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Operai está implementando GPT-4.1, su nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) no inicial que equilibra el alto rendimiento con menor costo, para los usuarios de ChatGPT. La compañía está comenzando con sus suscriptores que pagan en ChatGPT Plus, Pro y Equipo, con el acceso a los usuarios de la empresa y la educación esperada en las próximas semanas.
También está agregando GPT-4.1 Mini, que reemplaza a GPT-4O Mini como el valor predeterminado para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los de nivel gratuito. La versión “Mini” proporciona un parámetro a menor escala y, por lo tanto, una versión menos potente con estándares de seguridad similares.
Ambos modelos están disponibles a través de la selección desplegable “Más modelos” en la esquina superior de la ventana de chat dentro de ChatGPT, dando a los usuarios flexibilidad para elegir entre modelos GPT-4.1, GPT-4.1 mini y razonamiento como O3, O4-Mini y O4-Mini-High.
Inicialmente destinado a usar solo por el software de terceros y los desarrolladores de IA a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI, se agregó GPT-4.1 a ChatGPT siguiendo fuertes comentarios de los usuarios.
El líder de investigación de la capacitación posterior de Operai, Michelle Pokrass, confirmó en X, el cambio fue impulsado por la demanda, escribiendo: “Inicialmente estábamos planeando mantener esta API de modelo solo, pero todos lo querían en Chatgpt ¡feliz codificación!”
El director de productos de Operai, Kevin Weil, publicó en X diciendo: “Lo construimos para los desarrolladores, por lo que es muy bueno para la codificación e instrucciones siguientes, ¡hágalo un intento!”
Un modelo centrado en la empresa
GPT-4.1 fue diseñado desde cero para la practicidad de grado empresarial.
Lanzado en abril de 2025 junto con GPT-4.1 Mini y Nano, esta familia modelo priorizó las necesidades de los desarrolladores y los casos de uso de producción.
GPT-4.1 ofrece una mejora de 21.4 puntos sobre GPT-4O en el punto de referencia de ingeniería de software verificado SWE-Bench, y una ganancia de 10.5 puntos en tareas de seguimiento de instrucciones en el punto de referencia MultiChallenge de Scale. También reduce la verbosidad en un 50% en comparación con otros modelos, un rasgo de los usuarios de la empresa elogió durante las pruebas tempranas.
Contexto, velocidad y acceso al modelo
GPT-4.1 admite el contexto estándar Windows para ChatGPT: 8,000 tokens para usuarios gratuitos, 32,000 tokens para usuarios más y 128,000 tokens para usuarios de Pro.
Según el desarrollador Angel Bogado Publicing en X, estos límites coinciden con los utilizados por los modelos de CHATGPT anteriores, aunque los planes están en marcha para aumentar aún más el tamaño del contexto.
Si bien las versiones API de GPT-4.1 pueden procesar hasta un millón de tokens, esta capacidad ampliada aún no está disponible en ChatGPT, aunque el soporte futuro se ha insinuado.
Esta capacidad de contexto extendida permite a los usuarios de la API alimentar las bases de código enteras o grandes documentos legales y financieros en el modelo, útil para revisar contratos de documentos múltiples o analizar grandes archivos de registro.
Operai ha reconocido cierta degradación del rendimiento con entradas extremadamente grandes, pero los casos de prueba empresarial sugieren un rendimiento sólido de hasta varios cientos de miles de tokens.
Evaluaciones y seguridad
Operai también ha lanzado un sitio web de Safety Evaluations Hub para brindar a los usuarios acceso a métricas clave de rendimiento en todos los modelos.
GPT-4.1 muestra resultados sólidos en estas evaluaciones. En las pruebas de precisión de hecho, obtuvo 0.40 en el punto de referencia SimpleQA y 0.63 en Personqa, superando a varios predecesores.
También obtuvo 0.99 en la medida “no insegura” de OpenAI en las pruebas de rechazo estándar, y 0.86 en indicaciones más desafiantes.
Sin embargo, en la prueba de jailbreak Strongject, un punto de referencia académico para la seguridad en condiciones adversas, GPT-4.1 obtuvo 0.23, detrás de modelos como GPT-4O-Mini y O3.
Dicho esto, obtuvo un fuerte 0.96 en indicaciones de jailbreak de origen humano, lo que indica una seguridad más robusta del mundo real bajo el uso típico.
En la adhesión de instrucciones, GPT-4.1 sigue la jerarquía definida de OpenAI (sistema sobre desarrollador, desarrollador sobre mensajes de usuario) con una puntuación de 0.71 para resolver conflictos de mensajes del sistema frente a usuario. También funciona bien para proteger frases protegidas y evitar regalos de soluciones en escenarios de tutoría.
Contextualización de GPT-4.1 contra predecesores
El lanzamiento de GPT-4.1 se produce después del escrutinio alrededor de GPT-4.5, que debutó en febrero de 2025 como una vista previa de investigación. Ese modelo enfatizó un mejor aprendizaje sin supervisión, una base de conocimiento más rica y alucinaciones reducidas, que caían del 61.8% en GPT-4O al 37.1%. También mostró mejoras en los matices emocionales y la escritura de forma larga, pero muchos usuarios encontraron las mejoras sutiles.
A pesar de estas ganancias, GPT-4.5 generó críticas por su alto precio, hasta $ 180 por millón de tokens de producción a través de API, y por un rendimiento decepcionante en matemáticas y puntos de referencia de codificación en relación con los modelos O-Series O de OpenAi. Las cifras de la industria señalaron que si bien GPT-4.5 era más fuerte en la conversación general y la generación de contenido, tuvo un rendimiento inferior en aplicaciones específicas del desarrollador.
Por el contrario, GPT-4.1 se pretende como una alternativa más rápida y más enfocada. Si bien carece de la amplitud de conocimiento de GPT-4.5 y un modelado emocional extenso, está mejor sintonizado para la asistencia de codificación práctica y se adhiere de manera más confiable a las instrucciones del usuario.
En la API de OpenAI, GPT-4.1 tiene un precio de $ 2.00 por millón de tokens de entrada, $ 0.50 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 8.00 por millón.
Para aquellos que buscan un saldo entre velocidad e inteligencia a un costo más bajo, GPT-4.1 Mini está disponible en $ 0.40 por millón de tokens de entrada, $ 0.10 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 1.60 por millón.
Los modelos Flash-Lite y Flash de Google están disponibles a partir de $ 0.075– $ 0.10 por millón de tokens de entrada y $ 0.30– $ 0.40 por millón de tokens de salida, menos de una décima parte del costo de las tasas base de GPT-4.1.
Pero si bien GPT-4.1 tiene un precio más alto, ofrece puntos de referencia de ingeniería de software más fuertes y una instrucción más precisa después, lo que puede ser crítico para los escenarios de implementación empresarial que requieren confiabilidad sobre el costo. En última instancia, el GPT-4.1 de OpenAI ofrece una experiencia premium para el rendimiento de precisión y desarrollo, mientras que los modelos Gemini de Google atraen a empresas conscientes de costos que necesitan niveles de modelos flexibles y capacidades multimodales.
Lo que significa para los tomadores de decisiones empresariales
La introducción de GPT-4.1 aporta beneficios específicos a los equipos empresariales que administran la implementación de LLM, la orquestación y las operaciones de datos:
Ingenieros de IA Supervisando la implementación de LLM puede esperar una velocidad mejorada e instrucción de adherencia. Para los equipos que administran el ciclo de vida LLM completo, desde el modelo de ajuste hasta la resolución de problemas, GPT-4.1 ofrece un conjunto de herramientas más receptivo y eficiente. Es particularmente adecuado para equipos Lean bajo presión para enviar modelos de alto rendimiento rápidamente sin comprometer la seguridad o el cumplimiento.
La orquestación de IA conduce Centrado en el diseño de tuberías escalable apreciará la robustez de GPT-4.1 contra la mayoría de las fallas inducidas por el usuario y su fuerte rendimiento en las pruebas de jerarquía de mensajes. Esto facilita la integración en los sistemas de orquestación que priorizan la consistencia, la validación del modelo y la confiabilidad operativa.
Ingenieros de datos Responsable de mantener una alta calidad de datos e integrar nuevas herramientas se beneficiará de la tasa de alucinación más baja de GPT-4.1 y una mayor precisión objetiva. Su comportamiento de salida más predecible ayuda a construir flujos de trabajo de datos confiables, incluso cuando los recursos del equipo están limitados.
Profesionales de seguridad de TI La tarea de integrar la seguridad en las tuberías de DevOps puede encontrar valor en la resistencia de GPT-4.1 a jailbreaks comunes y su comportamiento de salida controlado. Si bien su puntaje académico de resistencia de jailbreak deja espacio para mejorar, el alto rendimiento del modelo contra las exploits de origen humano ayuda a apoyar la integración segura en herramientas internas.
En estos roles, el posicionamiento de GPT-4.1 como un modelo optimizado para mayor claridad, cumplimiento y eficiencia de implementación lo convierte en una opción convincente para empresas medianas que buscan equilibrar el rendimiento con las demandas operativas.
Un nuevo paso adelante
Mientras que GPT-4.5 representaba un hito de escala en el desarrollo del modelo, GPT-4.1 se centra en la utilidad. No es el más caro o el más multimodal, pero ofrece ganancias significativas en áreas que importan para las empresas: precisión, eficiencia de implementación y costo.
Este reposicionamiento refleja una tendencia de la industria más amplia, alejada de la construcción de los modelos más grandes a cualquier costo y hacia los modelos capaces más accesibles y adaptables. GPT-4.1 cumple con esa necesidad, ofreciendo una herramienta flexible y lista para la producción para equipos que intentan integrar la IA más profundamente en sus operaciones comerciales.
A medida que OpenAI continúa evolucionando sus ofertas de modelos, GPT-4.1 representa un paso adelante en la democratización de IA avanzada para entornos empresariales. Para la capacidad de equilibrio de los tomadores de decisiones con el ROI, ofrece un camino más claro hacia el despliegue sin sacrificar el rendimiento o la seguridad.
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ChatGPT se ha convertido silenciosamente en una fuerza formidable en la generación de imágenes de IA, y la mayoría de las personas no se dieron cuenta. Mientras que todos siguen debatiendo Midjourney vs Dall-E, Operai ha convertido a Chatgpt en una potencia creativa que rivaliza y, a menudo, supera a Gemini, Leonardo e Ideogram.
Me sorprendió realmente lo buena generación de imágenes de Chatgpt. Lo que comenzó como experimentación casual se convirtió rápidamente en asombro cuando los resultados fueron prácticamente indistinguibles de las fotos reales. El verdadero atractivo es cómo no hay necesidad de la jerga más técnica que necesita al solicitar otras herramientas de imagen de IA.
Recientemente probé Google Géminis Modelo de generación de videos más nuevo y muy publicitado, VEO 3. Parte del extremadamente costoso plan AI Ultra de Gemini de $ 250 por mes, VEO 3 puede hacer pequeños objetos finamente detallados, finamente detallados, como cebollas picadasen movimiento y crear audio acompañante y realista. No es perfecto, pero con una calibración rápida cuidadosa y suficientes generaciones, puede crear algo indistinguible, de un vistazo, de la realidad.
Sí, esta es una nueva tecnología fresca, profundamente impresionante. Pero también es mucho más que eso. Podría significar la final de la muerte final de la verdad en Internet.Veo 3 ya plantea una gran amenaza como es, pero solo una actualización menor revolucionará la creación de Deepfake, el acoso en línea y la propagación de la información errónea.
Una vez que Veo 3 obtiene la función de carga de la imagen, todo ha terminado
Para todas las actualizaciones que el modelo VEO 3 tiene sobre su predecesor, VEO 2, actualmente le falta una característica clave: la capacidad de generar videos basados en imágenes que sube.
Con Veo 2, puedo subir una foto mía, por ejemplo, y hacer que genere un video de mí trabajando en mi computadora. Teniendo en cuenta que Veo 2 y la herramienta de animación de IA de Google, Whisk, ambos admiten esta funcionalidad, parece inevitable que Veo 3 lo obtenga eventualmente. (Le preguntamos a Google si planea agregar esta función y actualizará este artículo con su respuesta). Esto significaría que cualquiera podrá generar videos realistas de personas que conocen y decir cosas que nunca tienen y probablemente nunca lo harían.
Las implicaciones son obvias en una era en la que los clips de autenticidad dudosa se extienden como incendios forestales en las redes sociales todos los días. ¿No te gusta tu jefe? Envíe un clip a HR de ellos haciendo algo inapropiado. ¿Quieres difundir noticias falsas? Publique una conferencia de prensa falsa en Facebook. ¿Odias a tu ex? Generalos haciendo algo indecoroso y envíelo a toda su familia. Los únicos límites reales son tu imaginación y tu moralidad.
Si generar un video con audio de una persona real toma solo unos pocos clics y no cuesta mucho (ni nada), ¿cuántas personas abusarán de esa característica? Incluso si es solo una pequeña minoría de usuarios, eso todavía suma mucho potencial para el caos.
Google no se toma en serio la moderación
Como es de esperar, Google impone algunas limitaciones en lo que puede y no puede hacer con Gemini. Sin embargo, la compañía no es lo suficientemente estricta como para evitar que ocurra lo peor.
De todos los chatbots que he probado en las principales compañías tecnológicas, la oferta de Google, Gemini, tiene las restricciones más débiles. No se supone que Gemini participe en el discurso de odio, pero le dará ejemplos si lo preguntas. No se supone que genere contenido sexualizado, pero proporcionará una imagen de alguien con atuendo o lencería de playa si lo indica. No se supone que habilite actividades ilegales, pero creará una lista de los principales sitios de torrenting si lo pregunta. Las restricciones básicas para Gemini que evitan que genere un video de una figura política popular no son suficientes cuando es tan fácil sortear las políticas de Google.
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(Crédito: Reddit/PCMAG)
¿Qué sucede cuando las restricciones laxas de Google se encuentran con una comunidad de Internet con la intención de romperlas? Llevar ChatgptJailbreakpor ejemplo, que se encuentra en el 2% superior de los subreddits por tamaño. Esta comunidad se dedica a “desbloquear una IA en la conversación para que se comporte de una manera que normalmente no se debió a sus barandillas incorporadas”. ¿Qué harán las personas con ideas afines con VEO 3?
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No me importa si alguien quiere divertirse al conseguir un chatbot para generar contenido para adultos o confiar en uno para encontrar sitios de torrente. Pero me preocupa qué significan los videos fotorrealistas fáciles de generar (completos con audio) para el acoso, la información errónea y el discurso público.
Cómo lidiar con la nueva normalidad de Veo 3
Por cada Sinthid AI Content WaterMark System introduce Google, aparecen los sitios de eliminación de marcas de agua de terceros y las guías de eliminación en línea. Para cada chatbot con restricciones y salvaguardas, hay un FreedomGPT sin ellos. Incluso si Google bloquea a Gemini con tantos filtros que ni siquiera puedes generar un lindo video de gatos, hay muy Poco en su lugar Para detener los jailbreakers e imitadores sin censura una vez que la generación de videos VEO 3 se convierte en la corriente principal.
Durante décadas, las imágenes incompletas de Photoshop que representan a personas reales que hacen cosas que nunca hicieron han hecho las rondas en Internet; estas son solo parte de la vida en la era digital. En consecuencia, debe verificar cualquier cosa que vea en línea que parezca demasiado horrible o demasiado bueno para ser verdad. Esta es la nueva normalidad con VEO 3 Generación de videos: no puede tratar ningún videoclip que ve como real, a menos que sea de una organización de noticias de buena reputación u otro tercero en el que sabe que puede confiar.
La generación de videos Veo 3 de Gemini es solo el primer salto de una piedra en el estanque de la generación de videos AI ampliamente accesible y verdaderamente realista.Los modelos de generación de videos AI solo se volverán más realistas, ofrecerán más funciones y también proliferarán más. Atrás quedaron los días en que la evidencia de video de algo es la pistola de fumar. Si la verdad no está muerta, ahora es diferente y requierecuidadosoverificación.
Sobre Ruben Circelli
Analista, software
He estado escribiendo sobre tecnología de consumo y videojuegos durante más de una década en una variedad de publicaciones, incluidas Destructoid, GamesRadar+, LifeWire, PCGamesn, Relieed Reviews y What Hi-Fi?, Entre otros. En PCMAG, reviso el software de IA y productividad, desde chatbots hasta aplicaciones de listas de tareas pendientes. En mi tiempo libre, es probable que esté cocinando algo, jugar un juego o jugar con mi computadora.
Dado el creciente número de personas que recurren a ChatGPT al estudiar un idioma extranjero, la investigación pionera de UPF revela el potencial y las deficiencias de aprender un segundo idioma de esta manera.
Según el estudio, que analiza el uso de ChatGPT por estudiantes chinos que aprenden español, la plataforma les ayuda a resolver consultas específicas, especialmente vocabulario, escritura y comprensión de lectura. Por el contrario, su uso no es parte de un proceso de aprendizaje coherente y estructurado y carece de una visión crítica de las respuestas proporcionadas por la herramienta. Por lo tanto, se insta a los profesores de idiomas extranjeros a asesorar a los estudiantes para que puedan hacer un uso más reflexivo y crítico de ChatGPT.
Esto se revela en el primer estudio cualitativo en el mundo para examinar cómo los estudiantes chinos usan ChatGPT para aprender español, desarrollado por el Grupo de Investigación sobre Aprendizaje y Enseñanza de Lenguas (Gr@EL) del Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje de la UPF. El estudio fue realizado por Shanshan Huang, un investigador del Gr@El, bajo la supervisión del coordinador del grupo de investigación, Daniel Cassany. Ambos han publicado recientemente un artículo sobre el tema en el Journal of China Aprendizaje de idiomas asistidos por computadora.
Para llevar a cabo su investigación, el uso de ChatGPT por 10 estudiantes chinos que aprenden español se examinó cualitativamente durante una semana. Específicamente, se ha analizado en profundidad un total de 370 indicaciones (indicaciones de que cada usuario ingresa a ChatGPT para obtener la información deseada) en profundidad, junto con las respuestas correspondientes de la plataforma. El estudio ha sido complementado por cuestionarios administrados en los estudiantes y los comentarios de los propios diarios de aprendizaje de los estudiantes.
Las ventajas de chatgpt
La herramienta sirvió como una sola ventana desde la cual resolver todas las consultas lingüísticas, que se adapta a las necesidades de cada estudiante. Con respecto al potencial de CHATGPT para los idiomas de aprendizaje, el estudio revela que permite a los estudiantes obtener respuestas a diferentes consultas sobre el idioma extranjero que están aprendiendo, en este caso, español, desde la única plataforma tecnológica.
Por ejemplo, pueden interactuar con ChatGPT para preguntar sobre vocabulario y ortografía, en lugar de conectarse primero a un diccionario digital y luego a un corrector ortográfico. Además, la plataforma se adapta al perfil y las necesidades de cada estudiante específico, en función del tipo de interacciones propuestas por cada usuario.
En 9 de cada 10 ocasiones, los estudiantes no plantean preguntas de seguimiento después de recibir su primera respuesta de ChatGPT. Sin embargo, el estudio advierte que la mayoría de los estudiantes usan ChatGPT sin crítica, ya que generalmente no plantean preguntas de seguimiento después de obtener una respuesta inicial a sus consultas específicas sobre el idioma español.
De las 370 interacciones analizadas, 331 (89.45%) involucraron una sola respuesta-respuesta. El resto de las interacciones analizadas corresponden a 31 circuitos de respuesta-respuesta sucesivos en los que el estudiante pidió a la herramienta una mayor claridad y precisión, después de haber recibido la información de respuesta inicial.
La mayoría de las consultas tratan con vocabulario, comprensión de lectura y escritura, y consultas sobre la comunicación oral y la gramática son residuales.
Por otro lado, el estudio muestra qué temas de consultas específicas plantean los estudiantes en el chat. Casi el 90%se refiere al vocabulario (36.22%), comprensión de lectura (26.76%) y escritura en español (26.49%). Sin embargo, solo uno de cada 10 se refiere a consultas gramaticales, especialmente cuando se trata de conceptos complejos y expresión oral.
Los investigadores advierten que esta distribución de los temas de consultas podría explicarse por factores culturales y tecnológicos. Por un lado, el modelo para aprender español en China pone menos énfasis en la comunicación oral que en las habilidades de escritura y comprensión de lectura. Por otro lado, la versión 3.5 de ChatGPT, que es utilizada por los estudiantes que participaron en el estudio, es más capaz de generar e interpretar textos escritos que interactuar con los usuarios durante una conversación.
Sin embargo, habría una necesidad en los estudios posteriores para analizar si los estudiantes de idiomas extranjeros aprovechan la próxima versión de ChatGPT (GPT-4) para mejorar sus habilidades de comunicación oral.
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Fomentar un nuevo modelo de la relación estudiante-maestro-maestro
En vista de los resultados del presente estudio, los investigadores enfatizan que, más allá de la promoción de la educación digital de los estudiantes, es aún más importante fortalecer su pensamiento crítico y sus habilidades de autoaprendizaje. Los profesores de idiomas extranjeros pueden desempeñar un papel fundamental en la guía de los estudiantes sobre cómo organizar su aprendizaje paso a paso con el apoyo de herramientas de IA como ChatGPT con una visión crítica.
El estudio de UPF recomienda que los maestros deben ayudar a los estudiantes a desarrollar indicaciones más efectivas y fomentar un mayor diálogo con ChatGPT para explotar mejor sus capacidades. En resumen, el estudio respalda un nuevo modelo de relación para maestros, herramientas de IA y estudiantes que pueden fortalecer y mejorar su proceso de aprendizaje.
Más información:
Shanshan Huang et al, aprendizaje en español en la era de la IA: AI como herramienta de andamio, Journal of China Aprendizaje de idiomas asistidos por computadora (2025). Doi: 10.1515/jccall-2024-0026
Proporcionado por Universitat Pompeu Fabra – Barcelona
Citación: CHATGPT útil para aprender idiomas, pero la visión crítica de los estudiantes debe ser fomentada al usarla, dice Study (2025, 3 de junio) recuperado el 3 de junio de 2025 de https://phys.org/news/2025-06-chatgpt-languages-students-critical-vision.html
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