GPT-5, OpenAI, GPT-OSS, Gennie 3, videojuegos, IA, programadores, límites de uso, ventana de contexto, modelos razonadores, Anthropic, Google, API, open weights, jailbreak, persistencia temporal

En este episodio desmontamos la presentación de GPT-5: por qué OpenAI unifica el selector de modelos, impone límites (80 mensajes/3h en Plus) y reduce la ventana de contexto a 32K, y cómo esto apunta a una estrategia clara: priorizar el nicho de programadores y contener costes mediante “enrutado” de peticiones. Contrastamos la promesa de menos alucinaciones con pruebas reales, el efecto en heavy users y la batalla del revenue de API frente a Anthropic.
En la segunda parte profundizamos en GPT-OSS: qué significa “open weights” (y lo que NO es), implicaciones para fine-tuning y seguridad, y ejemplos de red teaming/jailbreaks.
Cerramos con Gennie 3 de Google: vídeo HD a 24 fps con interacción y persistencia temporal que abre puertas a videojuegos y simulaciones en tiempo real. Rematamos con nuestros “Rachis”: tests de matemáticas, tokenización y una gráfica “creativa” del evento. Un episodio directo, sin humo, sobre lo bueno, lo malo y lo preocupante del cambio de rumbo.

Capítulos:
00:00 Intro y agenda del episodio
01:13 GPT-5: reacción, contexto y objetivo del cambio
03:07 Despliegue global, un único modelo visible y prioridad por planes
13:08 Límites en Plus y ventana de contexto a 32K (impacto en heavy users)
16:12 ¿GPT-5 como router? Costes vs. adopción y comparación con rivales
40:45 Google Gennie 3: vídeo interactivo y persistencia temporal para gaming
48:26 GPT-OSS: open weights, diferencias con open source y red teaming
1:02:46 Premios “Rachi”: fallos de razonamiento, tokenización y benchmarks
1:07:34 Cierre y despedida

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