Categoría: Noticias Tecnológicas

Cuando introdujimos la generación de imágenes en ChatGPT el mes pasado, rápidamente se convirtió en una de nuestras características más populares: más de 130 millones de usuarios en todo el mundo crearon más de 700 millones de imágenes en solo el primera semana . Hoy, incorporamos el modelo multimodal nativo que impulsa esta experiencia en ChatGPT a la API mediante [API] gpt-image-1. Esto permite a desarrolladores y empresas integrar fácilmente la generación de imágenes de alta calidad y nivel profesional directamente en sus propias herramientas y plataformas. La versatilidad del modelo permite crear imágenes con diversos estilos, seguir fielmente las directrices personalizadas, aprovechar el conocimiento del mundo y renderizar texto con precisión, lo que abre innumerables aplicaciones prácticas en múltiples dominios. Empresas y startups líderes de diversos sectores, como herramientas creativas, comercio electrónico, educación, software empresarial y videojuegos, ya utilizan la generación de imágenes en sus productos y experiencias. Nos complace compartir algunos ejemplos a continuación.AdobeMesa de aireFigmaGamaHeyGenClip de opciónQuoraWixSala de fotografíaPatio de juegos El ecosistema líder de herramientas creativas de Adobe , incluidas sus aplicaciones Firefly y Express, brindará acceso a las capacidades de generación de imágenes de OpenAI, lo que dará a los creadores la opción y la flexibilidad de experimentar con diferentes estilos estéticos, algo que los profesionales de negocios, los consumidores y los creadores valoran al generar nuevas ideas creativas. Airtable está impulsando la producción creativa con IA en flujos de trabajo escalables para ayudar a los equipos a aprovechar al máximo las campañas gestionadas en el producto. Con las capacidades de generación de imágenes de OpenAI, Airtable ahora permite …(se abre en una nueva ventana)Los equipos creativos y de marketing empresarial pueden gestionar fácilmente los flujos de trabajo de recursos a gran escala, desde la generación de conceptos de campaña hasta la remezcla de recursos y la localización de medios para mercados internacionales. Por ejemplo, una empresa de ropa ahora puede generar docenas de conceptos de campaña, producir recursos según la disponibilidad regional y localizarlos, todo con solo unos clics. Figma aprovecha el último modelo para incorporar funciones avanzadas de generación y edición de imágenes en toda su plataforma. A partir de hoy, los usuarios pueden usar gpt-image-1Figma Design para generar y editar imágenes con solo unas pocas indicaciones: ajustar estilos, añadir o eliminar objetos, ampliar fondos y mucho más. Esta nueva integración permite a los diseñadores explorar ideas rápidamente e iterar visualmente, todo en Figma. Gamma genera más de 5 millones de imágenes de IA a diario para ayudar a los usuarios a ilustrar presentaciones y sitios web. Gamma utiliza estas herramientas gpt-image-1para generar diagramas y visualizaciones detalladas, editar el contenido de imágenes existentes y rediseñarlas para lograr una apariencia uniforme. HeyGen se integra gpt-image-1para optimizar la creación de avatares, en particular la edición dentro de la plataforma. Esta integración permite a los usuarios personalizar la apariencia de los avatares con mayor flexibilidad y control creativo, ofreciendo una experiencia de avatar más personalizada. OpusClip Thumbnail es un generador de miniaturas con IA de un solo clic. Aprovechando el último modelo de OpenAI, gpt-image-1OpusClip Thumbnail ayuda a más de 10 millones de creadores de YouTube a generar miniaturas personalizadas, atractivas y optimizadas para un rendimiento óptimo que se adaptan perfectamente al contenido y los títulos de sus videos. Quora está creando su nuevo modelo de imagen predeterminado, elevando el estándar de calidad de generación de imágenes y la pronta adhesión para millones de sus usuarios y la creciente comunidad de creadores en su plataforma.gpt-image-1 Wix ha integrado la generación de imágenes en Wixel .(se abre en una nueva ventana)Su plataforma de diseño con IA facilita que cualquiera convierta sus ideas en diseños profesionales. Con ajustes preestablecidos para el tamaño de la imagen, el estilo, el ángulo de la cámara y el tipo de toma, los usuarios pueden ajustar fácilmente sus indicaciones y luego editarlas según sea necesario, reemplazando o eliminando objetos, añadiendo filtros y más para lograr el aspecto deseado. Photoroom utiliza gpt-image-1tres nuevas herramientas de IA: Product Beautifier, Product Staging y Virtual Model, que ayudan a los vendedores online a crear al instante imágenes con calidad de estudio, escenas de estilo de vida y fotos de modelos a partir de una sola foto de producto. Estas herramientas facilitan enormemente la creación de contenido de alta conversión a gran escala para emprendedores y pequeñas empresas. Playground ofrece a sus usuarios mayor libertad para realizar ediciones aún más potentes en sus diseños gracias a las capacidades de generación de imágenes de OpenAI. Como resultado, pueden cambiar estilos, colores e incorporar diseños en maquetas con mayor fidelidad a su visión creativa. También seguimos trabajando con desarrolladores y empresas para descubrir más formas en las que la generación de imágenes en la API puede servir a sus casos de uso, entre ellas: Diseño y edición: Canva explora maneras de integrar OpenAI gpt-image-1para ampliar los límites de la generación y edición de diseños en sus herramientas Canva AI y Magic Studio. Mediante gpt-image-1capacidades como la transformación de bocetos en impresionantes elementos gráficos y la posibilidad de ediciones visuales de alta fidelidad, Canva permitirá a sus 230 millones de usuarios dar vida a sus ideas de formas completamente nuevas. Creación y edición de logotipos: GoDaddy está experimentando activamente para integrar la generación de imágenes, lo que permite a los clientes crear fácilmente logotipos editables, eliminar fondos y generar tipografía profesional. Además, como nueva experiencia con GoDaddy Airo®, el equipo trabaja para que los clientes creen publicaciones en redes sociales y recursos de marketing que reflejen la identidad única de su marca, creando contenido original de producto y marca a partir de una solicitud. Creación de materiales de marketing: HubSpot explora cómo las nuevas capacidades de generación de imágenes con IA de OpenAI pueden ayudar a los clientes a crear materiales de marketing y ventas. A medida que HubSpot continúa incorporando nuevas herramientas basadas en IA para el crecimiento de las empresas, estas capacidades de generación de imágenes tienen el potencial de transformar la forma en que los clientes producen imágenes de alta calidad para redes sociales, email marketing y landing pages sin necesidad de conocimientos especializados de diseño. Generación de recetas y listas de compras: Instacart está

Nuestros modelos más inteligentes y capaces hasta la fecha con acceso completo a herramientas Hoy lanzamos OpenAI o3 y o4-mini, los modelos más recientes de nuestra serie o, entrenados para pensar durante más tiempo antes de responder. Estos son los modelos más inteligentes que hemos lanzado hasta la fecha, lo que representa un cambio radical en las capacidades de ChatGPT para todos, desde usuarios curiosos hasta investigadores avanzados. Por primera vez, nuestros modelos de razonamiento pueden usar y combinar de forma agente todas las herramientas de ChatGPT, incluyendo la búsqueda web, el análisis de archivos subidos y otros datos con Python, el razonamiento profundo sobre entradas visuales e incluso la generación de imágenes. Fundamentalmente, estos modelos están entrenados para razonar sobre cuándo y cómo usar las herramientas para producir respuestas detalladas y bien pensadas en los formatos de salida adecuados, generalmente en menos de un minuto, para resolver problemas más complejos. Esto les permite abordar preguntas multifacéticas con mayor eficacia, un paso hacia un ChatGPT más agente que puede ejecutar tareas de forma independiente. La combinación del poder del razonamiento de vanguardia con acceso completo a las herramientas se traduce en un rendimiento significativamente superior en pruebas académicas y tareas del mundo real, estableciendo un nuevo estándar tanto en inteligencia como en utilidad. ¿Qué ha cambiado? OpenAI o3 es nuestro modelo de razonamiento más potente, que revoluciona la programación, las matemáticas, la ciencia, la percepción visual y más. Establece un nuevo SOTA en benchmarks como Codeforces, SWE-bench (sin crear un andamiaje específico para el modelo) y MMMU. Es ideal para consultas complejas que requieren un análisis multifacético y cuyas respuestas pueden no ser obvias de inmediato. Se desempeña especialmente bien en tareas visuales como el análisis de imágenes, diagramas y gráficos. En evaluaciones realizadas por expertos externos, o3 comete un 20 % menos de errores importantes que OpenAI o1 en tareas difíciles del mundo real, destacando especialmente en áreas como programación, negocios/consultoría e ideación creativa. Los primeros evaluadores destacaron su rigor analítico como un socio de pensamiento y enfatizaron su capacidad para generar y evaluar críticamente hipótesis novedosas, particularmente en contextos de biología, matemáticas e ingeniería. OpenAI o4-mini es un modelo más pequeño, optimizado para un razonamiento rápido y rentable. Logra un rendimiento notable para su tamaño y costo, especialmente en matemáticas, programación y tareas visuales . Es el modelo de referencia con mejor rendimiento en AIME 2024 y 2025. Si bien el acceso a una computadora reduce significativamente la dificultad del examen AIME, también destacamos que o4-mini logra un 99.5% de aprobados a 1 (100% de consenso a 8) en AIME 2025 al tener acceso a un intérprete de Python. Si bien estos resultados no deben compararse con el rendimiento de modelos sin acceso a herramientas, son un ejemplo de la eficacia con la que o4-mini aprovecha las herramientas disponibles; o3 muestra mejoras similares en AIME 2025 gracias al uso de herramientas (98.4% de aprobados a 1, 100% de consenso a 8). En evaluaciones de expertos, o4-mini también supera a su predecesor, o3-mini, en tareas no STEM, así como en dominios como la ciencia de datos. Gracias a su eficiencia, o4-mini admite límites de uso significativamente mayores que o3, lo que lo convierte en una opción sólida para preguntas de alto volumen y alto rendimiento que se benefician del razonamiento. Evaluadores expertos externos calificaron ambos modelos por demostrar un mejor seguimiento de instrucciones y respuestas más útiles y verificables que sus predecesores, gracias a una inteligencia mejorada y a la inclusión de fuentes web. En comparación con versiones anteriores de nuestros modelos de razonamiento, estos dos modelos también deberían resultar más naturales y conversacionales, especialmente porque hacen referencia a la memoria y a conversaciones pasadas para que las respuestas sean más personalizadas y relevantes.o1o3-minio3 (no tools)o4-mini (no tools)Accuracy (%)74.387.391.693.4AIME 2024Competition Matho1o3-minio3 (no tools)o4-mini (no tools)Accuracy (%)79.286.588.992.7AIME 2025Competition Matho1o3-minio3 (with terminal)o4-mini (with terminal)ELO1891207327062719CodeforcesCompetition Codeo1o3-minio3 (no tools)o4-mini (no tools)Accuracy (%)78.077.083.381.4GPQA DiamondPhD-Level Science Questionso1-proo3-minio3 (no tools)o3 (python + browsing** tools)o4-mini (no tools)o4-mini (with python + browsin…Deep researchAccuracy (%)8.1213.4020.3224.9014.2817.7026.60Humanity’s Last ExamExpert-Level Questions Across Subjects Multimodal o1o3o4-miniAccuracy (%)77.682.981.6MMMUCollege-level visual problem-solvingo1o3o4-miniAccuracy (%)71.886.884.3MathVistaVisual Math Reasoningo1o3o4-miniAccuracy (%)55.178.672.0CharXiv-ReasoningScientific Figure Reasoning Codificación o1-higho3-mini-higho3-higho4-mini-high$0$59,000$118,000$177,000$236,000Dollars earned$28,500$17,375$65,250$56,375SWE-Lancer: IC SWE DiamondFreelance Coding Taskso1o3-minio3o4-miniAccuracy (%)48.949.369.168.1SWE-Bench VerifiedSoftware Engineeringo1-higho3-mini-higho3-higho4-mini-highAccuracy (%)64.4%(whole)61.7%(diff)66.7%(whole)60.4%(diff)81.3%(whole)79.6%(diff)68.9%(whole)58.2%(diff)Aider PolyglotCode Editing Seguimiento de instrucciones y uso de herramientas de forma agente o1o3-minio3o4-miniAccuracy (%)44.9339.8956.5142.99Scale MultiChallengeMulti-turn instruction following4o + browsingo3 with python + browsing*o4-mini with python + browsin…Deep researchAccuracy (%)1.949.728.351.5BrowseCompAgentic Browsingo1-higho3-mini-higho3-higho4-mini-highAccuracy (%)50.0%(Airline)70.8%(Retail)32.4%(Airline)57.6%(Retail)52.0%(Airline)70.4%(Retail)49.2%(Airline)65.6%(Retail)Tau-benchFunction Calling Todos los modelos se evalúan con configuraciones de «esfuerzo de razonamiento» elevado, similares a variantes como «o4-mini-high» en ChatGPT. Continuamos ampliando el aprendizaje de refuerzo Durante el desarrollo de OpenAI o3, hemos observado que el aprendizaje por refuerzo a gran escala exhibe la misma tendencia de «mayor cómputo = mejor rendimiento » observada en el preentrenamiento de la serie GPT. Al repasar la trayectoria de escalado, esta vez en aprendizaje por refuerzo (RL), hemos impulsado un orden de magnitud adicional tanto el cómputo de entrenamiento como el razonamiento en tiempo de inferencia, y aun así observamos claras mejoras de rendimiento, lo que confirma que el rendimiento de los modelos continúa mejorando cuanto más se les permite pensar. Con la misma latencia y coste que OpenAI o1, o3 ofrece un mayor rendimiento en ChatGPT, y hemos confirmado que, si le permitimos pensar durante más tiempo, su rendimiento sigue aumentando. También entrenamos a ambos modelos para usar herramientas mediante aprendizaje por refuerzo , enseñándoles no solo cómo usarlas, sino también a razonar sobre cuándo usarlas. Su capacidad para implementar herramientas según los resultados deseados los hace más competentes en situaciones abiertas, especialmente aquellas que implican razonamiento visual y flujos de trabajo de varios pasos. Esta mejora se refleja tanto en los puntos de referencia académicos como en las tareas del mundo real, según informaron los primeros evaluadores. Pensar con imágenes Por primera vez, estos modelos pueden integrar imágenes directamente en su cadena de pensamiento. No solo ven una imagen, sino que piensan con ella. Esto abre un nuevo tipo de resolución de problemas que combina el razonamiento visual y textual, lo que se refleja en su rendimiento de vanguardia en pruebas multimodales. Se puede subir una foto de una pizarra, un