Como habrás podido observar, OpenAI no nos lo pone fácil para entender los nombres de sus modelos, pero no te preocupes, que hoy nosotros, te los explicamos.

En un mundo donde la inteligencia artificial evoluciona a pasos agigantados, la familia GPT de OpenAI ha pasado de ser un experimento académico a convertirse en la columna vertebral de múltiples aplicaciones que ya forman parte de nuestra vida diaria. Desde los humildes comienzos de GPT-1 hasta las últimas innovaciones en modelos de “razonamiento” como o1 y o3-mini, la trayectoria de estos sistemas es tan sorprendente como compleja, y cada iteración abre nuevas posibilidades y plantea nuevos desafíos.

Todo comenzó con GPT-1, lanzado en 2018, que demostró por primera vez que un transformador pre entrenado podía captar patrones y relaciones en el lenguaje a partir de grandes volúmenes de texto. Este primer modelo sentó las bases teóricas y prácticas para lo que vendría en años posteriores. Con GPT-2, OpenAI amplió significativamente el número de parámetros y la calidad en la generación del lenguaje. Sin embargo, la potencia de GPT-2 generó inquietud sobre su posible mal uso, lo que impulsó un debate ético acerca de la manipulación de contenidos y la difusión de información errónea.

El salto cuántico llegó con GPT-3 en 2020, que, con miles de millones de parámetros, revolucionó la capacidad de generar textos casi indistinguibles de los escritos por humanos. Este modelo encontró aplicación en diversos ámbitos, desde la redacción automática hasta la generación de código, permitiendo automatizar procesos y facilitar la vida a desarrolladores y creadores de contenido.

Pero la verdadera revolución se inició en marzo de 2023 con GPT-4, un modelo que no solo mejoró en escala y coherencia, sino que también introdujo capacidades multimodales al poder procesar imágenes junto con el texto. Esta innovación permitió a GPT-4 analizar fotografías, resolver problemas complejos y ofrecer respuestas más matizadas, aunque seguía basándose en la predicción estadística del siguiente token.

Para superar estas limitaciones, OpenAI lanzó en mayo de 2024 GPT-4o –la “o” de “Omni”–, un modelo diseñado para ser aún más rápido y versátil. GPT-4o no solo gestiona texto e imágenes, sino que también puede trabajar con audio y vídeo, siendo además significativamente más económico en términos de cómputo. Este avance lo ha convertido en el sustituto natural de versiones anteriores como GPT-3.5, democratizando el acceso a herramientas multimodales tanto para usuarios gratuitos como para suscriptores premium.

Sin embargo, mientras GPT-4o supuso un avance en la generación de contenido, la verdadera innovación llegó con la introducción de modelos que “piensan” antes de responder. OpenAI apostó por desarrollar sistemas que incorporasen cadenas de pensamiento (chain-of-thought), capaces de analizar internamente las tareas antes de emitir una respuesta. Así nació o1, lanzado en diciembre de 2024, que dedica más tiempo a razonar y refinar sus respuestas. Este modelo ha superado a GPT-4o en áreas como matemáticas, programación y razonamiento científico, logrando rendimientos comparables – e incluso superiores – a los de estudiantes de doctorado en diversas disciplinas. Para los usuarios que requieren aún mayor capacidad, OpenAI presentó o1 pro, una versión mejorada disponible para suscriptores de ChatGPT Pro que utiliza recursos computacionales adicionales para ofrecer respuestas aún más precisas, aunque a costa de tiempos de respuesta ligeramente mayores.

Continuando con la evolución, en enero de 2025 se presentó o3-mini, un modelo que encarna la siguiente generación en eficiencia y razonamiento. Diseñado para ser más rápido y hasta 15 veces más económico que o1 en ciertos casos, o3-mini ofrece un rendimiento comparable e incluso superior en determinadas tareas de razonamiento y solución de problemas. Además, para aplicaciones que requieren un nivel aún mayor de esfuerzo, se puso a disposición o3-mini-high, una variante que utiliza más capacidad de cómputo para “pensar” de manera más profunda y obtener resultados de mayor precisión. Estas innovaciones permiten a desarrolladores y empresas elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades en términos de coste, velocidad y capacidad de razonamiento.

Las diferencias entre estos modelos no se miden únicamente en el número de parámetros, sino en la diversidad de tareas que pueden abordar y en la forma en que interactúan con el usuario. Mientras que GPT-1, GPT-2 y GPT-3 se centraron en la generación de texto a partir de predicciones estadísticas, GPT-4o amplió el horizonte al introducir capacidades multimodales. Por otro lado, o1 y sus variantes han marcado un antes y un después al integrar un proceso interno de razonamiento que permite abordar tareas complejas, como la resolución de problemas matemáticos y la programación avanzada, con una precisión y coherencia sin precedentes. Además, la optimización en modelos como o3-mini y o3-mini-high ha logrado que, sin sacrificar calidad, se reduzcan costes y tiempos de respuesta, haciendo que la inteligencia artificial de alta gama sea accesible para un abanico más amplio de usuarios y aplicaciones empresariales.