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qué es, cómo funciona y cómo usar el nuevo modelo de inteligencia artificial gratis con razonamiento de ChatGPT
Vamos a explicarte qué es exactamente el modelo 03-Mini que OpenAI ha decidido abrir y lanzar para todos los usuarios. Porque estamos en una auténtica carrera por la inteligencia artificial generativa, y tras el movimiento del lanzamiento gratis de DeepSeek, OpenAi ha contraatacado liberando o3-Mini para todos.
Vamos a empezar explicándote lo que es exactamente el o3 Mini y de dónde viene. Luego, te explicaremos cómo funciona internamente este nuevo modelo y lo que lo hace diferente a los demás. Y por último te diremos cómo puedes usarlo en ChatGPT de forma gratuita.
Qué es o3-Mini
El 03-Mini es uno de los integrantes de la familia de modelos de inteligencia artificial o3 presentados por OpenAi en diciembre del 2024. Ese mes se presentaron los o3 y o3-Mini, siendo el primero el modelo completo o “hermano mayor”, y el segundo una versión más ligera con más velocidad y eficiencia.
Se trata de un modelo de inteligencia artificial con mecánicas de razonamiento de respuestas. Esto quiere decir que no te va a dar una respuesta rápida a lo que le preguntes como pueden hacer otros como el GPT-4o mini, sino que se tomará más tiempo para generar las respuestas.
Los GPT o3 y o3-Mini son los sucesores del GPT o1. No ha habido ningún o2, OpenAI parece haberse saltado esa versión por ser una marca registrada, y ha pasado del 1 al 3. Por lo tanto, no es que te hayas perdido nada, sino que la segunda versión es la 3.
De nuevo, estos modelos se diferencian porque la prioridad pasa a ser buscar la mejor respuesta. Vamos, que no buscará responder lo más rápido posible como en otros modelos de la empresa, sino que este intentará “pensar” lo que va a decir antes de hacerlo.
Cómo funciona el o3-Mini
Usando este modelo, cuando le hagas una pregunta a ChatGPT, en vez de simplemente entender tu pregunta y generar la respuesta, analizará mejor tu pregunta para entender bien el contexto y lo que has preguntado antes. Además de esto, también analizará las respuestas que está generando y los datos que está procesando para intentar asegurarse de que te responde correctamente.
Lo que se busca con los modelos de IA con razonamiento es disminuir la cantidad de alucinaciones de los modelos convencionales. Cuando le haces una pregunta a ChatGPT, sobre todo con temas como programación o matemáticas, es posible que te diga algo que no es verdad, aunque lo razone de manera que parezca que lo es. Por lo tanto, el poder “pensarse” un poco más las respuestas debería ayudar a esto.
Internamente, lo que se hace es que los algoritmos funcionen de una manera diferente, con distintas fórmulas matemáticas que interactúa con los datos intentando procesarlos de una manera diferente, y generar la respuesta con unos pasos distintos.
El modelo o3 mejora a o1 en 22,8 puntos porcentuales en SWE-Bench Verified. En este punto de referencia alcanza 71.7 puntos en frente a los 84.9 del modelo anterior. Peor este no es al que nos referimos, el o3-Mini es como un hermano menor que se piensa un poco menos las respuestas, pero todavía lo hace de forma considerable. La idea es que sea más eficiente en los recursos que gasta, y que sea un poco más rápido a la hora de responder.
Cómo usar o3-Mini


El nuevo modelo o3-Mini puede ser utilizado gratis por cualquier usuario, o sea que se ha integrado directamente en el ChatGPT del que disfrutas tanto si pagas como si no pagas.
Para usar este modelo, lo que tienes que hacer es activar la opción Razona de ChatGPT antes de enviarle una consulta. Cuando pulses este botón y quede seleccionado, entonces la IA razonará la respuesta del próximo prompt que le envíes, y de los siguientes mientras mantengas la opción activada.
También vas a poder combinar la opción de Razona con Buscar, para que ChatGPT primero extraiga la información de Internet, y luego a la hora de procesarla razone la respuesta. Esto te permitirá tener unas respuestas actualizadas y razonadas.


Cuando le pidas a ChatGPT que razone, antes de la respuesta podrás ver el razonamiento. Esto quiere decir que podrás ver las preguntas que se ha hecho y la manera en la que ha procesado la información antes de generar la respuesta. Y luego, debajo del razonamiento tienes la respuesta en sí.
De esta manera, si se ha generado una respuesta fallida podrás saber dónde ha cometido el error. Esto te puede servir para volver a preguntarle algo a ChatGPT con un prompt en el que especifiques una manera de afrontar la información o con el que le corrijas dónde ha cometido el fallo.
En Xataka Basics | Cómo mejorar las respuestas de ChatGPT: 9 pasos para garantizar mayor calidad y mejores fuentes
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Íbamos a convertir la basura en energía limpia. Ahora el sector del biogás se enfrenta a su mayor reto: convencer a los vecinos
Puede que España esté despuntando como gran potencia en energía solar y eólica, pero hay otras energías verdes que se le atragantan. El estado español no está teniendo olfato para el biogás. O mejor dicho: no le huele bien, en el sentido más literal de la palabra. Sin embargo, el sector ha pasado prácticamente de cero a cien en tiempo récord: en apenas dos años hay más de 200 proyectos de biogás sobre la mesa en diferentes fases de tramitación. Y traen consigo un problema: el biogás es la energía verde que nadie quiere cerca de casa.
El problema: transición energética vs. rechazo social. En la hoja de ruta de la transición energética de España (el PNIEC 2030), que tiene como objetivo final que el estado logre la neutralidad de emisiones para 2050, el biogás tiene su papel. Pero para hacerlo posible es requisito indispensable construir y poner en marcha plantas.
Y aquí choca con una muralla de rechazo social en forma de plataformas ciudadanas, no tanto a la tecnología en sí, sino al modelo de implantación. Razones no faltan: desde el clásico miedo al mal olor a la falta de planificación territorial empresas promotoras que presentan proyectos sin pisar el territorio y hablar con quien vive allí, el gigantismo de algunas instalaciones o la sombra de las macrogranjas como argumentos, como explican para El País el profesor emérito de Ingeniería Ambiental de la Universidad Politécnica de Catalunya Xavier Flotats y el biólogo e investigador del Museo Nacional de Ciencias Naturales Fernando Valladares.
Por qué es importante. Que el biogás figure en la estrategia de transición energética de España implica que, tarde o temprano, va a materializarse; la clave ahora está en el cómo. Es, además, una vía directa hacia la soberanía energética que sustituye al gas natural. Basta echar un vistazo al mapa del precio de la electricidad en Europa para entenderlo: los países que dependen de combustibles fósiles importados sufren la volatilidad de los precios, mientras que quienes han apostado por alternativas propias logran una mayor independencia y estabilidad.
Pero su valor va más allá de la energía. Estas plantas generan fertilizantes orgánicos que sustituyen a los químicos derivados del petróleo y ofrecen una solución real a la gestión de residuos. Los purines o los restos agrícolas se van a producir igual, con planta o sin ella; la diferencia es que el biogás permite convertirlos en un recurso en lugar de dejarlos como un problema medioambiental.
Contexto. Una planta de biogás es esencialmente un estómago donde bacterias descomponen los residuos orgánicos sin oxígeno, lo que se conoce como digestión anaeróbica. De aquí se obtienen dos productos: un gas rico en metano y un abono. En función del gas obtenido, la planta es de biogás a secas o biometano: el biogás es metano combinado con dióxido de carbono casi a partes iguales, de modo que es un combustible “flojo” que suele quemarse in situ para generar electricidad o calor local. Sin embargo, las plantas de biometano añaden un paso de refinado (retirar el dióxido de carbono), para obtener un gas similar al gas natural fósil.
En Europa, el sector del biogás es una industria consolidada con más de 19.000 plantas, de las cuales casi la mitad están en Alemania. Una imagen dice más que mil palabras: este mapa de plantas de biometano de Europa del Gas Infrastructure Europe evidencia la densidad en estados como Alemania o Dinamarca frente al desierto español.
El dilema ecologista. Para el ingeniero Xavier Flotats, el rechazo generalizado es una contradicción:”Para algunos activistas, es mejor que un vertedero esté emitiendo metano a la atmósfera antes que llevar los residuos a una planta de biogás para hacer algo provechoso con ellos”. Y profundiza explicando que aunque ese digestato saliente tiene en peso el 95% de la composición de entrada, su composición cambia, se mineraliza y se convierte en fertilizante.
Valladares asegura que las plantas de biogás son greenwashing en tanto en cuanto el proceso no hace desaparecer los residuos, solo quitan el 5%. Y que “No se pueden entender las plantas de biogás sin las macrogranjas industriales de aves, cerdos y vacas”. Para el biólogo del Museo Nacional de Ciencias Naturales, las únicas plantas viables son pocas, pequeñas, seguras y caras. Marina Gros, representante de Ecologistas en Acción reconoce que “existen discrepancias dentro de la organización porque hay debate, hay visiones diferentes”. Y de hecho, han publicado una guía para evaluar caso por caso.
El elefante en la habitación. Bajo el dilema del biogás subyace inevitablemente la controversia de las macrogranjas: ante un eventual despliegue de plantas se daría la realidad de parte del biogás producido en el estado dependería de sus purines. Hay quien ve esto como aprovechar un problema ya existente, pero para otras personas supone un lavado de cara a un tipo de ganadería industrial diseñada para maximizar la productividad a menor coste frente al bienestar animal y el equilibrio ambiental del territorio.
Separar el grano de la paja. Ante este aluvión de proyectos, los expertos coinciden en la importancia de distinguir los planes sostenibles de los que no lo son. Algunas señales que marcan que un proyecto es razonable pasan por elegir una ubicación próxima a los residuos que gestiona y operar a escala comarcal, con un plan de utilización del digestato como fertilizante local y un diseño que garantice la estanqueidad total.
Por el contrario, existen señales que son auténticas red flags: que la planta esté lejos de los residuos pero cerca de gasoductos, la ausencia de planes para el digestato, la recepción de residuos en fosas abiertas, la competición con otras plantas por la materia prima o una lógica de macroplanta industrial desvinculada del territorio.
En Xataka | El as bajo la manga que tiene España para crecer aún más en el panorama de las renovables: biometano
Portada | Spencer DeMera y Eli DeFaria
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Tori Spelling, de “Beverly Hills, 90210”, sufre accidente automovilístico en California; hay siete menores heridos
EFE.- Tori Spelling, la estrella de “Beverly Hills, 90210”, sufrió un accidente automovilístico en una carretera de California cuando viajaba con siete niños el jueves pasado, y tuvieron que ser trasladados a un hospital para atender sus heridas, según confirmó este domingo su portavoz a NBC.
La actriz, de 52 años, conducía un vehículo en el que viajaban siete menores, cuatro de ellos son sus hijos y los otros tres amigos de los niños, el jueves por la tarde en la ciudad de Temecula, ciudad del sur de California.
Spelling tiene cinco hijos con su exmarido Dean McDermott; sus edades actuales oscilan entre los 9 y 19 años. No está claro quiénes viajaban con ella.
Según la versión del portavoz, otro conductor impactó el vehículo de Spelling, tras supuestamente pasar un semáforo en rojo por exceso de velocidad.
El Departamento del Alguacil del condado de Riverside que acudió a la escena dijo a la televisión que encontró en la escena a los dos vehículos con daños y todos los ocupantes fueron llevados a hospitales cercanos.
La actriz, hija del productor de televisión Aaron Spelling, y los siete niños recibieron tratamiento por lesiones que incluían cortes, moretones, contusiones y conmociones cerebrales, según TMZ, que reportó primero el accidente.
La causa de la accidente sigue bajo investigación.
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el motivo son las leyes de la física
Seguro que ya sabes (la publicidad online te lo está recordando día sí, día también) que con un sencillo prompt puedes generar un videojuego. La IA te lo hace, pero lo que no puede hacer es jugarlo. La razón no es que los juegos sean difíciles en abstracto: es que el mundo real obedece a las mismas leyes físicas en todas partes, y los videojuegos no.
Hacer, no jugar. La paradoja es llamativa: con herramientas como Cursor o Claude, un prompt genera un clon de un juego clásico funcional. ‘Asteroids’, por ejemplo. Sin embargo, ese mismo sistema no superaría ni el primer nivel de su propia creación. Julian Togelius, director del Game Innovation Lab de la Universidad de Nueva York y cofundador de la empresa de testing Modl.ai, lleva meses investigando por qué, y lo ha desgranado en una entrevista.
Programar no es un juego. Togelius define la programación desde un punto de vista estructural: un juego muy bien diseñado. Cada línea de código viene con un enunciado claro, un criterio de éxito verificable y feedback de posibles fallos, y el programa indica exactamente dónde y por qué ha fallado. Los LLM (modelos de lenguaje) han sido entrenados con cantidades masivas de código y afinados mediante aprendizaje por refuerzo para resolver exactamente ese tipo de problemas. Programar es, en términos de estructura de tarea, un juego excepcionalmente “bien portado”, como lo define Togelius. Por eso hay tanta gente que encuentra divertido programar.
Sin embargo, los videojuegos son otra historia: el espacio de acción se rige por reglas más arbitrarias, el feedback puede ser inmediato o retrasarse horas en llegar, el razonamiento espacial es indispensable y el margen de error es mucho más reducido. Cuando a un modelo de IA se le pide que juegue a algo, el resultado documentado en el paper que realizó Togelius es inequívoco: “fracaso absoluto”.
Con guía, por favor. Gemini 2.5 Pro completó ‘Pokémon Azul’ en mayo de 2025, pero tardó considerablemente más que cualquier jugador humano, cometió errores repetitivos y dependió de software auxiliar para lograrlo. La revista TIME analizó por qué los mejores sistemas de IA siguen teniendo dificultades con ‘Pokémon’. Y eso que es de los pocos títulos que logran acabar. Lo consiguen porque estos sistemas cuentan con APIs específicas para consultar guías estratégicas. Que ‘Pokémon’ o ‘Minecraft’ (otro título que las IAs pueden navegar) sean dos de las franquicias más documentadas de la historia del videojuego, con millones de horas de walkthroughs disponibles en internet, es la clave de que lo consigan con mayor facilidad.
La clave está en la física. Pero… ¿por qué un modelo de lenguaje puede escribir un ensayo sobre física cuántica y a la vez fracasar tanto en ‘Halo’ como en ‘Space Invaders’? La respuesta de Togelius es que “esos dos juegos son más diferentes entre sí, en cierto sentido, que dos ensayos académicos distintos.” Visto de otra forma: los videojuegos son muy heterogéneos. Cada uno inventa sus propias reglas, su propia lógica de espacio, su propio sistema de recompensas. Las mecánicas de un juego de plataformas son absolutamente distintas a las de un ‘Tetris’. El razonamiento espacial (dónde están los objetos, cómo se mueven, cómo se relacionan) no aparece en los datos de preentrenamiento de los modelos de lenguaje porque es inabarcable de un juego a otro.
Sin embargo, observemos una tarea aparentemente más difícil que jugar a ‘Super Mario’: conducir un coche autónomo. Y eso sí lo hacen bien las IAs. La diferencia con los juegos es que el mundo real obedece a las mismas leyes físicas en cualquier parte del planeta. El asfalto se comporta igual en San Francisco que en Shanghái, los semáforos siguen los mismos principios, el vehículo siempre responde igual. Como señala Togelius, “conducir es mucho más homogéneo que el conjunto de los videojuegos.” Aprende a conducir y podrás hacerlo en cualquier punto del planeta. Aprende a jugar a ‘Doom’ y no tendrás ni idea de cómo jugar a ‘Age of Empires’.
El criterio definitivo. Por eso Togelius propone los videojuegos como criterio para determinar el éxito de una IA: hay que calibrar si un agente capaz de aprender a completar cualquier juego del top 100 de Steam en aproximadamente el mismo tiempo que un jugador humano hábil, sin acceso a documentación previa ni integración específica. A ese baremo (que no exige ganar a la primera, sino aprender al ritmo humano) no existe hoy ningún sistema que se acerque.
Cabecera | Foto de Erik Mclean en Unsplash
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