OpenAI ha vuelto a retrasar el lanzamiento de su modelo de IA de código abierto, aplazando lo que habría sido el primer modelo descargable 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 liberar el modelo al público. Este es el segundo aplazamiento tras un retraso inicial en junio, cuando Altman insinuó que el equipo había logrado algo "inesperado y realmente asombroso" que "valdría mucho la pena esperar".
Las apuestas son especialmente altas para este lanzamiento, ya que los modelos de pesos abiertos no pueden ser fácilmente retirados una vez publicados. "Aunque confiamos en que la comunidad creará cosas increíbles con este modelo, una vez que los pesos están disponibles, no se pueden retirar. Esto es nuevo para nosotros y queremos hacerlo bien", explicó Altman en redes sociales.
Según reportes de la industria, 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 frente a otras alternativas abiertas. La empresa planeaba ponerlo a disposición a través de varias plataformas en la nube, incluyendo Azure y Hugging Face, permitiendo a los desarrolladores ejecutarlo localmente o integrarlo en sus productos.
El retraso ocurre en medio de una competencia cada vez más intensa en el ámbito de la IA de código abierto. Apenas un día antes del anuncio de OpenAI, la startup china Moonshot AI lanzó Kimi K2, un modelo de IA abierto 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 a los modelos propietarios a una fracción del costo de desarrollo.
Para OpenAI, el lanzamiento del modelo abierto representa un giro estratégico. A pesar de su nombre, la compañía se ha enfocado principalmente en modelos de código cerrado en los últimos años. Analistas de la industria 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.