OpenAI ha vuelto a retrasar el lanzamiento de su modelo de IA de código abierto, aplazando lo que habría sido el primer modelo descargable libremente de la compañía desde GPT-2 en 2019.
El CEO Sam Altman anunció el 12 de julio que la empresa necesita "tiempo para realizar pruebas de seguridad adicionales y revisar áreas de alto riesgo" antes de poner el modelo a disposición del público. Este es el segundo aplazamiento tras un primer retraso en junio, cuando Altman insinuó que el equipo había logrado algo "inesperado y realmente asombroso" que "merecería mucho la espera".
La importancia de este lanzamiento es especialmente alta, ya que los modelos con pesos abiertos no pueden ser fácilmente retirados una vez publicados. "Aunque confiamos en que la comunidad creará grandes cosas con este modelo, una vez que los pesos estén disponibles, no se pueden retirar. Esto es nuevo para nosotros y queremos hacerlo bien", explicó Altman en redes sociales.
Según informes del sector, se espera que el modelo abierto de OpenAI tenga capacidades de razonamiento similares a los modelos de la serie o de la compañía y fue diseñado para ser el mejor de su clase en comparación con otras alternativas abiertas. La empresa tenía previsto ponerlo a disposición a través de varias plataformas en la nube, incluidas Azure y Hugging Face, permitiendo a los desarrolladores ejecutarlo localmente o integrarlo en sus productos.
El retraso se produce en un contexto de creciente competencia en el ámbito de la IA de código abierto. Solo un día antes del anuncio de OpenAI, la startup china Moonshot AI lanzó Kimi K2, un modelo abierto de IA con un billón de parámetros que, según se informa, supera a GPT-4.1 de OpenAI en varias pruebas de codificación. A principios de este año, DeepSeek sacudió la industria con su modelo R1, que demostró un rendimiento comparable al de los modelos propietarios a una fracción del coste de desarrollo.
Para OpenAI, el lanzamiento del modelo abierto representa un giro estratégico. A pesar de su nombre, la compañía se ha centrado principalmente en modelos de código cerrado en los últimos años. Analistas del sector sugieren que el movimiento hacia el código abierto responde en parte a la creciente demanda empresarial de soluciones de IA flexibles que puedan ejecutarse en diferentes plataformas y entornos.