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OpenAI lanza gpt-oss: el primer modelo open-source en 7 años iguala a o4-mini

OpenAI presenta gpt-oss-120b y gpt-oss-20b, sus primeros modelos open-source en 7 años. Licencia Apache 2.0 y rendimiento de o4-mini desde 0,08 $/M tokens.

Publicado por BREIA — Categoría: IA y Tecnología

OpenAI vuelve al open source después de siete años El 19 de marzo de 2026 , OpenAI presentó gpt-oss , sus primeros modelos de lenguaje de código abierto desde GPT-2 —lanzado en 2019 con apenas 1.500 millones de parámetros—. La espera terminó con un anuncio de gran calado: dos modelos bajo licencia Apache 2.0 —gpt-oss-120b y gpt-oss-20b— disponibles en Hugging Face, Ollama, GitHub y más de 22 proveedores de API, con precios desde 0,08 dólares por millón de tokens . Para entender la magnitud del cambio: durante siete años OpenAI argumentó riesgos de seguridad para mantener sus modelos cerrados. La presión competitiva de Meta Llama y Mistral les obligó a replantear esa estrategia. ¿Qué puede hacer gpt-oss por tu empresa? La clave de gpt-oss no está solo en que sea abierto, sino en su rendimiento. gpt-oss-120b iguala o supera a OpenAI o4-mini en razonamiento, programación y llamadas a herramientas. El modelo más pequeño, gpt-oss-20b , funciona en dispositivos con apenas 16 GB de memoria, lo que lo hace viable para inferencia local sin infraestructura en la nube. Ambos modelos usan arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) , que reduce el coste computacional sin sacrificar rendimiento. Disponible en Azure, Windows AI Foundry y próximamente en macOS Microsoft integró gpt-oss en Azure AI Foundry el mismo día del lanzamiento. gpt-oss-20b está disponible en Windows AI Foundry para ejecutarse directamente en el dispositivo, con soporte para macOS próximamente. Las empresas que adopten gpt-oss pueden: Desplegar un modelo de IA de frontera en su propia infraestructura sin depender de APIs externas. Personalizar el modelo con fine-tuning sobre sus propios datos sin restricciones de licencia propietaria. Reducir el coste por millón de tokens drásticamente: desde 0,08 dólares frente a 1-5 dólares de modelos cerrados. Garantizar la privacidad ejecutando inferencia localmente, sin enviar información sensible a servidores externos. Impacto en visibilidad IA y estrategia GEO Desde la pers

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