La empresa presentó una versión más pequeña y económica, diseñada para expandir el uso de su popular chatbot y reforzar su liderazgo en la IA multimodal.
OpenAI ha anunciado el lanzamiento de su nuevo modelo, GPT-4o mini. Esta versión más compacta y accesible del GPT-4o promete ser la más capaz y rentable entre los modelos pequeños disponibles hoy en día.
El GPT-4o mini no solo mantiene las capacidades de su predecesor, sino que también está diseñado para integrar imágenes, videos y audio en un futuro próximo, ampliando así el espectro de aplicaciones posibles. Esta innovación es parte del compromiso de OpenAI con la multimodalidad, ofreciendo una herramienta que puede generar una amplia variedad de medios de comunicación, desde texto hasta multimedia, dentro de un único sistema.
GPT-4o, lanzado en mayo pasado, es el modelo más rápido y poderoso de OpenAI hasta la fecha. El sufijo "o" en GPT-4o significa "omni", resaltando su habilidad mejorada para manejar audio, video y texto en 50 idiomas diferentes con mayor velocidad y calidad. Esta capacidad omnipresente es un testimonio del esfuerzo continuo de OpenAI para crear herramientas versátiles y eficientes.
Según Brad Lightcap, director de operaciones de OpenAI, “El mundo es multimodal. Si pensamos en cómo los humanos procesamos e interactuamos con el mundo, vemos cosas, escuchamos cosas, decimos cosas – el mundo es mucho más que texto. Siempre nos pareció incompleto que el texto y el código fueran las únicas modalidades para interactuar con estos poderosos modelos y lo que pueden hacer”.
El GPT-4o mini ya está disponible para los usuarios gratuitos de ChatGPT, así como para los suscriptores de ChatGPT Plus y Team. Los usuarios de ChatGPT Enterprise podrán acceder a este modelo la próxima semana, según ha informado la empresa en un comunicado de prensa.
Apoyada por Microsoft, OpenAI ha sido valorada en más de 80 mil millones de dólares. Desde su fundación en 2015, la empresa ha enfrentado la presión de liderar el mercado de IA generativa mientras encuentra formas de rentabilizar sus innovaciones, dado el enorme costo de los procesadores e infraestructura necesarios para construir y entrenar sus modelos.
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