OpenAI lanza un nuevo GPT gratuito que puede descargarse y ejecutarse en el PC

Ha sufrido varios retrasos, pero finalmente OpenAI ha lanzado su nuevo modelo de lenguaje de pesos abiertos que, asegura, ofrece un rendimiento superior al de otros de su clase en tareas de razonamiento. La compañía afirma que GPT-OSS, así se llama, está optimizado para que pueda ejecutarse de forma eficiente en hardware de consumo.

GPT-OSS está disponible en dos versiones: una de 120.000 millones de parámetros y otra de 20.000 millones. La primera puede funcionar con una sola GPU que tenga 80 GB de memoria -es decir, del ámbito profesional- y ofrece un rendimiento similar al del modelo o4-mini de OpenAI, mientras que la versión más ligera rinde como el o3-mini y necesita tan solo 16 GB de memoria, más accesible en el mercado de consumo.

Ambas versiones están ya disponibles para su descarga en plataformas como Hugging Face, Databricks, Azure y AWS, bajo licencia Apache 2.0, que permite su modificación y uso comercial sin restricciones. Si no quieres instalarlo en tu equipo, también puede utilizarse a través del navegador, como ChatGPT.

Qué es un modelo de pesos abiertos

Un modelo de pesos abiertos es un modelo de inteligencia artificial cuyos pesos -es decir, los parámetros entrenados que definen su comportamiento- se publican y pueden descargarse, analizarse, modificarse y reutilizarse libremente, incluso con fines comerciales.

Por contraposición, un modelo de caja negra como ChatGPT mantiene sus pesos privados y solo puede utilizarse a través de una API controlada por la empresa propietaria.

La diferencia entre un modelo de pesos abiertos y otro open source o de código abierto es que el primero permite acceder a los pesos entrenados del modelo, pero no necesariamente al código fuente, mientras que el segundo lo incluye completo.

Por qué lanza ahora OpenAI GPT-OSS

GPT-OSS es el primer modelo de pesos abiertos de OpenAI en más de seis años, siendo el último GPT-2, tres años antes del lanzamiento de ChatGPT. Hasta hace poco, el CEO Sam Altman había alegado preocupaciones de seguridad como principal motivo para no liberar modelos de este tipo. Sin embargo, el auge de los modelos abiertos, que ofrecen menores costes y mayor capacidad de personalización, ha cambiado el panorama.

En enero, tras la irrupción de DeepSeek, Altman reconoció que OpenAI había estado ‘en el lado equivocado de la historia’ al no lanzar modelos abiertos propios.

Ahora, OpenAI busca recuperar terreno con un modelo de pesos abiertos que, según la compañía, es capaz de razonar, navegar por internet, escribir código y operar agentes mediante sus APIs actuales.

‘Mucha gente se sorprende al saber que la gran mayoría de nuestros clientes ya utilizan modelos abiertos. Queríamos cubrir ese hueco y permitir que usen nuestra tecnología en todos los frentes’, ha explicado Chris Cook, investigador de OpenAI, sobre este lanzamiento.

Seguridad y rendimiento

En materia de seguridad, OpenAI afirma que GPT-OSS es su modelo más rigurosamente probado hasta la fecha y que ha sido evaluado por empresas externas especializadas para garantizar que no supone riesgos en ámbitos como la ciberseguridad o las armas biológicas.

Además, el modelo muestra su cadena de razonamiento para facilitar la detección de comportamientos indebidos, engaños o usos indebidos. La información que genera es únicamente en formato texto y, como todos los modelos de OpenAI, sus datos de entrenamiento no se han revelado.

OpenAI no ha publicado comparativas directas entre GPT-OSS y otros modelos abiertos como Llama (Meta) o DeepSeek. No obstante, ambas versiones del modelo ofrecen un rendimiento similar al de los modelos de razonamiento cerrados de OpenAI en tareas de programación y pruebas como Humanity’s Last Exam. ‘Estos modelos son increíbles. El equipo se ha salido con este’, ha afirmado Greg Brockman, cofundador de OpenAI.

Aunque OpenAI no se ha comprometido a lanzar nuevas versiones de GPT-OSS con regularidad, espera que este modelo sea útil paradesarrolladores y empresas más pequeñas que buscan tener mayor control sobre el uso de sus datos. ‘Siempre hemos creído que, si reduces las barreras de acceso, la innovación se dispara. Deja que la gente experimente y harán cosas increíblemente sorprendentes’, concluye Brockman.