Tarjeta del Sistema GPT-5: Enrutamiento Unificado para Respuestas Rápidas e Inteligentes con gpt-5-main, gpt-5-thinking y Variantes Nano

TL;DR

• GPT-5 presenta un sistema unificado con un modelo rápido (gpt-5-main) y un modelo de razonamiento profundo (gpt-5-thinking), así como variantes ligeras como gpt-5-main-mini y gpt-5-thinking-mini.
• Un enrutador en tiempo real decide cuál modelo usar según el tipo de conversación, la complejidad, las necesidades de herramientas y la intención explícita (por ejemplo, pedir “pensar mucho sobre esto”).
• El enrutador se entrena de forma continua con señales reales, incluyendo cuando los usuarios cambian de modelo, tasas de preferencia de respuestas y precisión medida, mejorando con el tiempo.
• Cuando se alcanzan los límites de uso, una versión mini de cada modelo atiende las consultas restantes; a corto plazo, se planea integrar estas capacidades en un solo modelo.
• El acceso a la API incluye acceso directo al modelo de pensamiento, a su versión mini y al nano de pensamiento (gpt-5-thinking-nano); en ChatGPT, se dispone de gpt-5-thinking con computación de tiempo de prueba paralela (gpt-5-thinking-pro). El documento se centra en gpt-5-thinking y gpt-5-main, con evaluaciones de otros modelos en el apéndice.
• GPT-5 no solo supera a modelos anteriores en benchmarks y ofrece respuestas más rápidas, sino que es más útil para consultas del mundo real. Se han realizado avances significativos para reducir alucinaciones, mejorar el seguimiento de instrucciones y minimizar la adulación; se observan mejoras notables en escritura, codificación y salud. Todos los modelos incluyen Safe-completions; se aplica un enfoque de seguridad; gpt-5-thinking se clasifica como Alta capacidad en dominios biológico y químico bajo el Preparedness Framework. Este resumen presenta la familia de modelos, el enfoque de enrutamiento, las medidas de seguridad y la evolución prevista para desarrolladores y empresas que exploren implementaciones de GPT-5. OpenAI GPT-5 System Card.

Contexto y antecedentes

GPT-5 se describe como un sistema unificado que combina un modelo rápido con un modelo de razonamiento más profundo, bajo un enrutador en tiempo real que dirige las consultas al modelo más adecuado. Las decisiones del enrutador dependen del tipo de conversación, la complejidad del problema, las herramientas requeridas y la intención explícita del usuario (por ejemplo, prompts que solicitan un pensamiento más profundo). El enrutador se entrena de forma continua con señales reales, como eventos de cambio de modelo, métricas de preferencia de respuestas y precisión medida, para mejorar la exactitud con el tiempo. Cuando se alcanzan los límites de uso, un mini modelo puede procesar las consultas restantes, con el objetivo futuro de integrar capacidades en un solo modelo. En esta tarjeta, los modelos rápidos y de alto rendimiento se etiquetan como gpt-5-main y gpt-5-main-mini, mientras que los modelos de pensamiento se etiquetan como gpt-5-thinking y gpt-5-thinking-mini. La API ofrece acceso directo al modelo de pensamiento, a su versión mini y al nano de pensamiento (gpt-5-thinking-nano). En ChatGPT, hay acceso a gpt-5-thinking con una configuración que utiliza cómputo de tiempo de prueba paralela, denominado gpt-5-thinking-pro. OpenAI GPT-5 System Card.

Qué hay de nuevo

• Un sistema de enrutamiento unificado da soporte a respuestas rápidas y razonamiento profundo, usando gpt-5-main para rendimiento y gpt-5-thinking para tareas complejas.
• Variantes ligeras —gpt-5-main-mini y gpt-5-thinking-mini— están disponibles para cargas de trabajo limitadas o paralelas.
• Una variante nano de pensamiento (gpt-5-thinking-nano) está disponible a través de la API para desarrolladores, permitiendo implementaciones compactas de baja latencia; ChatGPT también ofrece gpt-5-thinking-pro con cómputo de prueba paralela.
• El enrutador se alimenta de señales reales (cambios de modelo, métricas de preferencia de respuestas y precisión) para mejorar las decisiones de enrutamiento con el tiempo.
• La seguridad es central: Safe-completions y un enfoque prudente para dominios Biológico y Químico bajo el Preparedness Framework, con mejoras en escritura, codificación y salud.
• A corto plazo, se planea consolidar capacidades en un solo modelo, señalando una evolución hacia la simplicidad sin sacrificar la capacidad.

Tabla: Etiquetas y roles (referencia rápida)

| Etiqueta del modelo | Rol

Puntos clave

• GPT-5 introduce un sistema unificado con dos familias de modelos (principal y pensamiento) y un enrutador en tiempo real que dirige las consultas al modelo más apto.
• Variantes mini y nano ofrecen opciones para rendimiento y limitaciones de recursos, mientras que el acceso API y ChatGPT amplían los casos de uso.
• La seguridad y la gobernanza son centrales: Safe-completions y una postura prudente en dominios sensibles ilustran el compromiso con la seguridad.
• Enfocados en escritura, codificación y salud, se esperan beneficios prácticos para equipos de producto, soporte y desarrolladores.
• La hoja de ruta futura apunta a integrar capacidades en un solo modelo, señalando una evolución continua hacia mayor simplicidad y eficiencia.

Referencias

• GPT-5 System Card