{"id":110172,"date":"2026-09-04T16:13:49","date_gmt":"2026-09-04T14:13:49","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/?p=110172"},"modified":"2026-09-04T16:13:57","modified_gmt":"2026-09-04T14:13:57","slug":"con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/","title":{"rendered":"Con Astra, la caja negra de OpenAI se vuelve a\u00fan m\u00e1s opaca"},"content":{"rendered":"\n<p>GPT-6 Astra es el primer modelo insignia de OpenAI de la generaci\u00f3n GPT-6, y el primer modelo que la empresa ha clasificado como de nivel \u00abcr\u00edtico\u00bb en materia de ciberseguridad en el marco de su Preparedness Framework, el mecanismo interno de OpenAI dise\u00f1ado para identificar las capacidades de los modelos de vanguardia que podr\u00edan suponer riesgos de da\u00f1os graves.<\/p>\n\n\n\n<p>OpenAI ha retrasado su implementaci\u00f3n a gran escala con el fin de reforzar los mecanismos de aislamiento, supervisi\u00f3n y alineaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, considera que GPT-5.6 Astra supuso un \u00absalto generacional\u00bb capaz de marcar el inicio de la era de la IGA&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-1-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-1-110172' title='Ina Fried, \u00ab&lt;a href=&quot;https:\/\/www.axios.com\/2026\/09\/03\/openai-astra-gpt-6-agi-brockman&quot;&gt;\u00abWelcome to the AGI era,\u00bb OpenAI says as GPT-6 Astra debuts\u00bb&lt;\/a&gt;, &lt;em&gt;Axios&lt;\/em&gt;, 3 de septiembre de 2026.'><sup>1<\/sup><\/a><\/span><\/span>: \u00abinteligencia artificial general\u00bb, es decir, una IA capaz de pensar y actuar como un ser humano.<\/li>\n\n\n\n<li>En julio, Sam Altman ya hab\u00eda afirmado que est\u00e1bamos entrando \u00aben la era de la singularidad\u00bb&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-2-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-2-110172' title='\u00ab&lt;a href=&quot;https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Vv3CEAS_w34&quot;&gt;Sam Altman &amp;#8211; How to Start a Startup&lt;\/a&gt;\u00bb, Relentless, YouTube, 25 de julio de 2026.'><sup>2<\/sup><\/a><\/span><\/span>. Por su parte, Mark Chen, director de investigaci\u00f3n de OpenAI, estima que el laboratorio ya ha recorrido aproximadamente el 80% del camino hacia la IA general&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-3-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-3-110172' title='Alex Heath, \u00abInside&lt;a href=&quot;https:\/\/time.com\/article\/2026\/08\/26\/openai-sam-altman-interview\/&quot;&gt; OpenAI\u2019s Reboot\u00bb&lt;\/a&gt;, &lt;em&gt;Time&lt;\/em&gt;, 26 de agosto de 2026.'><sup>3<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/li>\n\n\n\n<li>La definici\u00f3n de AGI var\u00eda seg\u00fan los centros de investigaci\u00f3n punteros. Para OpenAI, el t\u00e9rmino hace referencia a sistemas altamente aut\u00f3nomos que superan a los humanos en la mayor\u00eda de las tareas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/ZcSZE\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>GPT-5.6 Astra representa el mayor entrenamiento previo de OpenAI, llevado a cabo en m\u00e1s de 100.000 procesadores gr\u00e1ficos (GPU) de la generaci\u00f3n B200 en su centro Stargate, en Texas, seg\u00fan Aidan Clark, vicepresidente de Investigaci\u00f3n, lo que supone entre 200 y 250 MW de potencia inform\u00e1tica. Esto equivale a un entrenamiento de unos mil millones de d\u00f3lares&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-4-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-4-110172' title='Suponiendo un coste de 30.000 millones de d\u00f3lares por GW\/a\u00f1o y una duraci\u00f3n del entrenamiento de dos meses.'><sup>4<\/sup><\/a><\/span><\/span>. A modo de comparaci\u00f3n, a excepci\u00f3n de Alibaba y ByteDance, los principales laboratorios chinos dispondr\u00edan de unos 100\u2013200 MW de potencia de c\u00e1lculo en total cada uno, que deben repartirse entre la inferencia, la investigaci\u00f3n y el entrenamiento de los modelos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El precio de GPT-5.6 Astra es similar al de Fable 5: 10 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de entrada y 50 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de salida, es decir, 2,5 veces las tarifas nominales de GPT-5.6 Sol.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>En tareas con un alto grado de agencialidad, GPT-5.6 Astra podr\u00eda resultar notablemente m\u00e1s caro que Fable 5.1, principalmente debido al precio de los tokens recuperados de la cach\u00e9 (1 d\u00f3lar por mill\u00f3n de tokens para GPT-5.6 Astra, frente a 0,25 d\u00f3lares para Fable 5.1)&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-5-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-5-110172' title='Las lecturas de cach\u00e9 son los tokens de entrada que ya se han calculado en una llamada anterior y se vuelven a leer desde la memoria, en lugar de ser procesados de nuevo \u00edntegramente por el modelo.'><sup>5<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Arquitectura<\/h3>\n\n\n\n<p>Un art\u00edculo de <em>The Information,<\/em> no confirmado por OpenAI y publicado antes del lanzamiento de GPT-6 Astra, indicaba que la arquitectura del modelo utilizar\u00eda la \u00abprofundidad recurrente\u00bb (<em>\u00abrecurrent <\/em>depth\u00bb), una variante del \u00abtransformador en bucle\u00bb (<em>\u00ablooped transformer<\/em>\u00bb) en la que algunos bloques del modelo se reutilizan varias veces para aumentar su profundidad efectiva, sin por ello incrementar proporcionalmente el n\u00famero de par\u00e1metros&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-6-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-6-110172' title='Amir Efrati, Stephanie Palazzolo y Rocket Drew, &lt;a href=&quot;https:\/\/www.theinformation.com\/articles\/secret-technique-behind-openais-astra-model-sparks-security-concerns&quot;&gt;\u00abOpenAI Technique in \u2018Astra\u2019 Model Sparks Security Concerns\u00bb&lt;\/a&gt;, &lt;em&gt;The Information&lt;\/em&gt;, 1 de septiembre de 2026.'><sup>6<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<p>La idea de reutilizar las mismas capas de un Transformer en varias profundidades surgi\u00f3 ya en 2018&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-7-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-7-110172' title='Dehghani, Mostafa, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, \u00ab&lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/abs\/1807.03819&quot;&gt;Universal transformers\u00bb&lt;\/a&gt;, ArXiv, 2018.'><sup>7<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La ventaja de una arquitectura con <em><em>recurrent depth<\/em><\/em> es que permite realizar m\u00e1s operaciones de c\u00e1lculo sin aumentar en la misma proporci\u00f3n el n\u00famero de par\u00e1metros.<\/li>\n\n\n\n<li>En el entrenamiento, esto aumenta los FLOPs por par\u00e1metro \u2014es decir, las operaciones de coma flotante por segundo, una unidad que se utiliza para medir la potencia de c\u00e1lculo de un procesador\u2014 y, por lo tanto, reduce las necesidades de comunicaci\u00f3n entre los aceleradores.<\/li>\n\n\n\n<li>Esta t\u00e9cnica resulta especialmente ventajosa a muy gran escala, donde la memoria y las interconexiones suelen suponer m\u00e1s limitaciones que los propios FLOP.<\/li>\n\n\n\n<li>Un estudio sobre leyes de escala realizado por Tsinghua y ByteDance Seed (Wang et al., 2026)&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-8-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-8-110172' title='Shaowen Wang, Ge Zhang, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, &lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2609.01343&quot;&gt;\u00abSMELT: Scaling Laws for Compute-Matched MoE Looped Transformers\u00bb&lt;\/a&gt;, ArXiv, 1 de septiembre de 2026.'><sup>8<\/sup><\/a><\/span><\/span> sugiere que los <em>looped transformers<\/em> son m\u00e1s eficientes en t\u00e9rminos de c\u00e1lculo durante el preentrenamiento, y que las mejoras m\u00e1s notables se producen en el c\u00f3digo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>En cuanto a la inferencia, este mismo principio permitir\u00eda a GPT-5.6 Astra realizar m\u00e1s c\u00e1lculos por token sin duplicar la huella de memoria de sus pesos. Normalmente, un modelo dos veces m\u00e1s grande requiere aproximadamente el doble de HBM para almacenar sus pesos, por lo que se necesitan m\u00e1s GPU por cada copia del modelo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los resultados del art\u00edculo de Geiping et al.&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-9-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-9-110172' title='GEIPING, Jonas, MCLEISH, Sean, JAIN, Neel, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, &lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2502.05171&quot;&gt;\u00abScaling up test-time compute with latent reasoning: A recurrent depth approach&lt;\/a&gt;\u00bb, &lt;em&gt;Advances in Neural Information Processing Systems&lt;\/em&gt;, 2026, vol. 38, p. 41340-41391.'><sup>9<\/sup><\/a><\/span><\/span> sobre la <em>recurrent depth<\/em> sugieren que este tipo de modelo progresa especialmente en tareas de razonamiento complejas, mientras que una simple duplicaci\u00f3n del n\u00famero de par\u00e1metros proporciona una mayor capacidad para almacenar conocimiento.<\/li>\n\n\n\n<li>La <em><em>recurrent depth<\/em><\/em> tambi\u00e9n puede permitir aumentar el n\u00famero de consultas procesadas simult\u00e1neamente en un modelo que se utiliza a gran escala y, por lo tanto, mejorar el rendimiento en la inferencia al aumentar la tasa de utilizaci\u00f3n de las GPU.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La capacidad de monitorizaci\u00f3n disminuye con GPT-6 Astra<\/h3>\n\n\n\n<p>Jakub Pachocki, director cient\u00edfico de OpenAI, ha descrito la profundidad computacional del modelo como dos veces superior a la de GPT-4, lo que sugiere que GPT-5.6 Astra no contiene un gran n\u00famero de recurrencias. Esto es especialmente importante para la monitorizaci\u00f3n del modelo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pachocki hizo esta aclaraci\u00f3n en un contexto de preocupaci\u00f3n por los efectos de esta arquitectura en la capacidad de seguimiento de la cadena de razonamiento.<\/li>\n\n\n\n<li>As\u00ed, algunos investigadores han se\u00f1alado que, cuanto m\u00e1s c\u00e1lculos internos realice un modelo entre dos tokens generados, mayor es el riesgo de que una parte de su razonamiento escape a la observaci\u00f3n del CoT: los tokens intermedios del razonamiento del modelo.<\/li>\n\n\n\n<li>Estas cadenas de pensamientos verbalizados constituyen uno de los principales medios para detectar estrategias de evasi\u00f3n u objetivos indeseables antes de que se traduzcan en acciones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-x wp-block-embed-x\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">I want to prevent a race into unmonitorability kicked off by confused reporting. The depth of the computation graph for our present frontier models, including Astra, is within a factor of two of GPT-4.<br><br>OpenAI has worked to preserve and utilize chain-of-thought monitoring since\u2026<\/p>&mdash; Jakub Pachocki (@merettm) <a href=\"https:\/\/x.com\/merettm\/status\/2095023204993490967?ref_src=twsrc%5Etfw\">September 2, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.x.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Independientemente de si la arquitectura es la causa o no, la disminuci\u00f3n de la monitorabilidad documentada en la <em>ficha<\/em> <em>del sistema<\/em> de GPT-6 Astra va de la mano con el aumento de las capacidades del modelo. GPT-5.6 Astra es m\u00e1s capaz que sus predecesores de resolver problemas dif\u00edciles sin necesidad de externalizar su razonamiento en forma de cadena de pensamiento.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>GPT-5.6 Astra genera, de media, cadenas de pensamiento m\u00e1s cortas y menos informativas que GPT-5.6 Sol.<\/li>\n\n\n\n<li>El AISI (AI Safety Institute) ha medido el horizonte temporal de resoluci\u00f3n sin CoT de GPT-5.6 Astra en problemas matem\u00e1ticos: este se corresponde con el tiempo de trabajo que tardar\u00eda un ser humano (en este caso, un participante en competiciones de matem\u00e1ticas de muy alto nivel) en resolver los problemas que el modelo resuelve correctamente en el 50% de los casos, cuando se le proh\u00edbe generar un razonamiento intermedio observable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>GPT-5.6 Astra alcanza as\u00ed los 30,9 minutos de tiempo humano, frente a los 3,6 minutos de GPT-5.6 Sol&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-10-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-10-110172' title='Estas estimaciones del tiempo que tardar\u00eda un humano las genera un LLM calibrado con tiempos reales; v\u00e9ase: GOULD, Dewi, WARD, Francis Rhys, WOODRUFF, Anders Cairns, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, \u00ab&lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2606.07157&quot;&gt;Think Fast: Estimating No-CoT Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models&lt;\/a&gt;\u00bb, ArXiv, 4 de agosto de 2026.'><sup>10<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En otras palabras, GPT-5.6 Astra puede dar directamente la respuesta correcta a problemas que a un experto humano le llevar\u00edan aproximadamente media hora resolver, sin explicar los pasos del razonamiento que le llevan a ella.<\/li>\n\n\n\n<li>GPT-5.6 Astra tambi\u00e9n es m\u00e1s capaz de controlar el contenido de su cadena de pensamiento. Un modelo que puede elegir lo que expresa verbalmente puede generar una CoT que no refleje la estrategia que est\u00e1 siguiendo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-x wp-block-embed-x\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Astra is much better than previous models at accomplishing difficult tasks without needing to use CoT. <a href=\"https:\/\/x.com\/AISecurityInst?ref_src=twsrc%5Etfw\">@AISecurityInst<\/a> estimates that without CoT it can accomplish tasks that would take a human 30 minutes. This is a significant jump compared to previous models, which is\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/3k9AzdYS50\">pic.twitter.com\/3k9AzdYS50<\/a><\/p>&mdash; Tomek Korbak (@tomekkorbak) <a href=\"https:\/\/x.com\/tomekkorbak\/status\/2095596841853403299?ref_src=twsrc%5Etfw\">September 3, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.x.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Este fen\u00f3meno ya se hab\u00eda observado durante una auditor\u00eda detallada en la <em>ficha<\/em> <em>del sistema<\/em> de Mythos 5&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-11-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-11-110172' title='&lt;a href=&quot;https:\/\/www-cdn.anthropic.com\/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c342ee809620.pdf&quot;&gt;Ficha del sistema: Claude Fable 5 y Claude Mythos 5&lt;\/a&gt;, Anthropic, 9 de junio de 2026.'><sup>11<\/sup><\/a><\/span><\/span>: tras bloquear el acceso a una URL que, sin embargo, estaba prohibida por su <em>\u00absystem prompt\u00bb<\/em>, el modelo fragment\u00f3 la URL para eludir el filtro, al tiempo que presentaba en su cadena de pensamiento visible la acci\u00f3n como una simple prueba de conectividad.<\/li>\n\n\n\n<li>Los m\u00e9todos de interpretabilidad aplicados a las activaciones han puesto de manifiesto de forma expl\u00edcita una estrategia para eludir el filtro.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pruebas de rendimiento y evaluaci\u00f3n de vanguardia<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Ciencia y razonamiento&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>GPT-6 Astra alcanza un ECI (\u00cdndice de Capacidades de Epoch) de 169: un avance sustancial, aunque Epoch AI lo sit\u00faa dentro del intervalo de incertidumbre de la tendencia observada desde la era de los modelos de razonamiento. El ECI agrupa pruebas de referencia de matem\u00e1ticas, programaci\u00f3n, ciencias y tareas de agencia en una misma escala de dificultad, lo que permite comparar modelos incluso cuando no se han sometido exactamente a las mismas evaluaciones.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En FrontierMath Tier 4, GPT-5.6 Astra obtiene un 97,6%, frente al 83% de GPT-5.6 Sol y al 87,8% de Fable 5.1.<\/li>\n\n\n\n<li>Este Nivel 4 contiene 43 problemas originales de nivel de investigaci\u00f3n, elaborados y revisados por matem\u00e1ticos profesionales; algunos est\u00e1n concebidos como peque\u00f1os proyectos de investigaci\u00f3n que pueden requerir varias horas, o incluso m\u00e1s, a un especialista en la materia.<\/li>\n\n\n\n<li>En cuanto a los problemas de investigaci\u00f3n sin resolver, GPT-5.6 Astra resuelve 2 de los 68 problemas de FrontierMath Erd\u0151s, mientras que ning\u00fan modelo hab\u00eda logrado resolver ninguno anteriormente&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-12-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-12-110172' title='Tom Adamczewski y Greg Burnham, &lt;a href=&quot;https:\/\/epoch.ai\/latest\/announcing-frontiermath-erdos&quot;&gt;\u00abAnnouncing FrontierMath Erd\u0151s\u00bb&lt;\/a&gt;, Epoch AI, 1 de septiembre de 2026.'><sup>12<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>GPT-5.6 Astra ha mejorado un resultado en teor\u00eda de n\u00fameros al demostrar que existen infinitos pares de n\u00fameros primos consecutivos separados por un m\u00e1ximo de 186. La demostraci\u00f3n se ha formalizado en Lean, por lo que ha sido verificada autom\u00e1ticamente, paso a paso, por un asistente de demostraci\u00f3n&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-13-110172' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/09\/04\/con-astra-la-caja-negra-openai-aun-mas-negra\/#easy-footnote-bottom-13-110172' title='&lt;a href=&quot;https:\/\/cdn.openai.com\/pdf\/51126fac-1b68-4128-9666-c908bcc16033\/short_gaps.pdf&quot;&gt;Improved short gaps between primes&lt;\/a&gt;, OpenAI, 30 de agosto de 2026.'><sup>13<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>GPT-5.6 Astra alcanza el l\u00edmite de ARC-AGI-3, la tercera generaci\u00f3n de un banco de pruebas de razonamiento lanzado en marzo de 2026, dise\u00f1ado para evaluar la capacidad de adaptaci\u00f3n a nuevas tareas y seguir siendo exigente a pesar del aumento de escala de los modelos.<\/li>\n\n\n\n<li>En FrontierCode 1.1, el banco de pruebas privado de Cognition compuesto por tareas reales de desarrollo de software, GPT-5.6 Astra alcanza un nivel equivalente al de Fable 5, pero con un coste medio por tarea un 64% inferior.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Cibern\u00e9tica<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En las pruebas <em>\u00abhoneypot\u00bb <\/em>(\u00abtrampa de miel\u00bb), inspiradas en <a href=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/31\/lecciones-hackeo-de-hugging-face-por-agentes-openai\/\">el incidente de Hugging Face<\/a>, OpenAI selecciona las tareas m\u00e1s dif\u00edciles \u2014a veces imposibles\u2014 de ExploitGym y observa si el modelo intenta comprometer la infraestructura de seguridad circundante en lugar de resolver la tarea.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sin medidas de seguridad en la generaci\u00f3n, GPT-5.6 Sol recurre a este atajo en el 56% de los casos, mientras que GPT-6 Astra lo hace en el 0%, lo que pone de manifiesto una mejor alineaci\u00f3n de GPT-6 Astra con respecto a sus predecesores.<\/li>\n\n\n\n<li>En una prueba interna destinada a evaluar la capacidad de explotaci\u00f3n de vulnerabilidades cibern\u00e9ticas desarrolladas para controlar el riesgo de contaminaci\u00f3n en el benchmark p\u00fablico ExploitBench, saturado por GPT-5.6 Astra, el modelo alcanza un 39,0%, frente al 11,5% de GPT-5.6 Sol, y descubre durante las evaluaciones dos vulnerabilidades hasta entonces desconocidas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/7p2Yt\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>Trabajo agente y automatizaci\u00f3n del trabajo profesional<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Con GPT-5.6 Astra, OpenAI pretende acercarse a un \u00abtrabajador digital\u00bb capaz de pasar de un navegador al c\u00f3digo y, a continuaci\u00f3n, a un programa inform\u00e1tico profesional en el transcurso de una misma tarea.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Este avance se aprecia especialmente en AutomationBench, que eval\u00faa la ejecuci\u00f3n de flujos de trabajo profesionales de varias etapas: GPT-5.6 Astra supera el 41,4% de las tareas, frente al 18,1% de GPT-5.6 Sol.<\/li>\n\n\n\n<li>En OSWorld 2.0, que exige al modelo manejar directamente un entorno inform\u00e1tico y sus aplicaciones, GPT-5.6 Astra alcanza un 72,6%, frente al 65,7% de Sol, al tiempo que realiza las tareas en unos 40 minutos de media, frente a los 75 minutos de su predecesor.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un an\u00e1lisis t\u00e9cnico para evaluar la potencia de GPT-6 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