OpenAI o3 y o4-mini: los nuevos modelos IA de OpenAI con razonamiento multimodal y herramientas integradas

En un nuevo hito dentro del desarrollo de la inteligencia artificial, OpenAI ha presentado o3 y o4-mini, sus modelos más avanzados hasta la fecha. Estos modelos no solo mejoran en inteligencia y rendimiento, sino que también marcan un punto de inflexión al integrar herramientas externas como Python, navegador web, análisis de imágenes y generación visual en sus procesos de razonamiento.

Ya no hablamos de simples asistentes conversacionales, sino de modelos capaces de ejecutar tareas complejas de manera autónoma, razonar con múltiples fuentes y adaptarse a distintos formatos. Desde consultas científicas hasta predicciones visuales, estos modelos inauguran una nueva generación de IA más proactiva, útil y estratégica.

Qué es OpenAI o3: el modelo de razonamiento más inteligente hasta ahora

OpenAI o3 es el nuevo modelo estrella de la compañía. Diseñado para tareas de alta complejidad, este modelo se destaca por su capacidad para razonar a múltiples niveles y resolver problemas que antes estaban fuera del alcance de sistemas anteriores.

Entre sus principales características:

• Rendimiento líder en benchmarks académicos como Codeforces, SWE-bench y MMMU.
• 20% menos de errores críticos que su predecesor (o1), según evaluaciones externas.
• Dominio en tareas que requieren razonamiento lógico, programación, matemáticas y análisis visual.
• Capacidad para generar y evaluar hipótesis en áreas como biología, consultoría y creatividad.
• Alta precisión en la interpretación de gráficos, imágenes y diagramas complejos.

Gracias al uso de herramientas integradas y su diseño optimizado para pensar antes de responder, o3 puede combinar múltiples fuentes de datos y modalidades (texto, código, imagen, web) para entregar respuestas más completas y acertadas en tiempo récord.

o4-mini: rendimiento eficiente y razonamiento visual a bajo coste

Mientras o3 apunta al rendimiento máximo en tareas complejas, OpenAI o4-mini se posiciona como una alternativa más ligera, rápida y económica, sin sacrificar capacidades de razonamiento avanzadas. Diseñado para un uso intensivo en volumen, o4-mini es ideal para usuarios y empresas que buscan escalabilidad con inteligencia.

Entre sus principales ventajas:

• Optimización para tareas de razonamiento en visuales, matemáticas y programación.
• Puntaje del 99.5% en AIME 2025 cuando se combina con Python, superando incluso a modelos más grandes.
• Mejor rendimiento que o3-mini, especialmente en tareas no-STEM y ciencia de datos.
• Alta capacidad de respuesta en contextos donde el tiempo y el costo por consulta son críticos.
• Disponible para todos los usuarios, incluyendo los planes gratuitos a través de la opción “Think”.

Gracias a su eficiencia, o4-mini permite mayores límites de uso, lo que lo convierte en una solución ideal para aplicaciones de alta demanda que aún requieren razonamiento preciso y contextual.

Razonamiento multimodal y uso inteligente de herramientas

Una de las mejoras más revolucionarias en OpenAI o3 y o4-mini es su habilidad para utilizar herramientas de forma agente, es decir, razonar cuándo y cómo emplearlas para obtener respuestas precisas, útiles y bien estructuradas.

Capacidad de encadenar herramientas en tiempo real

Estos modelos pueden:

• Buscar información en la web con múltiples consultas adaptativas.
• Ejecutar código Python para análisis de datos, visualización o simulación.
• Manipular archivos y gráficos visuales como parte de su flujo de razonamiento.
• Generar imágenes como parte de la respuesta a preguntas complejas.

Todo esto lo logran en menos de un minuto, conectando herramientas de forma dinámica para resolver problemas multifacéticos.

“Pensar con imágenes”: una nueva frontera

Por primera vez, los modelos pueden incorporar imágenes directamente en su cadena de pensamiento, lo que permite:

• Analizar fotos de pizarras, esquemas, diagramas o dibujos a mano alzada.
• Interpretar imágenes borrosas, invertidas o de baja calidad.
• Manipular visualmente los elementos de una imagen (rotar, hacer zoom, transformar) para razonar con ellos en contexto.

Esto representa un avance significativo en tareas de percepción visual, elevando la resolución de problemas complejos que antes estaban fuera del alcance de modelos de lenguaje.

Desempeño líder en benchmarks académicos y tareas reales

Los modelos OpenAI o3 y o4-mini no solo destacan por su razonamiento avanzado, sino también por su superioridad cuantificable en evaluaciones académicas y aplicaciones del mundo real.

o3: rendimiento de vanguardia en tareas complejas

• o3 es el modelo con mejor razonamiento de OpenAI hasta la fecha, sobresaliendo en:
  • Codeforces
  • SWE-bench, sin requerir ajustes específicos
  • MMMU (Massive Multitask Multimodal Understanding)
• En pruebas externas, comete un 20 % menos de errores graves que o1, especialmente en:
  • Programación
  • Consultoría empresarial
  • Ideación creativa
  • Biología, matemáticas e ingeniería
• Los testers destacaron su capacidad para generar hipótesis originales y evaluarlas críticamente.

o4-mini: rendimiento excepcional a bajo coste

• A pesar de ser un modelo más pequeño, o4-mini logra un desempeño impresionante:
  • 99.5 % en AIME 2025 con acceso a Python, saturando el benchmark.
  • Supera a o3-mini en tareas no STEM y en ciencia de datos.
  • Ideal para uso intensivo gracias a su eficiencia y altos límites de uso.

Evaluaciones de expertos: respuestas más útiles y naturales

• Ambos modelos fueron calificados como:
  • Más obedientes a instrucciones
  • Más conversacionales y personalizados
  • Mejores en verificar y justificar sus respuestas

Esto se debe a la combinación de mayor inteligencia y la capacidad de acceder a fuentes web actualizadas para contextualizar y enriquecer la información.

Aprendizaje por refuerzo: más razonamiento con más cómputo

Durante el desarrollo de OpenAI o3, la empresa descubrió que el aprendizaje por refuerzo (RL) sigue la misma lógica de escalado que el preentrenamiento de modelos GPT: más cómputo = mejor rendimiento.

Reinforcement Learning a gran escala

• Se incrementó en un orden de magnitud el cómputo tanto en entrenamiento como en razonamiento en tiempo de inferencia.
• A igual latencia y costo que o1, o3 ofrece mejor rendimiento en ChatGPT.
• Si se permite que piense más tiempo, su rendimiento sigue mejorando, validando el enfoque de razonamiento prolongado.

Entrenamiento específico para el uso de herramientas

• Ambos modelos fueron entrenados mediante RL no solo para usar herramientas, sino para:
  • Decidir cuándo y cómo usarlas.
  • Integrar su uso en flujos de trabajo complejos.
  • Adaptarse de forma flexible a situaciones abiertas.

Esta estrategia se refleja en:

• Mejores resultados en benchmarks académicos.
• Desempeño más sólido en tareas del mundo real, especialmente en razonamiento visual y procesos por pasos.

Razonamiento visual integrado: pensar con imágenes

Por primera vez, los modelos de OpenAI no solo “ven” imágenes, sino que razonan con ellas como parte de su proceso cognitivo. Esto marca una evolución clave hacia una inteligencia multimodal realmente funcional.

Razonamiento visual como parte del flujo de pensamiento

• Los modelos pueden integrar imágenes en su cadena de razonamiento.
• Esto permite abordar problemas complejos que requieren combinar texto e imagen.
• Se reflejan avances notables en benchmarks multimodales.

Capacidad de interpretar imágenes imperfectas

• Los usuarios pueden subir:
  • Fotos de pizarras blancas.
  • Diagramas de libros de texto.
  • Bocetos a mano alzada.
• Incluso si las imágenes están borrosas, al revés o en baja resolución, los modelos pueden interpretarlas con precisión.

Manipulación visual en tiempo real

• Gracias a las herramientas disponibles, los modelos pueden:
  • Rotar, acercar o transformar imágenes.
  • Usarlas como parte activa del razonamiento en tiempo real.

Precisión líder en percepción visual

• Capaces de resolver tareas antes inalcanzables por su fidelidad en percepción visual.
• Posicionan a OpenAI o3 y o4-mini como referentes en razonamiento visual multimodal.

Uso estratégico de herramientas: razonamiento adaptable en tiempo real

Con OpenAI o3 y o4-mini, el uso de herramientas dentro de ChatGPT evoluciona de ser una función pasiva a una capacidad razonada y estratégica, lo que habilita flujos de trabajo más autónomos y complejos.

Uso autónomo de herramientas en ChatGPT

• Ambos modelos pueden decidir cuándo y cómo utilizar herramientas integradas en ChatGPT.
• Las herramientas disponibles incluyen:
  • Búsqueda web.
  • Análisis de archivos.
  • Ejecución de código en Python.
  • Generación de imágenes.
  • Función de memoria y herramientas personalizadas vía API.

Ejemplo práctico de razonamiento encadenado

“¿Cómo se comparará el consumo de energía en California este verano con el del año pasado?”

El modelo podría:

1. Buscar datos públicos de servicios eléctricos.
2. Escribir código Python para hacer una predicción.
3. Generar un gráfico.
4. Explicar los factores clave del análisis.

Todo esto ocurre de forma secuencial y adaptativa, combinando múltiples herramientas para resolver un solo problema.

Razonamiento reactivo y refinamiento continuo

• Los modelos pueden repetir búsquedas si los primeros resultados son insuficientes.
• Se adaptan dinámicamente a la información nueva que encuentran.
• Esto los hace ideales para tareas que requieren síntesis, actualización y razonamiento extendido.

Razonamiento rentable: eficiencia mejorada sin comprometer calidad

Una de las mejoras clave de OpenAI o3 y o4-mini es su capacidad para ofrecer una mejor relación costo-rendimiento en comparación con sus predecesores, sin sacrificar inteligencia ni precisión.

Avance en la frontera de costo y rendimiento

• o3 supera a o1 en tareas reales manteniendo latencia y coste equivalentes.
• o4-mini mejora a o3-mini con:
  • Mayor eficiencia.
  • Menor coste por tarea.
  • Mejor rendimiento en dominios complejos.

📊 En la competencia de matemáticas AIME 2025, o4-mini alcanza un 99.5 % de aciertos utilizando un intérprete de Python.

Ideal para despliegues a gran escala

Gracias a su diseño optimizado:

• o4-mini permite mayores límites de uso que o3.
• Es ideal para procesamiento de alto volumen, como tareas educativas, análisis masivos de datos o cargas empresariales intensas.

Rendimiento mejorado en la práctica

• Ambos modelos son más inteligentes y baratos en la mayoría de los casos de uso reales.
• Representan una solución equilibrada para quienes buscan potencia de razonamiento y escalabilidad económica.

Disponibilidad de OpenAI o3 y o4-mini: dónde y cómo usarlos

Los nuevos modelos OpenAI o3 y o4-mini ya están disponibles para usuarios y desarrolladores, reemplazando versiones anteriores y ampliando el acceso a capacidades avanzadas de razonamiento.

ChatGPT: nuevos modelos en todos los planes

• Usuarios de ChatGPT Plus, Pro y Team verán en el selector de modelo:
  • o3
  • o4-mini
  • o4-mini-high
    Estas versiones reemplazan a o1, o3-mini y o3-mini-high.
• Usuarios de ChatGPT Enterprise y Edu tendrán acceso en una semana.
• Usuarios gratuitos pueden probar o4-mini seleccionando la opción “Think” en el redactor antes de enviar una consulta.

API para desarrolladores

Los modelos o3 y o4-mini también están disponibles desde hoy vía:

• Chat Completions API
• Responses API (requiere verificación de organización en algunos casos)

Lo más destacado de la Responses API:

• Soporte para resúmenes de razonamiento.
• Conservación de tokens de razonamiento alrededor de llamadas a funciones.
• Próximamente: herramientas integradas como búsqueda web, búsqueda de archivos y code interpreter.

Lo que viene: o3-pro

OpenAI anunció el próximo lanzamiento de o3-pro, una versión aún más avanzada, con soporte completo para herramientas. Estará disponible para usuarios Pro en las próximas semanas. Hasta entonces, se mantiene disponible o1-pro.