Palabras clave：GPT-5.2, OpenAI, modelo de IA, capacidad profesional, invocación de herramientas Agent, capacidad visual, ventana de contexto, actualización de base de conocimientos, modelo GPT-5.2 Thinking, prueba de referencia GDPval, registro SWE-Bench Pro, avance ARC-AGI-1, teoría de aprendizaje estadístico
🔥 Foco
OpenAI lanza la serie de modelos GPT-5.2, con una mejora significativa en la capacidad de trabajo profesional : OpenAI ha lanzado tres modelos: GPT-5.2 Instant, Thinking y Pro, diseñados para abordar trabajos de conocimiento de alta dificultad. En el benchmark GDPval de OpenAI, GPT-5.2 Thinking superó o igualó a expertos humanos en el 70.9% de 44 tareas profesionales, aumentando la eficiencia 11 veces y con un costo inferior al 1%. El modelo ha evolucionado completamente en inteligencia general, comprensión de texto ultralargo, invocación de herramientas Agent y capacidades visuales. Su base de conocimiento se ha actualizado hasta el 31 de agosto de 2025 y soporta una ventana de contexto de 400.000. Estableció un nuevo récord del 55.6% en SWE-Bench Pro, superó por primera vez la marca del 90% en ARC-AGI-1 y ayudó a resolver un problema abierto en la teoría del aprendizaje estadístico en investigación científica. Aunque el precio ha aumentado un 40%, OpenAI enfatiza su relación calidad-precio debido a una mayor eficiencia de Token. (Fuente: 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ArtificialInteligence)
Disney y OpenAI alcanzan un acuerdo de colaboración de mil millones de dólares, Sora obtiene licencia para más de 200 IP : Disney ha anunciado una inversión de mil millones de dólares en OpenAI y la firma de un acuerdo de licencia de tres años, permitiendo a Sora y ChatGPT Images utilizar más de 200 personajes icónicos de IP de Disney, Pixar, Marvel y Star Wars (solo versiones animadas/ilustradas, excluyendo retratos/voces de personas reales) para generar videos cortos e imágenes. Parte del contenido UGC (contenido generado por el usuario) podría aparecer en la plataforma Disney+ en el futuro. Este movimiento marca la transición de la IA de una herramienta a una plataforma en el ámbito de la creación de contenido. Disney busca expandir su influencia narrativa mediante el uso responsable de la IA, y también es una respuesta activa a los desafíos de derechos de autor de la IA. (Fuente: kylebrussell, dotey, 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/ChatGPT)
Google Deep Research Agent se actualiza y abre su API; DeepMind colabora con el gobierno británico para impulsar la gobernanza con IA : Google ha lanzado el nuevo Gemini Deep Research Agent, basado en el modelo Gemini 3 Pro, que optimiza la función de búsqueda web y puede generar informes de investigación profunda a un costo menor, obteniendo un 46.4% en la prueba HLE, ligeramente superior a GPT-5.2. También ha lanzado el benchmark DeepSearchQA de código abierto, que incluye 900 tareas de cadena causal para evaluar la exhaustividad del Agent en la investigación de redes complejas. Ha introducido la Interactions API, que unifica la interacción entre el Agent y el modelo, y soporta la gestión de estados del lado del servidor y herramientas MCP remotas. Además, DeepMind colabora con el gobierno británico, utilizando la IA para resolver problemas de administración pública como la planificación urbana (Project Extract) y la aceleración del descubrimiento científico (laboratorios científicos de IA automatizados). (Fuente: omarsar0, osanseviero, GoogleAIStudio, demishassabis, 36氪, 36氪, 36氪)
La ‘guerra de poder’ interna de Meta se intensifica, con divergencias en la hoja de ruta del desarrollo de la IA : The New York Times informa sobre un conflicto interno en Meta en torno a la dirección del desarrollo de la IA. El equipo de TBD Lab, liderado por Alexandr Wang, protegido de Zuckerberg, y veteranos como el CPO Chris Cox y el CTO Andrew Bosworth, discrepan entre la visión de AGI y la comercialización de productos. TBD Lab se inclina por desarrollar una “superinteligencia de IA similar a un dios”, mientras que los veteranos esperan que la IA optimice los algoritmos de recomendación de redes sociales y el negocio publicitario. Para apoyar sus ambiciones en IA, Meta planea recortar significativamente el presupuesto del departamento de Reality Labs (metaverso). Además, el ganador del Premio Turing, Yann LeCun, ha dimitido debido a diferencias de concepto, lo que subraya las dificultades de Meta en su transformación estratégica de IA. (Fuente: 36氪, 36氪, 36氪, 36氪)
Nuevo paradigma de infraestructura de IA: el protocolo MCP donado a la Linux Foundation, OpenCloudOS de colaboración extremo a nube se convierte en una opción prioritaria en la era de la IA : Anthropic ha anunciado la donación oficial del Model Context Protocol (MCP) a la recién creada Agentic AI Foundation, alojada por la Linux Foundation, con el objetivo de establecer un protocolo de interconexión abierto para los agentes de IA. MCP se ha convertido en un estándar de facto para productos tipo Agent, obteniendo una amplia integración por parte de VS Code, OpenAI, Google, Alibaba, ByteDance, Tencent, entre otros. Al mismo tiempo, la Conferencia del Ecosistema del Sistema Operativo OpenCloudOS ha lanzado la “Base Inteligente OpenCloudOS Infra”, con el objetivo de construir una base unificada de potencia de cálculo de IA, lograr un sistema de infraestructura de IA de pila completa, resolver el problema de la fragmentación de la infraestructura causado por la explosión de la escala de entrenamiento e inferencia de IA, y soportar las principales GPU y frameworks de IA globales “listos para usar”. (Fuente: AnthropicAI, 36氪, 36氪)
🎯 Tendencias
NVIDIA lanza el modelo 8B Orchestrator, redefiniendo la productividad de AGI : NVIDIA ha lanzado el modelo Orchestrator de 8 mil millones de parámetros, que, a través del aprendizaje por refuerzo y un mecanismo de ejecución de múltiples rondas, actúa como un centro de programación ligero para dirigir un conjunto de herramientas de capacidad heterogéneas, logrando una reducción de costos y una mejora de la eficiencia en las tareas de IA. En el benchmark HLE, Orchestrator superó a GPT-5 (35.1%) con una precisión del 37.1%, mientras que aumentó la eficiencia 2.5 veces y el costo