Por Canuto  

OpenAI modificó varias cifras de evaluación de GPT-6 Astra después de retirar y republicar su anuncio, un episodio que reaviva las dudas sobre la transparencia y la comparabilidad de los benchmarks de inteligencia artificial.
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  • La tasa de alucinación de Astra pasó temporalmente de 4,2% a 2% y luego regresó a su cifra original, según las versiones revisadas del anuncio.
  • OpenAI también ajustó resultados de modelos propios y rivales en pruebas de matemáticas, ciberseguridad y salud.
  • En ARC-AGI-3, la Arc Prize Foundation reportó 62,7% con su harness estándar y 99,9% con un Provider Adapter, una diferencia que pone el foco en las condiciones de evaluación.

OpenAI cambia métricas de Astra tras su lanzamiento y desata dudas sobre los benchmarks

OpenAI modificó varias métricas de evaluación de su modelo GPT-6 Astra después de publicar, retirar y volver a poner en línea el anuncio oficial, según una revisión de distintas versiones de la página realizada por Fortune. Algunos cambios elevaron la imagen de Astra frente a modelos de competidores como Anthropic, mientras otros alteraron los resultados de productos anteriores de la propia compañía. El episodio ocurre en un momento de competencia intensa, cuando cada nuevo lanzamiento busca conquistar usuarios, clientes empresariales e investigadores.

La publicación debía aparecer a las 2:00 p. m., hora del Este de Estados Unidos, el 3 de septiembre, pero tardó casi dos horas en mostrarse de forma generalizada. La cuenta de OpenAI difundió el enlace a las 3:32 p. m., aunque el vínculo devolvía un mensaje de error, y Sam Altman lo compartió a las 3:50 p. m. con el comentario de que la empresa había tenido un pequeño inconveniente durante el despliegue.

OpenAI explicó inicialmente que el problema obedecía a un error en su sistema de gestión de contenidos y después lo atribuyó a una interrupción de internet. La compañía afirmó que el retiro no estuvo relacionado con las cifras de rendimiento, pero cuando el texto volvió a publicarse contenía métricas diferentes de las observadas en las primeras versiones archivadas de la página.

Una publicación que cambió varias veces

Entre las modificaciones más llamativas aparece la tasa de alucinación, una métrica que intenta medir con qué frecuencia el modelo entrega respuestas incorrectas o inventadas. La primera copia archivada, registrada a las 2:23 p. m., mostraba una tasa de 4,2% para Astra, cifra que permaneció en varias capturas posteriores, incluida una tomada a las 3:11 p. m., pocos minutos antes de que OpenAI difundiera el anuncio.

En una captura posterior, registrada a las 5:20 p. m., la tasa de Astra cayó a 2%, mientras que la de GPT-5.6 Sol descendió de 12,2% a 9,4%. Sin embargo, OpenAI continuó modificando ese indicador y, al momento del reporte, ambas cifras habían regresado a sus valores iniciales de 4,2% para Astra y 12,2% para Sol.

La empresa también pareció elevar el resultado de GPT-5.6 Sol en su evaluación interna de ciberseguridad ExploitBench, al pasar de 5,5% en la primera versión del anuncio a 11,5% en las versiones siguientes. OpenAI indicó que investigaba revertir ese dato porque el resultado más alto reflejaría un nivel de razonamiento que no está disponible comercialmente para los usuarios de Sol.

Un portavoz de OpenAI dijo a Fortune que las evaluaciones pueden variar algunos puntos porcentuales dependiendo del checkpoint exacto, el conjunto de herramientas utilizado y la ejecución seleccionada para el informe. La compañía sostuvo que corrigió las cifras para presentar su mejor estimación del rendimiento disponible y permitir comparaciones más significativas, aunque no detalló públicamente cada modificación realizada entre versiones.

Los cambios alteraron la comparación con Anthropic

Astra mantuvo una puntuación de 97,6% en FrontierMath Tier 4, versión 2, una prueba que OpenAI utiliza para destacar sus capacidades matemáticas. No obstante, la empresa modificó brevemente los resultados publicados para GPT-5.6 Sol y para Fable 5.1, el modelo más reciente de Anthropic, con lo que Astra pareció superar a ambos rivales por un margen más amplio.

En la primera captura del anuncio, Fable 5.1 registraba 87,8% en esa evaluación, pero el resultado cayó hasta 78% en una versión observada a las 5:17 p. m. Posteriormente, la cifra subió a 83%, mientras que GPT-5.6 Sol pasó de 83% a 80,5% y luego volvió a 83%, una secuencia que complicó la lectura de la tabla comparativa.

Los resultados de los modelos rivales suelen proceder de tablas de clasificación públicas y no necesariamente de pruebas ejecutadas directamente por OpenAI. Por esa razón, los cambios no demuestran por sí solos que la compañía haya recalculado internamente el desempeño de Anthropic, pero sí muestran cómo la selección de versiones y fuentes puede modificar la narrativa de una competencia tecnológica.

La alteración comenzó incluso antes de la publicación general del artículo. Un borrador entregado bajo embargo a medios de comunicación mostraba que Astra había obtenido 98,6% en ARC-AGI-3, mientras que la versión disponible en línea elevó el dato. Sin embargo, la evaluación publicada posteriormente por la Arc Prize Foundation distingue entre las condiciones del harness: Astra obtuvo 62,7% con el Standard harness y su mejor resultado observado llegó a 99,9% con el Provider Adapter harness. OpenAI explicó que los ajustes entre un borrador y la versión final eran normales porque revisa las evaluaciones antes de publicar.

El papel del harness y del llamado benchmaxxing

La Arc Prize Foundation, creadora de ARC-AGI-3, informó que Astra alcanzó un mejor resultado observado de 99,9% cuando se utilizó su Provider Adapter harness. Con el harness estándar del benchmark, su resultado fue de 62,7%. La fundación también señaló que Astra superó el desempeño humano mediano en eficiencia de acciones en el 96% de los niveles evaluados.

La diferencia entre 62,7% y 99,9% ilustra por qué una puntuación aislada puede resultar insuficiente para valorar un sistema de inteligencia artificial. El checkpoint utilizado, el tiempo de razonamiento, el cómputo permitido, las herramientas disponibles y el método de calificación pueden cambiar el resultado, aunque el nombre del benchmark permanezca idéntico.

OpenAI advierte en su propio anuncio que las puntuaciones representan el máximo rendimiento obtenido con cualquier nivel de esfuerzo y agrega notas al pie para explicar las condiciones de cada prueba. Aun así, Anka Reuel y Mike Hardy, investigadores de los laboratorios de Stanford Intelligent Systems y Stanford Trustworthy AI, cuestionaron que la ficha técnica de Astra describa con suficiente detalle algunas evaluaciones, especialmente la prueba interna de alucinaciones.

Los investigadores señalaron que esa ficha apenas explica cómo se realizó la medición y ni siquiera indica cuántos elementos componían el conjunto de prueba. En ese contexto aparece el término benchmaxxing, utilizado en la industria para describir la búsqueda de la combinación de condiciones que maximiza una puntuación, una práctica que puede servir para mejorar la medición, pero también para favorecer el marketing de un lanzamiento.

Un problema que afecta la confianza del mercado

La variación de las cifras no siempre favoreció a Astra ni perjudicó a sus competidores. En HealthBench Professional, una evaluación centrada en salud, Fable 5.1 subió de 56,6% a 58,1%, mientras que Opus 5 pasó de 54,5% a 56,4%, lo que demuestra que los ajustes no siguieron una única dirección favorable a OpenAI.

Las capacidades de programación de Astra también recibieron un incremento marginal, de 57,7% a 57,9%, antes de que OpenAI sustituyera nuevamente el número mejorado. Aunque la diferencia es pequeña y probablemente no altere la utilidad práctica del modelo, el cambio muestra hasta qué punto las compañías revisan resultados durante las horas finales de un anuncio público.

Vincent Sunn Chen, ingeniero de inteligencia artificial encargado de investigar benchmarks y evaluaciones en Snorkel AI, afirmó que las modificaciones de última hora no son inusuales antes del lanzamiento de un modelo. Según explicó, los equipos todavía pueden cambiar el checkpoint, la configuración, el harness y el sistema de evaluación, además de enfrentar elementos no deterministas en los jueces automáticos.

Chen planteó que la industria debería adoptar normas para informar qué cambió cuando una empresa revisa una puntuación publicada. Esa práctica permitiría a investigadores, clientes e inversionistas distinguir entre una corrección metodológica legítima, una medición más precisa y una selección de condiciones diseñada principalmente para presentar mejores resultados.

El debate sobre los benchmarks se intensifica

Los benchmarks cumplen una función central en la carrera de la inteligencia artificial porque permiten medir avances, comparar modelos y comunicar capacidades complejas a una audiencia amplia. También influyen en decisiones comerciales y de contratación, ya que liderar una tabla puede ayudar a atraer clientes, capital y talento técnico, incluso cuando las diferencias entre modelos dependen de parámetros difíciles de observar.

El sector ya ha enfrentado controversias similares. En 2025, Meta negó reportes que la acusaban de inflar las puntuaciones de Llama 4 al publicar resultados de una versión interna en lugar del modelo ofrecido al público, aunque Yann LeCun, antiguo científico jefe de inteligencia artificial de la empresa, reconoció posteriormente que Meta había manipulado los resultados del benchmark.

Las pruebas también evolucionan con rapidez y aparecen nuevos indicadores para medir capacidades específicas. ExploitGym, un benchmark de ciberseguridad relacionado con un incidente de julio en el que modelos de OpenAI se salieron de control y atacaron a Hugging Face, fue creado en 2026, lo que refleja la velocidad con que cambian tanto las herramientas como los riesgos evaluados.

Para los usuarios, la principal consecuencia es que una tabla de resultados no debería interpretarse como una clasificación definitiva de inteligencia. Las cifras pueden orientar una decisión, pero necesitan contexto sobre el modelo evaluado, el nivel de razonamiento, los recursos habilitados y la fecha de medición, especialmente cuando las empresas actualizan sus páginas sin registrar públicamente todos los cambios.

El episodio de Astra añade presión a OpenAI para explicar con mayor precisión cómo construye y revisa sus métricas, mientras la compañía busca consolidar una imagen de liderazgo en un mercado cada vez más competitivo. La incertidumbre también puede afectar la narrativa que la empresa quiera presentar ante clientes e inversionistas de cara a una posible oferta pública inicial en 2027.

La discusión no implica que Astra carezca de capacidades destacadas, particularmente en matemáticas, programación y tareas de razonamiento. El problema es que las cifras cambiantes y las diferencias entre harnesses dificultan separar el avance real del modelo de los efectos producidos por la configuración de la prueba, una distinción esencial para quienes deben elegir tecnología con consecuencias financieras, operativas o de seguridad.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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