OpenAI ha anunciado la liberación de dos modelos de lenguaje de pesos abiertos que destacan en razonamiento avanzado y están optimizados para funcionar en ordenadores portátiles, alcanzando niveles de rendimiento similares a sus modelos de razonamiento más pequeños y patentados. Esta decisión marca un paso significativo en el acceso a la inteligencia artificial, permitiendo a los desarrolladores adaptar y perfeccionar estos modelos para tareas específicas sin necesidad de contar con los datos de entrenamiento originales.
Greg Brockman, cofundador de OpenAI, comentó en una rueda de prensa que «una de las cosas que es única acerca de los modelos abiertos es que las personas pueden ejecutarlos localmente. Pueden hacerlo detrás de su propio cortafuegos, en su propia infraestructura.» Esta afirmación subraya una de las principales ventajas de los modelos de pesos abiertos frente a los modelos de código abierto, que proporcionan acceso completo al código fuente, datos de entrenamiento y metodologías.
Un contexto competitivo en el ámbito de la IA
El panorama de los modelos de IA de pesos abiertos y de código abierto ha estado muy reñido durante este año. Durante un tiempo, los modelos Llama de Meta fueron considerados los mejores en el campo, pero esta percepción cambió a principios de año cuando la empresa china DeepSeek lanzó un modelo de razonamiento potente y rentable, mientras que Meta enfrentaba dificultades para entregar su versión Llama 4.
Los dos nuevos modelos de OpenAI son los primeros de tipo abierto que se lanzan desde la llegada de GPT-2 en 2019. El modelo más grande, denominado gpt-oss-120b, puede ejecutarse en una sola GPU, mientras que el segundo, gpt-oss-20b, es lo suficientemente ligero como para funcionar directamente en un ordenador personal. OpenAI ha afirmado que estos modelos ofrecen un rendimiento comparable a sus modelos de razonamiento patentados, conocidos como o3-mini y o4-mini, destacando especialmente en áreas como la programación, matemáticas competitivas y consultas relacionadas con la salud.
La formación de estos modelos se llevó a cabo utilizando un conjunto de datos exclusivamente textual que, además de contener conocimientos generales, se centró en áreas como la ciencia, las matemáticas y la programación. Sin embargo, OpenAI no ha publicado ningún tipo de comparativa de rendimiento entre estos modelos de pesos abiertos y los modelos competidores, como el modelo DeepSeek-R1, lo que deja un vacío informativo en cuanto a su efectividad relativa en el mercado.
La estrategia de OpenAI de liberar estos modelos podría interpretarse como una respuesta a la creciente competencia en el sector de la inteligencia artificial, donde el acceso y la adaptabilidad se están convirtiendo en factores clave para el éxito en un entorno tecnológico en constante evolución.
