los puedes ejecutar en local, pero rivalizan en capacidad con o3 y con o4-mini

Como ya se difundió hace cuatro meses, OpenAI ha anunciado el emanación de gpt-oss-120b y gpt-oss-20b, dos potentes modelos de jerga bajo atrevimiento 'open source' (más concretamente, bajo atrevimiento Apache 2.0), que prometen redefinir los límites del rendimiento en tareas de razonamiento, uso de herramientas y eficiencia operativa.

Este anuncio marca el regreso de OpenAI al ecosistema de modelos abiertos, siendo esta su primera aporte en este campo desde el emanación de GPT-2, en 2019.

Uno y otro modelos (ya disponibles para descarga) han sido entrenados utilizando técnicas de formación profundo inspiradas en los modelos internos más sofisticados de OpenAI, como o3 y o4-mini. En palabras del propio Sam Altman, CEO de OpenAI,

"Estamos entusiasmados de poner este maniquí —fruto de miles de millones de dólares en investigación— al zona de influencia del mundo, para que la IA llegue al decano número posible de personas".

Potencia y eficiencia para todos los entornos

• gpt-oss-120b: Equiparable al maniquí o4-mini de OpenAI en tareas de razonamiento, puede ejecutarse en una sola GPU de 80 GB, gracias a su diseño apto basado en mixture-of-experts (MoE). Accesible para centros de investigación, universidades y startups que cuenten con medios medianamente avanzados.
• gpt-oss-20b: Diseñado para dispositivos con tan solo 16 GB de memoria, supera incluso a modelos propietarios como o1 y GPT-4o en benchmarks relacionados con temáticas como sanidad y matemáticas. Su eficiencia y rendimiento lo convierten en una útil ideal para entornos descentralizados o con restricciones de infraestructura.

En cuanto a capacidades avanzadas, los dos modelos destacan por:

• Razonamiento de prisión de pensamiento (CoT) sin supervisión directa.
• Soporte nativo para funciones estructuradas y llamadas de herramientas como búsquedas web o ejecución de código Python.
• Optimización para distintos niveles de razonamiento (bajo, medio, detención) con ajuste mediante un simple prompt.

Uno y otro modelos están pensados para ser utilizados directamente o afinados por desarrolladores en función de sus deyección específicas, lo que los hace ideales tanto para usuarios individuales como para empresas y gobiernos.

Herramientas para desarrolladores

Con el objetivo de proporcionar la prohijamiento y el uso responsable de los modelos, OpenAI asimismo ha publicado:

• Guías técnicas para el 'ajuste fino' (fine-tuning) de modelos.
• Integraciones listas para usar con plataformas populares como Hugging Face, vLLM, Ollama, apasionamiento.cpp, y los principales entornos de GPU y aceleradores.

Este ecosistema de soporte garantiza que equipos de todos los tamaños, desde startups hasta grandes organizaciones, puedan comenzar a trabajar con estos modelos desde el primer día, reduciendo tiempos de implementación y aumentando el control sobre sus despliegues.

Nuevos protocolos de seguridad

Uno de los aspectos más destacados de este emanación es su enfoque en la seguridad. OpenAI no solo ha evaluado sus modelos bajo las pruebas estereotipado, sino que ha desarrollado y publicado una metodología específica para fingir escenarios de uso malvado extremo (denominada "protocolo en el peor tablas posible"), como aplicaciones en biotecnología o ciberseguridad ataque. En palabras de Altman,

"Desde nuestros inicios en 2015, la encomienda de OpenAI ha sido avalar que la Inteligencia Industrial Universal (AGI) beneficie a toda la humanidad. En ese sentido, nos entusiasma que el mundo pueda desarrollar sobre la pulvínulo de una infraestructura de IA abierta, creada en Estados Unidos, basada en títulos democráticos, adecuado de forma gratuita y orientada al beneficio colectivo".

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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