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This Fitness Expert Used ChatGPT to Create an AI Workout Program
I’ve never been the type to make internet friends.
I have very little interest in conversing back and forth through a screen (if you’re waiting on a text back from me, don’t). Yet there I was, wrapped up in bed with my iPhone, giving away my life story (and workout history), for free, to a stranger on the internet, like a scene straight out of Catfish.
The interlocutor on the receiving end of my messages wasn’t a swoon-worthy love interest. It was ChatGPT, and I was hiring everyone’s favourite do-everything generative AI (an artificial intelligence programme that produces responses to specific prompts, which in this case means my questions about fitness) as my new personal trainer.
Why? Because I’d been lagging in the gym lately and was craving the structure that comes with a coach. I’ve had coaches in the past, and the accountability is helpful. But as a fitness connoisseur (with a bachelor’s degree in Kinesiology, five years of personal and group training experience, and two years of fitness and health reporting at MH under my belt, if we’re checking resumes), I’ve struggled to find coaches who are up to my standards, but not out of my price range. Too often, I find myself calling bullshit on sloppy programmes.
I’m not alone in this struggle: Plenty of people can’t find fitness trainers at affordable prices. Google “personal trainer near me,” and you’ll likely be quoted prices range anywhere from $50 to more than $300 an hour. Working out three times a week with a high-end trainer could cost more than Manhattan rent.
This all helps explain the interest around AI bots as trainers. For the low low cost of zero dollars and an intimate conversation, you too can have a customized program almost immediately. But will that program actually get you to your fitness goals? I tried out CoachGPT for a month to find out, and walked away with some lessons you can use with your AI trainer, or in any of your other training, too.
Week 1: A Rough Start
To properly tell this story, I should note that I have zero experience with ChatGPT, or any other AI chatbot. All I know about generative AI is this: You can ask it to do anything, and it’ll respond with… something.
This lack of knowledge led me to make a grave mistake on take one: I didn’t log into the system. I had my lovely little onboarding chat with CoachGPT, and I left the page, without screenshotting it. All I remember was something about a plate raise—a strange exercise choice, I thought. When I went to tackle my first workout, I returned to the page to re-familiarise myself with the programming, and it was gone. Our first meeting, carelessly erased—like it meant nothing.
I had to go through the whole process again. I provided information on how much experience I have in the gym, how often and how long I want my workouts to be, what kind of equipment I have available, my injuries, and my fitness goals. Given that information, here’s what it provided as my workout:
There’s one fishy thing about all of this: I provided all the same information in our first discussion as in our second. It asked me the exact same questions. Somehow, the workout that CoachGPT gave me the second time around was different than the first.
That plate raise was gone. Not that I minded, because the original move bothered the trainer in me (there are more effective shoulder exercises out there). The workout changes got wilder, too: The dedicated shoulder and ab day was gone, replaced by a secondary leg day. I also distinctly remember there being only one programmed leg day the first time around. Even computers hate leg day.
I didn’t type the exact same sentences that second time, but the important pieces of information were all the same. How could the programming be that different? Answer: This is a generative AI, not a trainer. It was giving me a workout plan that fit my parameters, not necessarily the optimal plan.
Regardless, I rolled through CoachGPT’s exercises and workouts exactly as they were prescribed. Most of the workouts felt like they did the job. My legs were shot by the end of my first lower-body day; I could barely hold weights on the last few sets of weighted walking lunges. (At the end of the workout? Sadistic, Coach GPT.)
Week 1 Takeaways
I’m a natural optimist, so let’s start with the good. The exercise selection was fine; ChatGPT assigned me compound movements like squats and chest presses with some efficient isolation moves. It doesn’t get too complicated or unnecessarily fancy—a common mistake lousy trainers make to look smart.
The set and rep suggestions, typically 3 sets of 8 to 12 reps, are good for muscle growth, which is the goal I set for myself. It’s exactly what I would program for an advanced trainee looking to build muscle, like myself.
The downsides: I knew immediately that these workouts were going to be way longer than I asked for in the initial query. I was in the gym for nearly an hour and a half for the first leg day—a luxury I can’t afford with my workaholic lifestyle.
Second, the order of the exercises was a bit off. On the first leg day, the leg press is programmed to come second in the lineup. In general, you’re always better off putting machine-driven moves like leg presses after free weight moves. They’re generally safer and easier to bail out of, so it’s better to use fresh legs on bigger free weight compound lifts, where it’s easier to make injury-provoking mistakes (like the Romanian deadlifts that were scheduled directly after).
Did CoachGPT know something I didn’t by programming these early? Not exactly: After I did the leg presses on Day 1, my legs were so tired that I had to back down my other exercises. I could barely load the walking lunges. Third, there were some straight up mistakes. The leg extension, a quad isolation movement, was programmed on a day that’s supposed to be for hamstrings, glutes, and calves? Come on, Coach.
If I wasn’t testing this hardcore, I would have tweaked the programming—which is what you should do if you try this. CoachGPT generally gives good exercise recommendations, so research each (and watch some MH videos) to determine how to use them to your advantage, and where they belong in a session. Think about picking 3 or 4 of ChatGPT’s recommendations for your workout, and don’t be afraid to cut any additional accessory moves. You won’t lose out on gains—especially since CoachGPT programs so many calf exercises. Does ChatGPT have a calf fetish?
Week 2: The Honeymoon Phase
I was dedicated to the cause on Week 1. I stuck around for every minute of my lengthy programmed workouts. Week 2, I was running out of time.
I had to start skipping sets. I asked it which ones I should skip:
Sound advice. I did what it suggested, and still had pretty solid workouts.
You might have also noticed that the bot didn’t specify what equipment to use, or what style to do for a handful of the bigger moves. ‘Squats’ were not limited to back squats, goblet squats, or air squats.
This was actually a great perk, but only because I know my body well. I know I get pain in my right shoulder when I try to barbell bench press, so I swapped it for the more shoulder-friendly dumbbell bench press, instead.
This was also convenient because I was able to remain flexible when equipment wasn’t available and I was on a tight schedule. If the rack wasn’t free, I could swap to goblet squats (and I did).
Week 2 Takeaways
Some level of flexibility in a workout routine can be nice. Things come up, injuries happen, equipment becomes unavailable, or you run short on time and have to cut something from your routine.
Whether you’re dealing with ChatGPT or a real coach (oops, I said it), the programmed moves won’t always work for you. If an exercise hurts or doesn’t feel right, it’s on you to start the conversation. One of the best parts of ChatGPT: It reminded me that the client (in this case, me) always has to start that process.
If I hadn’t asked CoachGPT what to skip, it would’ve never known that I was running low on time in my workouts. The same is true with an IRL coach: how are they supposed to help you change things around if they don’t know you’re struggling?
Of course, having too much flexibility can be a bad thing. If I’m constantly changing up my style of squat, I won’t be able to properly progress movements. Yes, the strength gains you’ll get from a goblet squat will translate into your ability to do a barbell front squat, but there are small nuances that make them different. Those weights are going to be different, too, so changing them around constantly means you won’t really be able to evaluate how that load feels from one week to the next.
The moral of the story is to start conversations with your coach when you’re confused or stuck, then stick with what you’re taught.
Week 3: Losing Steam
I got my choice of squat this week because my equipment was not specified for me by CoachGPT ahead of time.
I know the benefit of both the front squat (strengthen the core and polish form) and the back squat (heavier loads). So, for the first two weeks, I ripped front squats to get myself into the groove. Rolling into Week 3, I felt ready to challenge my loads more, and swapped it for a back squat. Should I have done that after only two weeks of training front squats? Probably not—but, I haaaaaate front squats.
My front squat laziness, of course, was a lack of motivation. And that happened again on back/biceps day, when I ditched bent-over barbell rows for bench-supported rows.
Should I have been a better person and done the hard thing even if I didn’t feel like it? Absolutely. Would a real-life, good coach have forced me to push myself in that instance? Absolutely.
Week 3 Takeaways
Following any kind of online training program takes some level of discipline. An in-person coach is there to push you just as much as they are there to teach you—and that’s the kick in the ass that most people need.
If you don’t have the money for that, there are ways to bridge the gap with CoachGPT. You’ll have to ask for it. If you do, this is what you’ll get:
Semi-helpful for getting into the gym—but not super helpful for when you’re in the gym and dreading your heavy squat set.
I don’t know about you, but that wouldn’t motivate very much. Maybe I’d get some low-load reps in, which is better than nothing. But it certainly wouldn’t be enough for me to really push myself.
What I really wish I’d done was find a partner so we could take on the workouts together. A reliable gym buddy is an extremely underrated tool. You have someone who will keep you accountable for showing up as well as challenge you to push weight. Plus, you have a built in spotter—something CoachGPT will never be able to do.
Week 4: Red Flags Wave
I’ve long dealt with an issue in my right knee. I couldn’t tell you what happened to it, or when it originated, but towards the end of Week 3, that old nagging pain was starting to rear its ugly head on my leg day workouts.
Of course, I consulted my coach about how I should address it. Here’s what it said:
Swapping in hip thrusts straight into glute bridges seems a bit unnecessary to me. If I’m tackling the hip thrusts with the intensity I should be, I shouldn’t have a ton of juice left in me to hit glute bridges directly after.
I did it anyway. To be fair, it did help a bit. I wasn’t feeling my knee as much as I was prior, and was still feeling like I could overload my legs. I took ChatGPT’s bait on recovery tips, too. Here’s what it provided:
Week 4 Takeaways
I find it rather alarming that the bot didn’t mention speaking to a doctor at all. It mentions going to see a physical therapist, but that’s after seven(!) other suggestions on how to first handle it (which included wearing a knee brace, embracing an anti-inflammatory diet, and reintroducing high impact activities—all things you should be discussing with a doctor first).
In the bot’s defence, I never said it was a serious issue. Some information that it spit out probably would have been my first line of defence, too, if something like this happened to me: R.I.C.E. it, and hit the doctor if all else fails.
But, “find a medical professional” should probably be listed number one if you’re a computer. The extra suggestions can be helpful, but they should come second.
The Breakup
One of the hardest parts of having a real-life coach is ending things. Like all relationships, sometimes the partnership just isn’t meant to be. The greatest perk of CoachGPT is I didn’t have to go through the disingenuous “it’s not you, it’s me” breakup conversation.
I need someone who will understand my strengths and weaknesses, and harness them to help push me to be better. I can confidently say I enjoyed my time with the machine and learned a lot—but I’m ready to move back to someone (a real trainer?) who puts a bit more effort in.
But is CoachGPT the cost-effective fitness hack you’ve been looking for? Maybe, if you’re very experienced, extremely self-motivated, and if you understand workouts enough to make your own tweaks.
If you’re not any of those things, maybe save ChatGPT for its intended uses, like pulling research for a paper or project, or drafting a perfect breakup text.
Cori Ritchey, C.S.C.S., is an Associate Health & Fitness Editor at Men’s Health, a certified strength and condition coach, and group fitness instructor. She reports on topics regarding health, nutrition, mental health, fitness, sex, and relationships. You can find more of her work in HealthCentral, Livestrong, Self, and others.
La temporada final se ve diferente este año. En los campus universitarios, los estudiantes se están abriendo camino a través de los exámenes con todos los noches y mucha cafeína, tal como siempre lo han hecho. Pero también están recibiendo más ayuda de AI que nunca. A finales de mayo, Operai ofrece a los estudiantes dos meses de acceso gratuito a ChatGPT Plus, que normalmente cuesta $ 20 al mes. Es un trato convincente para los estudiantes que desean ayuda a abarrotar, o hacer trampa, su camino a través de las finales: en lugar de activar la versión gratuita de ChatGPT para externalizar la redacción de ensayos o trabajar a través de un examen de química de práctica, los estudiantes ahora pueden acceder a los modelos más avanzados de la compañía, así como a su herramienta de “investigación profunda”, que puede sintetizar rápidamente cientos de fuentes digitales en informes analíticos.
El acuerdo de OpenAI es solo una de las muchas promociones de IA en campus. En los últimos meses, Anthrope, XAI, Google y la perplejidad también han ofrecido a los estudiantes versiones gratuitas o con descuento significativamente de sus chatbots pagados. Algunas de las campañas no son exactamente sutiles: “Buena suerte con las finales”, un empleado de Xai escribió recientemente junto con detalles sobre el acuerdo de la compañía. Incluso antes de la ola actual de promociones, los estudiantes universitarios se habían establecido como usuarios de la IA. “Más que cualquier otro caso de uso, más que cualquier otro tipo de usuario, los adultos jóvenes en edad universitaria en los EE. UU. Están adoptando el chatgpt”, señaló el vicepresidente de educación de OpenAI en un informe de febrero. Gen Z está utilizando la tecnología para ayudar con más que el trabajo escolar; Algunas personas están integrando la IA en sus vidas de maneras más fundamentales: crear planes de entrenamiento personalizados, generar listas de comestibles y pedirles a Chatbots consejos románticos.
Los regalos de las compañías de inteligencia artificial están ayudando aún más a estos jóvenes usuarios, que es poco probable que desembolsen cientos de dólares al año para probar los productos de IA más avanzados. Tal vez todo esto suena familiar. Es una reminiscencia de la década de 2010, cuando una generación de nuevas empresas luchó para ganar usuarios al ofrecer acceso barato a sus servicios. Estas compañías se dirigieron especialmente a los millennials urbanos jóvenes, acomodados. Por precios sospechosamente bajos, puede comenzar su día con Pilates reservado a través de ClassPass, solicitar el almuerzo con Doordash y Lyft para conocer a su amigo para la hora feliz en la ciudad. (Según un análisis) en Uber, por ejemplo, los precios casi se duplicaron de 2018 a 2021. Estas compañías, junto con innumerables otras, crearon lo que se conoció como el “subsidio de estilo de vida milenario”. Ahora algo similar se está desarrollando con IA. Llámalo el subsidio de estilo de vida Gen Z. En lugar de la entrega barata de pizza y la entrega de pizza, los estudiantes universitarios de hoy obtienen un supergrok gratuito.
Las compañías de IA están haciendo todo lo posible para perseguir a los estudiantes. Anthrope, por ejemplo, recientemente comenzó un programa de “Embajadores del Campus” para ayudar a aumentar el interés; Una promoción temprana ofreció a los estudiantes en las escuelas selectas un año de acceso a una versión premium de Claude, asistente de IA de Anthrope, por solo $ 1 al mes. Una embajadora, Josefina Albert, una estudiante de último año en la Universidad de Washington, me dijo que compartió el acuerdo con sus compañeros de clase, e incluso se comunicó con los profesores para ver si podrían estar dispuestos a promover la oferta en sus clases. “La mayoría dudaba bastante”, me dijo, “lo cual es comprensible”.
Los descuentos actuales tienen un costo. Hay aproximadamente 20 millones de estudiantes postsecundarios en los EE. UU. Dicen que solo el 1 por ciento de ellos aprovechan el chatgpt plus gratuito para los próximos dos meses. La nueva empresa efectivamente daría un folleto a los estudiantes que valen unos $ 8 millones. En Silicon Valley, $ 8 millones es un error de redondeo. Pero es probable que muchos estudiantes estén aprovechando múltiples ofertas de este tipo a la vez. Y, más concretamente, las compañías de IA están pagando la factura para más que solo estudiantes universitarios. Todas las principales compañías de IA ofrecen versiones gratuitas de sus productos a pesar del hecho de que la tecnología en sí no es gratuita. Cada vez que escribe un mensaje en un chatbot, alguien en algún lugar está pagando por el costo de procesar y generar una respuesta. Estos costos se suman: Operai tiene más de mil millones de usuarios semanales, y solo una fracción de ellos son suscriptores pagados. La semana pasada, Sam Altman, el CEO de la nueva empresa, sugirió que su compañía gasta decenas de millones de dólares procesando mensajes “por favor” y “agradecimiento” de los usuarios. Aumente el costo de capacitar a estos modelos, que podrían ser de hasta $ 1 mil millones para las versiones más avanzadas, y el precio se vuelve aún más sustancial. (El atlántico Recientemente entró en una asociación corporativa con OpenAI).
Estos costos importan porque, a pesar de las enormes valoraciones de las nuevas empresas de IA (OpenAi se valoró en $ 300 mil millones), no son rentables. En enero, Altman dijo que Operai en realidad estaba perdiendo dinero en su suscripción “Pro” de $ 200 al mes. Este año, se proyecta que la compañía quemará casi $ 7 mil millones; En unos pocos años, ese número podría crecer hasta $ 20 mil millones. Normalmente, perder tanto dinero no es un buen modelo de negocio. Pero Openai y sus competidores pueden concentrarse en adquirir nuevos usuarios porque han recaudado sumas sin precedentes de los inversores. Como explicó mi colega Matteo Wong el verano pasado, Silicon Valley ha realizado un salto de fe de billones de dólares, en camino de gastar más en AI que en lo que la NASA gastó en las misiones espaciales del Apolo, con la esperanza de que finalmente las inversiones valgan la pena.
El subsidio del estilo de vida del milenio también fue alimentado por cantidades extremas de efectivo. Las empresas de transporte como Uber y Lyft recogieron clientes, incluso cuando famosos sangraron el dinero durante años. En un momento de 2015, Uber estaba ofreciendo viajes en el viaje compartido en cualquier lugar de San Francisco por solo $ 5, mientras que simultáneamente quemaba $ 1 millón por semana. A veces, la economía era sorprendentemente endeble. En 2019, el propietario de una Pizzeria con sede en Kansas notó que su restaurante había sido agregado a Doordash sin que él lo hiciera. Aún más extraño, una pizza que vendió por $ 24 tenía un precio de $ 16 en Doordash, pero la compañía le estaba pagando el precio completo. En su búsqueda de crecimiento, la nueva empresa de entrega de alimentos había raspado el menú de su restaurante, lo abofeteó en su aplicación y estaba ofreciendo su pastel con un gran descuento. (Naturalmente, el propietario de Pizzeria comenzó a pedir sus propias pizzas a través de Doordash, con ganancias).
Estas ofertas no duraron para siempre, y tampoco pueden liberar la IA. El subsidio del estilo de vida del milenio finalmente se derrumbó cuando el dinero barato se secó. Los inversores que durante tanto tiempo habían permitido que estas nuevas empresas ofrecieran servicios a precios desinflados artificialmente deseaban rendimientos. Por lo tanto, las empresas se vieron obligadas a aumentar los precios, y no todas sobrevivieron.
Si quieren tener éxito, las compañías de IA también tendrán que ofrecer ganancias a sus inversores. Con el tiempo, la tecnología subyacente se volverá más barata: a pesar de las crecientes facturas de las empresas, las mejoras técnicas ya aumentan la eficiencia y reducen ciertos gastos. Las nuevas empresas también podrían aumentar los ingresos a través de las ofertas de empresas ultra premium. Según los informes, Operai está considerando vender “agentes de investigación a nivel de doctorado” a $ 20,000 al mes. Pero es poco probable que compañías como OpenAI permitan a cientos de millones de usuarios libres de costar indefinidamente. Quizás es por eso que la puesta en marcha está trabajando actualmente tanto en la búsqueda como en las redes sociales; Silicon Valley ha pasado las últimas dos décadas esencialmente perfeccionando los modelos de negocio para ambos.
Los obsequios de hoy colocaron OpenAi y a compañías como esta solo más en el rojo por ahora, pero tal vez no a largo plazo. Después de todo, los Millennials se acostumbraron a Uber y Lyft, y se han quedado con aplicaciones de transporte, incluso cuando los precios han aumentado desde el inicio de la pandemia. A medida que los estudiantes aprenden a escribir ensayos y computadoras de programas con la ayuda de IA, se están volviendo dependientes de la tecnología. Si las empresas de IA pueden enganchar a los jóvenes en sus herramientas ahora, pueden confiar en que estos usuarios pagaran en el futuro.
Algunos jóvenes ya están enganchados. En el reciente informe de OpenAI sobre la adopción de ChatGPT de los estudiantes universitarios, la categoría más popular de no educación o uso relacionado con la carrera fue el “asesoramiento de relaciones”. En conversaciones con varios usuarios más jóvenes, escuché sobre las personas que usan IA para cosméticos de combinación de colores, generan listas de comestibles personalizadas basadas en el presupuesto y las preferencias dietéticas, la creación de meditaciones de audio personalizadas y las rutinas de capacitación de media maratón, y buscando consejos sobre el cuidado de sus plantas. Cuando hablé con Jaidyn-Marie Gambrell, una joven de 22 años con sede en Atlanta, estaba en el estacionamiento de McDonald’s y acababa de consultar a ChatGPT por su pedido. “Fui a Chatgpt y yo digo, ‘Hola chica'”, dijo. “‘¿Crees que sería inteligente para mí conseguir un McChicken?'” El chatbot, que ha programado para recordar sus objetivos dietéticos y de acondicionamiento físico, aconsejó contra él. Pero si realmente quería un sándwich, sugirió Chatgpt, debería ordenar el McChicken sin mayonesa, lechuga adicional, tomates y sin papas fritas. Entonces eso es lo que ella obtuvo.
El subsidio de estilo de vida Gen Z no es del todo como su predecesor milenario. Uber fue atractivo porque usar una aplicación para convocar instantáneamente en un automóvil es mucho más fácil que perseguir un taxi. Las aplicaciones de transporte fueron destructivas para el negocio de los taxis, pero para la mayoría de los usuarios, fueron convenientes. Los chatbots de hoy también venden conveniencia al acelerar la redacción de ensayos y la planificación de comidas, pero el impacto de la tecnología podría ser aún más desestabilizador. Los estudiantes universitarios que actualmente se registran para el ChatGPT gratuito más antes de la temporada de finales podrían estar tomando exámenes destinados a prepararlos para los trabajos que las mismas compañías de IA sugieren que pronto se evaporará. Incluso los usuarios jóvenes más activos con los que hablé tenían sentimientos encontrados sobre la tecnología. Algunas personas “están patinando en la universidad debido a ChatGPT”, me dijo Gambrell. “Ese nivel de conveniencia, creo que puede ser abusado”. Cuando las empresas ofrecen folletos, las personas tienden a tomarlos. Eventualmente, sin embargo, alguien tiene que pagar.
La historia temprana de los modelos de grandes idiomas (LLM) estuvo dominado por OpenAi y, en menor medida, meta. Los primeros modelos GPT de OpenAI establecieron la frontera del rendimiento de LLM, mientras que Meta talló un nicho saludable con modelos de peso abierto que ofrecieron un rendimiento fuerte. Los modelos de peso abierto tienen un código de acceso público que cualquiera puede usar, modificar e implementar libremente.
Eso dejó a algunos gigantes tecnológicos, incluido Google, detrás de la curva. El trabajo de investigación innovador sobre la arquitectura del transformador que sustenta los modelos de idiomas grandes provino de Google en 2017, sin embargo, la compañía a menudo se recuerda más por su lanzamiento fallido de Bard en 2023 que por su innovadora investigación de IA.
Pero Strong New LLMS de Google, y fallas de Meta y OpenAi, están cambiando el ambiente.
LLAMA 4 El rebaño se pone en el casco equivocado
El lanzamiento de News of Llama 4 inesperadamente salió de Meta el sábado 5 de abril.
Si la decisión de lanzar un modelo importante en un fin de semana te parece extraño, no estás solo. El tiempo tomó a todos desprevenidos y enterró parcialmente el anuncio en el ciclo de noticias de la semana siguiente.
El nuevo LLM de peso abierto de Meta tiene sus puntos fuertes. Llama 4 es multimodal, lo que significa que puede manejar imágenes, audio y otras modalidades. Viene en tres sabores, Llama 4 Behemoth, Maverick y Scout, que tienen diferentes tamaños y fortalezas. Llama 4 Scout también cuenta con una gran ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens. Los tokens son las pequeñas unidades de texto que LLMS procesan y se gnalizan, y la ventana de contexto es el número de tokens que un modelo puede procesar a la vez. Una ventana de contexto más grande ayuda al modelo a “recordar” y trabajar con mayores cantidades de texto en una sola sesión. La mayoría de los modelos tienen una ventana de contexto de un millón de tokens o menos.
Pero la recepción empeoró cuando los críticos notaron el enfoque astuto de Meta para clasificarse en Lmarena, un sitio que clasifica a LLMS basado en los votos de los usuarios. El modelo específico de LLAMA 4 que Meta usó para las clasificaciones no era el mismo modelo disponible como parte de su lanzamiento general. En una declaraciónLmarena dijo que Meta proporcionó “un modelo personalizado para optimizar la preferencia humana”.
Meta también atrapó a Flak por su jactancia sobre la ventana de contexto de 10 millones de Scout de Llama 4 Scout. Si bien esta figura parece ser técnicamente precisa, un punto de referencia del rendimiento de contexto largo encontró que Llama 4 se quedó atrás de los modelos competitivos.
Meta tampoco lanzó un modelo de “razonamiento” o “pensamiento” de Llama 4 y se retrasó variantes más pequeñas, aunque Meta dice que un modelo de razonamiento estará disponible.
“Se desviaron de la norma de una liberación más sistemática, donde tienen todos sus patos seguidos”, dice Ben Lorica, fundador de la compañía de consultoría de IA, Gradient Flow. “Esto parece que querían asegurar a las personas que tienen un nuevo modelo, incluso si no tienen todos los componentes, como un modelo de razonamiento y versiones más pequeñas”.
GPT-4.5 se ve obligado a retirarse
Operai también ha experimentado su parte de dificultades en los últimos meses.
GPT-4.5, publicado como una vista previa de investigación el 27 de febrero, fue promocionada como el “mejor y mejor modelo para chat de la compañía hasta ahora”. Y OpenAi descubrió que, de hecho, en general superó al modelo anterior GPT-4O en puntos de referencia.
Sin embargo, los costos del modelo generaron críticas. El acceso a la API con precio de OpenAI al modelo a tokens de salida de US $ 150 por millón. Ese fue un asombroso aumento de 15 veces sobre GPT-4O, que tiene un precio de solo $ 10 por millón de tokens. La API es el método proporcionado por OpenAI a los desarrolladores que buscan usar modelos Operai en sus aplicaciones y servicios.
“GPT-4.5 fue probablemente la LLM tradicional más grande lanzada durante el primer trimestre de 2025. Estimé que era un modelo de mezcla de expertos con 5.4 billones de parámetros”, dice Alan D. Thompson, consultor de IA y analista de Life Architect. “Ese tipo de escala en bruto es difícil de justificar con nuestras limitaciones de hardware actuales, y aún más difícil de servir a una gran base de usuarios ahora”.
El 14 de abril, Openai anunció que terminaría el acceso GPT-4.5 a través de la API después de menos de tres meses. GPT 4.5 seguirá disponible, pero solo para los usuarios de ChatGPT a través de la interfaz CHATGPT.
Operai hizo el anuncio junto con la revelación de GPT-4.1, un modelo más económico con un precio de $ 8 por millón de tokens. Los puntos de referencia de OpenAI muestran que GPT-4.1 no es tan capaz como GPT 4.5 en general, aunque funciona mejor en algunos puntos de referencia de codificación.
Openai también lanzó nuevos modelos de razonamiento la semana pasada: O3 y O4-Mini. El modelo O3 puntúa particularmente bien en los puntos de referencia. Sin embargo, el costo es una vez más una preocupación, ya que el acceso a O3 a través de la API tiene un precio de $ 40 por un millón de tokens de producción.
A medida que los competidores luchan, Google asciende
La recepción media de Llama 4 y ChatGPT-4.5 dejaron una apertura para los competidores, y han impulsado su ventaja.
Es poco probable que el lanzamiento rocoso de Meta de Llama 4 aleje a los desarrolladores de Deepseek-V3, Gemma de Google y Qwen2.5 de Alibaba. Estos LLM, que llegaron a fines de 2024, son ahora los modelos preferidos de peso abierto en las tablas de clasificación de Lmarena y Huggingface. Son competitivos o superiores a Llama 4 en puntos de referencia populares, económicos de acceder a través de una API y, en algunos casos, disponible para descargar y usar en hardware de computadora de grado consumidor.
Pero es el nuevo LLM de vanguardia de Google, Gemini 2.5 Pro, lo que realmente llamó la atención.
Lanzado el 25 de marzo, Google Gemini 2.5 Pro es un “modelo de pensamiento”, similar a GPT-O1 y Deepseek-R1, que utiliza la autoinscripción para razonar a través de tareas. Gemini 2.5 Pro es multimodal, tiene una ventana de contexto de un millón de tokens y apoya una investigación profunda.
Gemini 2.5 rápidamente acumuló victorias de referencia, incluido el primer lugar en Simplebench (aunque perdió eso para Openi’s O3 el 16 de abril), y en el índice combinado de inteligencia de inteligencia artificial de análisis artificial. Gemini 2.5 Pro actualmente se encuentra en la cima de Lmarena, también. A partir del 14 de abril, Google Models ha obtenido 5 de las 10 mejores ranuras en Lmarena (esto incluye Gemini 2.5 Pro, tres variantes de Gemini 2.0 y Gemma 3-27B).
El fuerte rendimiento sería suficiente para atraer la atención, pero Google también es un líder de precios. Google Gemini 2.5 es actualmente gratuito a través de la aplicación Gemini de Google y a través del sitio web de AI Studio de Google. El precio de la API de Google también es competitivo; Gemini 2.5 Pro tiene un precio de $ 10 por un millón de tokens de salida y Gemini 2.0 Flash tiene un precio de solo 40 centavos por un millón de tokens.
“Honestamente, cuando se trata de un gran volumen, probablemente termine usando Deepseek-R1 o Google Gemini para razonamiento. Usaré OpenAi, pero siento que debo ser más consciente en términos del precio”, dice Lorica.
Por supuesto, esto no quiere decir que Meta y OpenAi estén hundidos. Operai en particular tiene espacio para maniobrar gracias a la popularidad de ChatGPT, que, según los informes, ahora tiene mil millones de usuarios. Aún así, las fuertes clasificaciones de Gemini y el rendimiento de referencia muestran que los vientos de cambio están soplando en el mundo de LLMS, y actualmente favorecen a Google.
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Google está cobrando por delante en la carrera de IA, poniendo todo el peso de su influencia detrás de su chatbot Gemini. Gemini no solo se integra rápidamente en productos de Google como Gmail, Docs, Drive y YouTube, sino que pronto se convertirá en el principal asistente de voz de la compañía en teléfonos y dispositivos inteligentes a medida que el amado Asistente de Google se envía a pastos. Pero el desarrollo de IA cuesta una cantidad realmente asombrosa de dinero, por lo que para recuperar algunos de los costos de desarrollo, Google está ocultando algunas de las mejores características de Géminis detrás de un muro de pago.
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Gemini Advanced es la versión de la IA insignia de Google a la que solo se puede acceder al pagar suscriptores. Se pretende ofrecer una experiencia sobrealimentada, con modelos de IA adicionales, características y más, y está dirigido a los usuarios avanzados más dedicados. Para algunos, puede parecer tentador, especialmente si está muy conectado al ecosistema de Google. Por ejemplo, si posee un dispositivo Android, especialmente uno más nuevo, puede tener a Gemini como su asistente de voz incorporado, lo que significa que una suscripción avanzada de Gemini podría ser una forma de desbloquear aún más el potencial de su teléfono.
He sido uno de los expertos en inteligencia artificial de consumidores residente de Slashgear por un tiempo, poniendo a prueba esta tecnología emergente en una amplia gama de escenarios. Después de usar Gemini Advanced durante el último mes en todos mis dispositivos, he reunido mis pensamientos, lo bueno, malo y feo, para ayudarlo a decidir si realmente vale la pena pagar. Esto es lo que necesita saber antes de gastar su efectivo ganado con tanto esfuerzo en la suscripción de IA de Google.
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¿Qué viene con una suscripción avanzada de Géminis?
Gemini Advanced es parte de la suscripción AI Premium de Google, que se puede comprar a través de Google One. Además de los modelos de IA adicionales, viene con el almacenamiento de Google Drive, el editor de magia ilimitado que utiliza en Google Photos, características adicionales en Google Calendar y Google se encuentran, y un 10% de descuento en compras en Google Store (la hardware de la compañía, que no debe confundirse con su tienda de aplicaciones, Google Play Store). Sin embargo, todos los beneficios que no son de Gemini vienen con los planes que no son AI mucho más baratos. Convertir su plan no AI en un plan de prima de IA cuesta una cantidad significativa más. Por ejemplo, pasar de un premium 2 TB a AI Premium 2 TB lo lleva de $ 10 a $ 20. Ciertos dispositivos nuevos como la serie Samsung Galaxy S25 y Google Pixel 9 también vienen con pruebas extendidas gratuitas de Gemini Advanced.
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Por ese dinero extra, tiene acceso a Gemini Extensions en Gmail, Docs y otros productos de Google, y Notebooklm Plus. Mientras escribía esto, Google lanzó las funciones de cámara y intercambio de pantalla de Gemini Live, que se limitan a los usuarios de Pixel 9 y Galaxy S25, junto con suscriptores avanzados de Gemini. Por supuesto, también obtienes capacidades LLM adicionales. Obtendrá “acceso ampliado” a Deep Investigation y Gemini 2.5 Pro, que incluye modelos experimentales y características inéditas. Desde cierto punto de vista, está pagando a Google para probar beta sus modelos. Lo que es más emocionante es la capacidad de cargar 1,500 páginas de archivos, lo que le permite ejecutar indicaciones de Gemini en libros completos u otros documentos grandes, así como la opción de cargar un repositorio de código, los desarrolladores de beneficios pueden encontrar útiles. En el momento de este escrito, los usuarios gratuitos y avanzados tienen acceso a la misma lista de modelos Gemini. Eso significa que las diferencias están principalmente debajo del capó.
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Gemini Advanced proporciona escasos beneficios en Gemini en sí mismo
Actualmente no hay modelos AI exclusivos de Gemini Advanced. Los usuarios gratuitos y remunerados tienen acceso a Gemini 2.0 Flash, 2.0 pensamiento flash, investigación profunda, personalización (experimental) y 2.5 Pro. Sin embargo, los suscriptores avanzados aún obtienen una ventana de contexto ampliada de 1 millón de tokens para salidas más largas y cargas de archivos más grandes, y 2.5 Pro Deep Investigación.
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Para probar la diferencia, cargué el modelo más nuevo de Gemini, 2.5 Pro, tanto en una cuenta gratuita como pagada. (Nota al margen: este modelo salió el 25 de marzo, e inmediatamente se hizo público a usuarios pagados y no remunerados, lo que derrota el propósito de pagar más por el acceso temprano a los nuevos modelos). Como línea de base, solicité: “Explique la diferencia entre Gemini y Gemini avanzado”. Obtuve respuestas ligeramente diferentes, y ambos afirmaron falsamente que Advanced ofrece el modelo 1.5 Pro ahora desactualizado, con la versión gratuita haciendo una tabla para informarme mal, mientras que la versión pagada usó puntos de bala para mentirme. Por el lado positivo, la carga de archivos ampliado funciona. Pude subir el texto completo de “Ulises” de James Joyce en Gemini Advanced y hacer preguntas basadas en ello. Cuando probé lo mismo con la versión gratuita, un mensaje me informó que mis cargas pueden ser demasiado grandes para los mejores resultados.
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Mientras escribía esto, Google también lanzó la función de intercambio de pantalla y cámara de Gemini Live, lo que le permite hablar en tiempo real sobre lo que está en la pantalla o la alimentación de la cámara. Dejando a un lado las preocupaciones de privacidad, es genial y funcionó como se anuncia cuando jugué con él. Sin embargo, antes de que este artículo pudiera salir en vivo, ya se había mudado de un Gemini avanzado exclusivo a Free para todos los usuarios.
Gemini avanzado en el espacio de trabajo de Google a veces es casi útil
Gemini en sí mismo podría ser el mismo si pagas o no, al menos al momento de escribir este artículo, pero una característica que el dinero extra lo obtendrá es la integración de Gemini en las aplicaciones de Google Workspace. En Gmail, Drive, Docs, Sheets, Slides, etc., Google ha otorgado a los suscriptores avanzados de Gemini herramientas integradas de IA que prometen sobrealimentar su flujo de trabajo. Entonces, ¿qué tan útil es?
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Siendo escritor, comencé primero en Docs. Aquí hay tres herramientas: ayúdame a escribir, refinar y un chatbot Gemini en todo el documento. Para probar refinar, lo que reescribe cosas, detuve un viejo papel universitario que no era mi mejor trabajo. Si bien los ajustes de Géminis hicieron que la prosa fuera menos púrpura, también hicieron que las ideas del ensayo fueran menos coherentes y la estructuraron con citas del material fuente al comienzo de cada párrafo. Estas revisiones me habrían ganado un puntaje peor con una rúbrica de calificación convencional. La herramienta Help Me escribió y el panel Géminis funcionó como Géminis principal, no sorprendente pero no terrible.
En las diapositivas, Géminis generará imágenes o creará diapositivas a partir de telas enteras. A continuación se presentó lo que se le ocurrió cuando le dije: “Cree una diapositiva para lanzar Géminis avanzó a los lectores de Skingear”. No tengo idea de por qué el robot se ve así, o por qué ocupa gran parte de la página. La copia bala también es extraña, que parece hablar con el presentador en lugar de la audiencia. Gemini hizo mucho mejor en un segundo intento, también a continuación. En general, las herramientas avanzadas de Gemini en el espacio de trabajo de Google pueden ser buenas para herramientas con ideas, pero probablemente no producirá nada pulido. Además, podría obtener muchos de los mismos resultados abriendo Géminis regulares en otra pestaña.
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Géminis avanzado en Gmail está bien, pero no es genial
Gemini Advanced también incluye algunas golosinas adicionales de Gmail. Dado que Gmail es uno de los servicios de correo electrónico más utilizados en el planeta, Gemini Advanced puede beneficiar a una gran cantidad de usuarios, así que exploremos lo que se ofrece.
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La integración de Gmail en Gemini redacta los correos electrónicos. Lo hace tan bien como redacta documentos en Docs, es decir, lo suficientemente bien para los correos electrónicos que no importan mucho. Le dije: “El lagarto mascota de mi mejor amigo fue comido por un mapache. Por favor envíe mis condolencias”. Me ofreció una carta de huesos muy desnudos sin nada de la calidez sincera de la emoción que tal situación podría requerir. “Estimado [Recipient Name]Lamento mucho escuchar que un mapache se comió tu lagarto mascota. Sé cuánto significó tu mascota para ti, y solo puedo imaginar lo devastador que debe ser esto. Acepte mis más sinceros condolencias durante este momento difícil. Sinceramente, Max. “A continuación, utilicé una de las sugerencias de Géminis”, una introducción a alguien que conocí en el [AWP] Conferencia. “Inserción mía para darle más a la LLM. Desafortunadamente, el resultado fue mediocre. Lee usted mismo a continuación, pero no creo que valga $ 10 al mes.
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En la aplicación Gmail para Android, también hay un botón Géminis cuando cambio a la cuenta que está suscrita a Advanced. Le dije: “Resumir mis correos electrónicos no leídos más importantes”, y regresó con resúmenes para tres misivas de marketing spam. Lo siento, Google, pero no estoy seguro de que encerrar en mis reservas de verano para el infame restaurante Casa Bonita de Denver es realmente una prioridad mía.
Conclusión: Gemini Advanced ofrece poco por su dinero
Por último, Gemini Advanced ofrece algunas funcionalidades enormes en la herramienta de investigación y el generador de podcasts basado en la IA de Google, Notebooklm. En realidad, esto podría ser extremadamente convincente si está haciendo un uso intensivo de Notebooklm, ya que Google promete cinco veces más descripciones de audio, cuadernos y fuentes, junto con la capacidad de personalizar sus cuadernos ajustando las respuestas de IA para adaptarse a la tarea en cuestión. Sin embargo, aunque creo que es una gran aplicación, nunca me he encontrado con las limitaciones de LATO NOTOBOBOYOBLM.
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En última instancia, no puedo recomendar Gemini avanzado hasta que Google cree una razón convincente para gastar su efectivo ganado con tanto esfuerzo. Si desea que una IA escriba sus correos electrónicos o documentos, simplemente abra Gemini, Copilot o Chatgpt en otra pestaña. ¿Quieres resumir tus correos electrónicos? Géminis gratuito tiene una extensión de Gmail. Las suscripciones más baratas de Google One sin Gemini Advanced vienen con beneficios tangibles como el almacenamiento en la nube. ¿Dónde deja eso esta suscripción?
Incluso si eres un entusiasta de la IA, el núcleo de esta suscripción, el acceso exclusivo a los nuevos modelos de IA en Géminis, directamente, no existe a partir de este escrito. El modelo más nuevo y avanzado de Gemini, 2.5 Pro, no fue primero a suscriptores avanzados. Todos pueden usarlo, a pesar de que solo se lanzará a fines de marzo, probablemente porque Google necesita los datos de capacitación más de lo que necesita los ingresos por suscripción. Imagine pagar por una membresía de Costco solo para descubrir que la tienda ha comenzado a dejar que todos ingresen gratis. Si no lo soportara, no debe soportar esto, y es desconcertante que Google espere que lo haga.
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