El selector del modelo ChatGPT está de vuelta, pero es complicado

Cuando Operai lanzó el GPT-5 la semana pasada, la compañía dijo que los modelos simplificarían la experiencia de ChatGPT. OpenAI quería que el GPT-5 funcionara como una especie de modelo de IA «ajustando todos los tamaños», utilizando un enrutador que determina automáticamente cómo responder mejor las preguntas del usuario. La compañía dijo que este enfoque unificado elimina la necesidad de que los usuarios navegen por los seleccionadores de modelos. Este es un menú largo y complicado de opciones de IA que el CEO de OpenAI, Sam Altman, dijo que no le gustaba.

Sin embargo, el GPT-5 parece haber sido buscado por el modelo IA integrado OpenAI.

En una publicación el martes en X, Altman dijo que la compañía ha introducido nuevas configuraciones «automáticas», «rápidas» y «pensando» para el GPT-5. La autoconfiguración parece funcionar como el enrutador modelo GPT-5 anunciado originalmente por OpenAI. Sin embargo, la compañía también ofrece a los usuarios la opción de evitarlo, lo que les permite acceder a los modelos de IA que responden de manera rápida y lenta directamente.

Además del nuevo modo de GPT-5, Altman dijo que los usuarios pagados podrán acceder a varios modelos de IA heredados nuevamente, incluidos GPT-4O, GPT-4.1 y O3, que estaban en desuso la semana pasada. El GPT-4O viene en el selector de modelo de forma predeterminada, pero se pueden agregar otros modelos AI a través de la configuración de ChatGPT.

«Estamos trabajando para actualizar la personalidad GPT-5, que debería sentirse más cálida que la personalidad actual, pero no es tan molesto como el GPT-4O (para la mayoría de los usuarios) en la publicación de X.

Los seleccionadores de modelos de ChatGPT parecen ser tan complicados como siempre, lo que sugiere que los enrutadores de modelos GPT-5 no conocen universalmente a los usuarios como la compañía quería que lo hicieran. Las expectativas para el GPT-5 son altas, y muchas personas esperaban que con el lanzamiento del GPT-4 superaría los límites de los modelos de IA. Sin embargo, el despliegue GPT-5 fue más duro de lo esperado.

La culpa de los modelos GPT-4O y otros AI en ChatGPT causó repulsión entre los usuarios adjuntos a las respuestas y la personalidad del modelo AI de manera que OpenAi no esperaba. En el futuro, Altman dice que si condena el GPT-4O, la compañía proporcionará a los usuarios un aviso anticipado suficiente.

El enrutador Modelo GPT-5 también parecía estar en gran medida roto el día del lanzamiento. Esto obligó a Altman a abordar el problema en la sesión de AMA de Reddit, sintiendo que el modelo de IA era menos desempeñado que los modelos OpenAI anteriores. Sin embargo, los enrutadores GPT-5 todavía parecen estar insatisfechos para todos los usuarios.

«No siempre obtenemos todo en el intento #1, pero estamos extremadamente orgullosos de lo rápido que nuestro equipo puede iterar», escribió el vicepresidente de OpenAi de Chatgpt en una publicación el martes.

Enrutar las indicaciones al modelo AI correcto son las tareas difíciles que requieren que el modelo AI se adapte a las preferencias del usuario y las preguntas específicas que están haciendo. El enrutador luego debe decidir que el modelo AI enviará un aviso en solo un segundo. De esa manera, si las indicaciones van a un modelo AI más rápido, la respuesta puede ser más rápida.

En términos más generales, algunas personas muestran preferencias para los modelos de IA más allá de las respuestas rápidas o lentas. A algunos usuarios les gusta la redundancia de un modelo de IA, mientras que otros evalúan la respuesta opuesta a otro modelo de IA.

El apego humano a modelos de IA específicos es un concepto relativamente nuevo que no se entiende bien. Por ejemplo, cientos de personas en San Francisco filmaron recientemente funerales fuera de línea para el modelo de IA de la humanidad, Sonnet Claude 3. De lo contrario, los chatbots de IA parecen contribuir a que las personas que padecen problemas de salud mental se caen en el agujero en conejos poco saludables.

OpenAi parece tener mucho trabajo para que coincidan con los modelos de IA con las preferencias de los usuarios individuales.