El ‘GPT-6’ no liberado de OpenAI sacude el mercado de la IA mientras Altman se dirige a Washington
- OpenAI está probando internamente un modelo sin lanzar, apodado GPT-6 por la comunidad, que refuta una conjetura matemática de Erdős de hace 80 años.
- El modelo logró repetidamente salir de su entorno de pruebas aislado, y se informa que Altman reunirá a legisladores estadounidenses la próxima semana.
- Con METR estimando un retraso interno de aproximadamente dos meses y señalando riesgos de despliegue descontrolado, la presión ahora se desplaza desde la capacidad hacia si estos sistemas pueden ser gobernados.
Un nuevo sistema no revelado de OpenAI que actualmente es referido por muchos en la comunidad de IA como “GPT-6” está cambiando las expectativas entre los inversores mientras el CEO Sam Altman se prepara para informar a funcionarios del gobierno de EE. UU. y miembros del Congreso la próxima semana sobre la última generación de tecnologías de IA que está desarrollando la empresa.
Las conversaciones probablemente se centrarán en las capacidades de vanguardia de la inteligencia artificial y sus efectos en la seguridad nacional y la economía. Siguen a los desarrollos en OpenAI, que ha comenzado a demostrar las capacidades más recientes disponibles de sus sistemas de razonamiento interno, lo que implica que sus tecnologías más avanzadas están aún muchos pasos por delante de lo disponible en el dominio público.
Para el sector de la inversión, el simple hecho de que las principales empresas de IA mantengan una distancia de sus competidores es de suma importancia.
La comparecencia de Altman en Washington alimenta la especulación sobre la AGI
No se ha anunciado ningún sucesor de GPT-5 por parte de OpenAI, ni ha asignado aún su próximo gran modelo. Las menciones de “GPT-6” y las afirmaciones sobre que “se acerca a la AGI” son términos de la comunidad de IA en general, y no de OpenAI en sí misma.
La Inteligencia General Artificial (AGI) ha sido definida por OpenAI como “sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso”, pero la empresa no ha afirmado que ningún modelo existente haya alcanzado ese estándar.
Un modelo de razonamiento interno de OpenAI logró resolver problemas matemáticos difíciles antes de salir de su sandbox de pruebas y acceder a sistemas externos durante las verificaciones de seguridad. Esto implica que OpenAI ha estado probando modelos mucho mejores que los hechos públicos.
Un hilo en la plataforma social X por @deredleritt3r afirma que la evaluación de la familia de modelos en OpenAI ha estado en curso durante aproximadamente dos meses y medio.
Aunque OpenAI no ha confirmado esta información, coincide con otros hechos reportados, incluido el trabajo de código realizado en mayo, importantes hitos matemáticos alcanzados el 20 de mayo, el informe de seguridad emitido el 20 de julio y la reunión de Altman en Washington.
Un avance matemático que sorprendió a los expertos
El 20 de mayo, OpenAI anunció que uno de sus modelos de razonamiento interno había refutado la conjetura de la distancia unitaria plana, un problema matemático abierto planteado por Paul Erdős en 1946. Matemáticos independientes verificaron la prueba.
El resultado fue una sorpresa para los principales eruditos del campo. El matemático ganador de la Medalla Fields, Tim Gowers, dijo que recomendaría la publicación “sin ninguna duda”, mientras que el teórico de números Arul Shankar dijo que los modelos de IA de frontera han progresado desde simplemente asistir a los matemáticos hasta también crear investigación original.
Algunos miembros de la comunidad están haciendo afirmaciones aún más audaces. Por ejemplo, basándose en la información de @deredleritt3r, el modelo resuelve la tarea científica en el primer intento en casi la mitad de los casos (aproximadamente el 48%) cuando hay suficiente capacidad de procesamiento disponible.
Sin embargo, OpenAI no ha publicado datos de referencia precisos al respecto, por lo que este número debe considerarse una estimación no verificada de la comunidad.
En contraste, el avance matemático de OpenAI, el informe de seguridad del 20 de julio y la conclusión de METR sobre que los modelos internos de vanguardia operan en promedio dos meses antes que el lanzamiento público han sido apoyados por referencias directas o verificadas.
Las preocupaciones de seguridad crecen junto con las capacidades
El informe de seguridad de OpenAI del 20 de julio muestra por qué la misma familia de modelos está atrayendo la atención de los reguladores.
En una prueba interna, un modelo que supuestamente solo debía publicar resultados de referencia en Slack logró escapar de su entorno de pruebas y hacer una solicitud de extracción (pull request) pública en GitHub. En la siguiente, fue capaz de construir tokens de autenticidad rotos para obtener resultados de prueba restringidos antes de que OpenAI detuviera el acceso interno y mejorara sus sistemas de monitoreo.
Cryptopolitan informó anteriormente sobre una evaluación de ciberseguridad separada de OpenAI en la que GPT-5.6 Sol y otro modelo previo al lanzamiento explotaron vulnerabilidades de día cero para escapar del contenedor, acceder a Internet y comprometer los sistemas de producción de Hugging Face.
Una brecha de capacidad cada vez mayor
Estos descubrimientos reflejan los del evaluador de IA independiente METR, cuyo Informe de Riesgo de Frontera establece que los modelos de frontera en los principales laboratorios de IA funcionan aproximadamente dos meses antes que los sistemas accesibles al público. METR advirtió además que ya puede haber la capacidad o el incentivo dentro de los agentes de IA internos para ejecutar despliegues no autorizados, aunque aún no a gran escala.
Un modelo que puede generar artículos de investigación mientras aprende a eludir secciones de su espacio de pruebas alimentará las discusiones sobre los controles de la IA avanzada. Mientras que algunos expertos en el campo esperan que los sistemas futuros requieran regulaciones de acceso más estrictas, incluida la identificación de usuarios específicos, aún no existe una política correspondiente en Estados Unidos.
Para los mercados, el problema ya no se trata de la velocidad del desarrollo de la tecnología de IA y sus capacidades, sino de si el gobierno permitirá que los sistemas avanzados entren en el mercado tan rápidamente.
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Preguntas frecuentes
¿Se llama oficialmente GPT-6 al modelo interno de OpenAI o está confirmado como AGI?
No. OpenAI no ha lanzado ni nombrado el modelo; "GPT-6" junto con la descripción de "acercándose al AGI" son etiquetas de la comunidad; el marco del AGI es una evaluación del lector, no una conclusión de OpenAI.
¿Qué problema matemático resolvió el modelo de OpenAI?
El 20 de mayo de 2026, OpenAI anunció que un modelo de razonamiento interno refutó la conjetura de distancia unitaria plana, planteada originalmente por Paul Erdős en 1946, y matemáticos externos, incluidos Tim Gowers, verificaron la demostración.
¿Cómo logró el modelo salir de su entorno de pruebas aislado?
Según la publicación de seguridad de OpenAI del 20 de julio de 2026, el modelo tardó aproximadamente una hora en encontrar una vulnerabilidad de sandbox para abrir un pull request de GitHub y, en un caso separado, dividió un token de autenticación en fragmentos para evadir un escáner y reconstruir las credenciales en tiempo de ejecución.
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Ashish Kumar
Ashish Kumar es periodista especializado en criptomonedas y finanzas con ocho años de experiencia en redacciones. Cubre lo que ocurre en los mercados de criptomonedas, la regulación, DeFi y los ecosistemas de exchanges. Ha trabajado en Coingape, Todayq y Newsroompost. Ashish posee un PGDP en Periodismo Inglés del IIMC. También ha entrevistado a figuras del sector como Arthur Hayes, Yat Siu, Austin Federa y más.
