OpenAI lanzó GPT-5.6 el 9 de julio en tres niveles de capacidad y coste. Sus tablas sirven para formular una prueba, no para declarar un ganador sin reproducir configuración, calidad, tiempo, tokens y precio.
OpenAI entrenó GPT-5.2 y GPT-5.3 Codex íntegramente sobre infraestructura NVIDIA. El segundo es su primer modelo agéntico de programación que participa en su propio desarrollo. Detrás, una carrera por el hardware que define hoy quién puede construir IA de frontera.
Johannes Heidecke deja OpenAI después de que los equipos de seguridad pasaran a depender de una dirección conjunta de investigación y seguridad. El organigrama importa, pero no basta para medir el control del riesgo.
OpenAI lanza GPT-4.5, su modelo más grande y experto hasta la fecha. Promete menos alucinaciones, pero sus pruebas muestran fortalezas distintas de las de los modelos de razonamiento.
OpenAI midió Codex y publicó dos cifras: resuelve el 28,8% de los problemas al primer intento y el 70,2% si se le permiten cien. Las dos son ciertas y solo una sirve al lector, porque elegir entre cien respuestas exige saber cuál funciona. Qué es Codex según su propio artículo, cómo se mide «sabe programar», dónde falla según quienes lo construyeron, y por qué no aprende de usted mientras lo usa.
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