o3 y o4-mini de OpenAI: revolucionando el razonamiento multimodal

Los o3 y o4-mini de OpenAI son más que simplemente los próximos modelos: marcan un gran paso adelante en el razonamiento multimodal.

Estos nuevos modelos están diseñados para el razonamiento multimodal, lo que significa que pueden comprender y procesar diferentes tipos de datos (como texto, imágenes y más) para resolver problemas complejos.

El o3 de OpenAI puede realizar hasta 600 llamadas de herramientas seguidas al abordar un desafío difícil, lo que demuestra lo lejos que ha llegado el razonamiento en IA.

Lo que hace que o3 y o4-mini sean aún más impresionantes es su eficiencia. 

No sólo funcionan mejor, sino que lo hacen más rápido y a un menor coste. 

Desde GPT-4, OpenAI ha reducido el precio por token en 95%, lo que hace que la IA potente sea más accesible para el uso en el mundo real.

En este blog descubrirás:

• ¿Qué hace que o3 y o4-mini sean potentes y eficientes?
• Cómo estos modelos gestionan tareas complejas mediante llamadas a herramientas
• Y cómo puedes crear aplicaciones de razonamiento multimodal conscientes del contexto utilizando IA generativa en AWS
  

Si desea comprender qué es nuevo, qué es posible y cómo aprovechar estas herramientas para generar un impacto en el mundo real, este blog es para usted.

¿Qué es el razonamiento multimodal?

El razonamiento multimodal es la capacidad de los sistemas de IA de comprender y procesar múltiples tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video, al mismo tiempo, para poder tomar decisiones más inteligentes y precisas.

Entendamos esto con un ejemplo. 

Imagina que estás intentando comprender una historia, pero en lugar de simplemente leerla, también ves imágenes, escuchas voces y tal vez incluso miras un vídeo corto. 

Todos estos diferentes tipos de información te ayudan a comprender mejor la historia, ¿verdad?

Eso es exactamente lo que razonamiento multimodal Se trata de todo.

Es cuando la IA no solo mira un tipo de datos (como solo texto), sino que aprende a comprender y conectar múltiples tipos de datos (como texto, imágenes, audio o incluso video), todos a la vez.

¿Por qué es esto importante? 

Porque en el mundo real no nos comunicamos utilizando un solo formato. 

• Hablamos
• Nosotros escribimos
• Compartimos fotos, vídeos, notas de voz… y para que la IA realmente nos ayude, necesita comprender todo eso en conjunto.

Con el razonamiento multimodal, la IA puede hacer cosas como:

• Mira una imagen y describe lo que sucede en ella.
• Leer un documento y analizar el cuadro que se muestra en su interior
• Mira un vídeo y responde preguntas al respecto.
  

Es un gran paso adelante para hacer que la IA sea más útil, más parecida a la humana y más capaz de manejar tareas del mundo real.

o3 de OpenAI y su papel en el razonamiento multimodal

Probablemente hayas oído hablar de los o3 y o4-mini de OpenAI, que se denominan “modelos de razonamiento”. 

¿Qué significa eso? 

Piénsalo de esta manera:

Estos modelos no simplemente dan respuestas de inmediato. 

Piensan tal como lo haría una persona cuando resuelve un problema complicado. 

• Hacen una pausa
• Pesar las opciones
• Entonces responde con algo más reflexivo y preciso.

En qué son geniales:

• Solución de problemas de varios pasos o en capas
• Responder preguntas que requieren mucha investigación o profundización
• Lluvia de ideas frescas y creativas

¿Qué está cambiando?

OpenAI está eliminando gradualmente modelos más antiguos como o1 y o1 pro (si tienes el plan Pro de $200/mes). 

Están siendo reemplazados por o3, que ahora es uno de los modelos más inteligentes que OpenAI ha lanzado. 

Aporta capacidades de razonamiento más avanzadas y permite gestionar mejor tareas complejas.

En términos de rendimiento:

• o3 es más inteligente y más capaz que o1 y o3-mini.
• Pero cuando se trata de puntos de referencia de codificación, o4-mini se lleva la corona, con una puntuación de 2719, lo que lo coloca entre los 200 mejores codificadores del mundo.
• En el razonamiento multimodal (donde interpreta texto, imágenes, etc.), o3 obtuvo 82%, apenas mejor que o4-mini con 81%. 

Precios del o3 y o4-mini de Openai:

Entonces, dependiendo de tu tarea, cualquiera de los dos podría ser mejor.

Ejemplo del mundo real: o3 en acción

Supongamos que estás chateando con o3 y has activado la función de memoria (puedes activarla en la configuración). Ahora, recuerda tus conversaciones anteriores.

Esto es lo que Salto de habilidad con IA probado: 

Le preguntaron a o3: “Basado en lo que sabes sobre mí, ¿puedes compartir algo de las noticias de hoy que me resulte interesante?”

Y realmente o3 lo logró. 

Él:

• Usé la memoria para recordar chats pasados
• Busqué las noticias actuales
• Razonamiento aplicado para averiguar qué podría gustarle al usuario
  

Luego explicó su razonamiento:
“Elegí esto porque la mayoría de nuestras charlas anteriores tratan sobre IA y creación de contenido, temas que te interesan”.

¿Y adivina qué? La IA de Skill Leap lo confirmó: ChatGPT los conocía a la perfección.

Conozca el o4-mini: ligero y potente

Hablemos de o4-mini, el último modelo de razonamiento de OpenAI que es pequeño pero poderoso.

Si o3 es el pensador profundo, o4-mini es el velocista. 

Está diseñado para brindarle respuestas rápidas e inteligentes sin omitir la parte de razonamiento. 

Piense en ello como el modelo al que recurre cuando quiere respuestas rápidas y contundentes.

Poderes adicionales que vienen con o4-mini

Al igual que o3, o4-mini tiene acceso a todas las herramientas interesantes:

• Puede buscar en la web cuando sea necesario.
• Utiliza la memoria para recordar tus chats anteriores y personalizar sus respuestas.
• Puedes cargar documentos o imágenes y los analizará.
• ¿Necesitas una imagen? Podemos generarla.
• Excelente en razonamiento visual, matemáticas y código.

Ejemplo del mundo real: ¿Qué tan inteligente es realmente?

Prueba 1: Pregunta de predicción
La IA de Skill Leap le preguntó a o4-mini:

“Haga una predicción sobre el nivel arancelario entre EE. UU. y China en junio de 2025. Dé una respuesta clara en 2 o 3 oraciones”.

En lugar de hacer conjeturas al azar, o4-mini se mantuvo firme y dijo que sin nuevos acuerdos, las tarifas probablemente se mantendrían en los 145% actuales.

→ Fue una decisión inteligente: no se excedió ni hizo afirmaciones falsas.

Prueba 2: Un complicado rompecabezas matemático

Pregunta: Un caballo cuesta $50, una gallina $20 y una cabra $40. Compraste 4 animales por $140. ¿Qué compraste?

→ o4-mini no sólo lo resolvió sino que además dio dos posibles respuestas, demostrando su poder de razonamiento en tiempo real.

¿Cuándo debería utilizar o4-mini en lugar de o3?

Aquí es cuando el o4-mini brilla:

• La velocidad importa: da respuestas más rápidas que o3.
• Está en movimiento: es liviano y perfecto para implementaciones de borde.
• Necesita una lógica rápida o un análisis visual, como resolver acertijos o analizar imágenes.
• Estás codificando: es súper eficiente en la generación de código y la resolución de problemas.

En breve, o4-mini = rápido + inteligente + ligero

En este momento, es el mejor modelo para codificación, tareas visuales y casos de uso basados en el borde.

→ Si buscas velocidad y un razonamiento sólido, o4-mini es tu opción ideal.

IA generativa en AWS: creación de aplicaciones de razonamiento multimodal sensibles al contexto

Ahora que tenemos modelos potentes como o3 y o4-mini de OpenAI, la siguiente pregunta es: ¿cómo los usamos para crear aplicaciones inteligentes?

Aquí es donde entra en juego AWS (Amazon Web Services).

Cómo ayuda AWS

AWS le brinda la infraestructura, las herramientas y los servicios en la nube que necesita para:

• Ejecute modelos de IA grandes como o3 y o4-mini
• Almacenar y procesar datos (texto, imágenes, audio, etc.)
• Cree aplicaciones que comprendan el contexto: lo que quiere un usuario, lo que sucede en la conversación o lo que se muestra en una imagen.
  
• Escala tus aplicaciones fácilmente a medida que más personas las usan
  

Herramientas de AWS que lo hacen fácil

A continuación se muestran algunas herramientas y servicios de AWS que ayudan a los desarrolladores a crear aplicaciones de razonamiento multimodal:

• Amazon SageMaker: para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático
• AWS Lambda: para ejecutar código automáticamente sin necesidad de servidores
• Amazon S3: para almacenar archivos como imágenes, audio y documentos
• Amazon API Gateway: para conectar su aplicación al modelo de IA
• Amazon Bedrock: para utilizar modelos básicos de proveedores como OpenAI
• EC2 (Elastic Compute Cloud): para ejecutar cargas de trabajo pesadas si es necesario
  

Ejemplo de caso de uso: Un asistente médico inteligente

Digamos que una empresa de atención médica quiere crear un asistente inteligente utilizando o3 de OpenAI en AWS.

Así es como podría funcionar:

Paso 1: Un médico carga la imagen de rayos X y los síntomas de un paciente en el sistema.

Paso 2: La aplicación (desarrollada por o3) mira tanto la imagen como el texto y ofrece un posible diagnóstico.

Paso 3: AWS se encarga de todo el trabajo pesado: almacenar los archivos (S3), ejecutar el modelo (SageMaker) y responder instantáneamente (Lambda + API Gateway).

Se trata de razonamiento multimodal consciente del contexto en acción, y es posible gracias a la combinación de los modelos de OpenAI con AWS.

¿Por qué o3 y o4-mini de OpenAI son revolucionarios?

OpenAI no solo actualizó sus modelos: lanzó un nivel completamente nuevo de inteligencia.

Los modelos o3 y o4-mini son más reflexivos, más precisos y mejores para resolver problemas del mundo real. 

Ya sea que esté codificando, analizando elementos visuales, generando ideas sobre contenido o simplemente charlando, estos modelos pueden pensar las cosas de una manera mucho más humana.

Vamos a analizarlo: o3 vs. o4-mini

Característica	o3 – El modelo más grande y más inteligente	o4-mini – El multitarea rápido y eficiente
Actuación	Excelente en razonamiento profundo, codificación compleja, ciencias y problemas matemáticos.	Súper rápido, maneja las tareas cotidianas con facilidad.
Habilidades visuales	Excelente para comprender y analizar imágenes, gráficos y tablas.	Fuerte en tareas visuales para su tamaño: rápido y nítido
Exactitud	El 20% comete menos errores importantes que los modelos anteriores	Muy confiable para un modelo liviano.
Velocidad	Más lento que el o4-mini, pero más reflexivo y minucioso.	El modelo más rápido para razonamiento y respuestas en tiempo real
Caso de uso	Ideal para proyectos detallados, de múltiples pasos y con mucha investigación.	Perfecto para atención al cliente, tareas de gran volumen y entregas rápidas.
Memoria y personalización	Recuerda chats pasados para dar respuestas más personalizadas	También utiliza memoria para mantener las respuestas relevantes y eficientes.
Costo	Modelo Premium: más potente pero más caro	Más económico y escalable

Lo que ambos hacen excepcionalmente bien

• Mejor contexto y memoria: recuerdan chats anteriores, por lo que las respuestas se sienten más personalizadas y conectadas.
• Respuestas más naturales: Las conversaciones se sienten más fluidas y humanas.
• Siga mejor las instrucciones: usted pide, ellos lo obtienen y lo entregan con menos idas y venidas.
• Imagen "pensando": Sube un boceto, un gráfico o incluso una pizarra borrosa: podrán entenderlo, analizarlo y ayudarte a resolver el problema. Sí, incluso rotando o ampliando la imagen cuando sea necesario.

¿Cuáles son los beneficios reales para las empresas y los desarrolladores?

He aquí por qué o3 y o4-mini son una gran victoria:

• Los desarrolladores pueden depurar código, analizar capturas de pantalla e incluso pedir ayuda con el diseño del sistema.
• Los equipos pueden automatizar flujos de trabajo más inteligentes y personalizados
• Los especialistas en marketing y los creadores de contenido pueden generar ideas de contenido más precisas, con una IA que "capta" el contexto.
• El servicio al cliente se vuelve más rápido, más inteligente y más escalable con el razonamiento de alta velocidad de o4-mini
  

Los o3 y o4-mini de OpenAI no solo son más inteligentes, también son más prácticos.
Piensan mejor. Entienden mejor. Y se adaptan mejor.

Ya sea que desee pensar en profundidad con o3 o obtener ayuda rápida y flexible con o4-mini, estos modelos están cambiando la forma en que trabajamos, creamos y resolvemos problemas con IA.

Gran inteligencia. Movimientos rápidos. Resultados reales.

¿Qué tiene que decir Internet sobre este nuevo lanzamiento?

Después de leer toneladas de reseñas de usuarios reales y realizar pruebas prácticas, esto es lo que la gente dice sobre el o3, o4-mini de OpenAI y cómo se comparan con otros modelos como Gemini 2.5 o Claude.

o4-mini: Excelente en matemáticas y programación (pero eso es lo principal)

Piense en o4-mini como un nerd de las matemáticas que está concentrado en algoritmos, codificación y solución de problemas técnicos.

Matemáticas y codificación:

O4-mini es una bestia que, a veces, duerme. 

o3 es como ese amigo inteligente que es bueno en todo: sabe un poco de codificación, algo de historia y puede mantener una gran conversación.

 Los usuarios dicen:

• Es mejor para tareas generales, creatividad y razonamiento sobre temas mixtos.
• Es más probable que comprendan preguntas con un contexto complejo o de múltiples capas.
• A veces alucina respuestas o inventa cosas con seguridad.
  

En resumen: Ideal para tareas en las que se necesita a alguien con amplios conocimientos, no solo un especialista.

La gente dice sobre o4-mini:

• Es excelente para tareas de programación del mundo real.
• Proporciona soluciones profundas y bien pensadas para problemas de codificación.
• “Piensa antes de responder”, como planificar antes de hablar.
  Pero…
• Tiene dificultades para seguir instrucciones repetidamente.
• A veces omite bloques de código o dice "// tu fragmento va aquí"
• Para tareas de codificación básicas, algunos todavía prefieren o3
  

En resumen: si necesitas un compañero de codificación concentrado, o4-mini es tu opción ideal. 

Pero no le pida que le escriba un poema o que le explique un diagrama de diseño: podría no lograrlo.

o3 vs o4-mini de OpenAI: ¿cómo elegir?

He aquí una forma sencilla de pensar en ellos:

• Utilice o4-mini para tareas que requieren mucha matemática, lógica o codificación.
• Utilice o3 para tareas que requieran sentido común, razonamiento amplio o creatividad.
  

Como alguien dijo:

“O4-mini es como un chico que es increíble en matemáticas porque no tiene otras aficiones. O3 es como un polímata súper curioso que es bueno en muchas cosas”.

¿Cómo se comparan con otros modelos?

• Gemini 2.5 sigue superando a o4-mini para muchos usuarios en precisión y comprensión de diagramas.
• Claude 3.7 y otros como GPT-4 Omni (GPT-4o) también se consideran buenos todoterrenos.

El panorama más amplio: ¡Un progreso increíble en sólo dos meses!

Algunos usuarios están impresionados por la rapidez con la que mejoran los modelos de IA. En tan solo un par de meses:

• Hemos visto varios "reyes" como Claude 3.7, Gemini 2.5 y ahora GPT-4-mini
• La gente sueña con una IA que pueda realizar su propia investigación, escribir artículos e incluso ayudarnos a acercarnos a la AGI (Inteligencia General Artificial).

Conclusión

Los o3 y o4-mini de OpenAI suponen una clara revolución en el mundo de la IA. 

Desde una comprensión más nítida del contexto hasta tiempos de respuesta más rápidos, están revolucionando el razonamiento multimodal, ayudando a la IA a comprender no solo palabras, sino también:

• Imágenes
• Gráficos
• Patrones complejos en todos los formatos. 

Ya sea que esté creando contenido extenso, resolviendo cálculos matemáticos difíciles o analizando elementos visuales, estos modelos son de gran ayuda.

Pero aquí está la verdadera charla:
Incluso con todas estas mejoras, todavía no son perfectos. 

Al igual que sus hermanos mayores, o3 y o4-mini pueden alucinar, lo que significa que a veces dan respuestas seguras que no son ciertas. 

Así que no seas perezoso. 

Verifique siempre los hechos, verifique de forma cruzada y recuerde que nada supera el poder de una mente humana reflexiva que guía el proceso.

A medida que avanzamos, herramientas como o3 de OpenAI, combinadas con la escalabilidad de la IA generativa en AWS, abren las puertas para crear aplicaciones de razonamiento multimodal conscientes del contexto a escala. 

Es el momento perfecto para explorar cómo estos modelos pueden encajar en sus flujos de trabajo, plataformas o negocios.

El futuro de la IA generativa ya está aquí: es rápido, visual y está lleno de potencial. 

Sólo asegúrate de ser más inteligente que la tecnología que usas.