamente con su API y ChatGPT, incorporando mejoras basadas en las sugerencias de los usuarios. Esta novedad se añade al lanzamiento de Tasks, que muchos analistas consideran el paso previo a los agentes de IA con mayor autonomía.
Este desarrollo marca un paso significativo en la competencia por liderar el mercado de inteligencia artificial, en el que OpenAI compite con gigantes como Google, propiedad de Alphabet –quienes incorporaron Gemini la semana pasada en todos los planes empresariales–. En diciembre de 2024, OpenAI ya había adelantado en su calendario de Adviento que estaba probando modelos de razonamiento como o3 y o3 mini, diseñados para resolver problemas complejos con mayor precisión y eficiencia.
thank you to the external safety researchers who tested o3-mini.
we have now finalized a version and are beginning the release process; planning to ship in ~a couple of weeks.
also, we heard the feedback: will launch api and chatgpt at the same time!
(it’s very good.)
— Sam Altman (@sama) January 17, 2025
Desde septiembre de 2024, OpenAI ha dado señales claras de su intención de crear modelos más avanzados y robustos. En esa fecha, lanzó los modelos o1, una serie de herramientas enfocadas en áreas como la ciencia, la programación y las matemáticas. Estos modelos destacaron por dedicar más tiempo al procesamiento de consultas, una capacidad que permitió superar a sus predecesores en la resolución de problemas difíciles.
El modelo o3 mini, y su versión completa que se presentará posteriormente, representa una evolución significativa respecto a los modelos o1. Según OpenAI, estas nuevas versiones no solo prometen ser más potentes, sino que también prometen lograr un resultado más preciso incluso siendo considerablemente más pequeños.
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