¡OpenAI sigue lanzando grandes noticias!
Hoy (16), un mensaje interno de Slack de OpenAI reveló que ChatGPT recibirá una actualización de rendimiento "épica".

Según los datos de pruebas técnicas, la optimización del rendimiento de ChatGPT es tan exagerada que parece "irreal":
La velocidad de carga de la aplicación se disparó un 94%, el crecimiento de la memoria heap se redujo un 87.8% y el uso total de memoria se redujo en un 41.2%.
Las solicitudes de red cayeron en un 98.2% y la carga del historial de conversación se redujo en un 99.6%.

Casi al mismo tiempo, Codex lanzó la versión GPT-5.6 "Multi-Agent v2".
El Agente principal ahora puede delegar automáticamente diferentes subtareas a diferentes modelos, y cada sub-Agente puede configurar su intensidad de razonamiento por separado.
Greg Brockman, presidente de OpenAI, señaló: "Avanzamos hacia la despedida de la selección manual de modelos".

Sin duda, esta combinación de OpenAI —
elimina directamente las tediosas "esperas" y "elecciones" para los usuarios, permitiendo que ChatGPT ofrezca una experiencia de interacción verdaderamente fluida y ultrarrápida.
ChatGPT se renueva, la carga se dispara un 94%
Muchos no saben que esta gran mejora de rendimiento de ChatGPT es una batalla clave tras la partida del "rey de la programación", Scott Gray.
Siempre, lo que más temían los usuarios de ChatGPT era que las conversaciones largas se volvieran lentas o que la página web se bloqueara por completo.
En el foro oficial de OpenAI, alguien incluso publicó una pregunta: "¿La nueva versión de Codex es más lenta?", y muchos estuvieron de acuerdo.

Esta vez, Andrew Ambrosino, responsable de Codex, compartió una captura de pantalla interna de Slack, revelando los datos:
Para las pruebas internas, usaron una conversación "monstruosa" de ¡741 turnos y un volumen de 231 MB!


Esto parece un caso extremo, pero es algo cotidiano en la era de los Agentes.
Antes, las conversaciones eran historiales de chat, con unas decenas de turnos como máximo; ahora, en una tarea un poco compleja, como leer código, ejecutar pruebas, modificar y verificar, fácilmente se superan los cientos de turnos.
Para una conversación tan intensa, el tiempo promedio para abrirla se redujo de 27.62 segundos a 1.66 segundos.
El crecimiento de memoria de toda la aplicación se redujo de 1030.7 MiB a 606 MiB;
Las solicitudes de red necesarias para abrirla una vez bajaron de 894 a 16; los elementos de sesión que debían cargarse pasaron de 15,529 a 64.
Esta es una gran optimización del front-end de OpenAI para las conversaciones extremadamente largas de ChatGPT.
Dos palabras: fluidez
¿Qué cambios puede traer?
En pocas palabras, los historiales de chat que abarcan meses se abrirán mucho más rápido.
Los desarrolladores que usan sesiones intensivas de Codex con cientos de llamadas a herramientas notarán que la interfaz es notablemente más ágil y el uso de memoria del dispositivo también disminuye.
Volver a una conversación antigua y larga ya no será tan lento como "cargar una partida guardada en una PS3 casi inservible".

Lo ingenioso es que ChatGPT ya no necesita cargar y renderizar todo el historial solo porque abres una conversación.
Puede almacenar la mayor parte del contenido y cargar solo la pequeña parte que realmente necesita la persona en ese momento.
La misma conversación, pero eliminando gran parte del trabajo innecesario.
Para quienes están acostumbrados a estar en conversaciones de IA muy largas, esto es una mejora de infraestructura que puede sonar aburrida, pero que podría elevar significativamente la experiencia del producto.
Multi-Agent v2 se lanza por completo, ya no hay que elegir GPT manualmente
Esta misma semana, OpenAI actualizó discretamente ChatGPT.
Hasta hoy, el ingeniero de OpenAI, Eric Provencher, anunció oficialmente: Multi-Agent v2 ya está disponible por completo.

Su objetivo principal: división inteligente del trabajo.
El Agente principal puede delegar automáticamente subtareas a cualquier modelo compatible, incluido Luna, y cada sub-Agente admite configurar su intensidad de razonamiento de forma independiente.
Ahora, ChatGPT/Codex tiene estas opciones:
GPT-5.6 Sol: El más potente, para codificación Agente compleja.
GPT-5.6 Terra: Principal para programación diaria.
GPT-5.6 Luna: El más rápido y económico.
Daybreak: Especializado en ciberseguridad.
GPT-5.5: Programación compleja, investigación, tareas generales.

De hecho, hace tres semanas, en la lista de modelos de Codex, Sol y Terra estaban etiquetados como multi_agent_v2, mientras que el más económico, Luna, estaba etiquetado como v1.
El resultado fue que cuando el Agente principal intentaba asignar tareas a Luna, el sistema respondía directamente con "modelo desconocido".
En GitHub, los desarrolladores abrieron al menos dos issues por este problema.
En el foro oficial de OpenAI, hubo una publicación titulada "Devuélvannos a Luna". El autor decía que antes había usado un "hook" para forzar el uso de Luna, con resultados sorprendentemente buenos, y ahora ese camino estaba bloqueado.

En el pasado, las personas tenían que seleccionar manualmente los modelos; en el futuro, el sistema Agente dividirá automáticamente, ejecutará en paralelo y resumirá los resultados, convirtiendo los modelos en recursos de cálculo internos.
Solo el 20% de los pasos de una tarea compleja requieren el modelo más potente; el resto puede delegarse a modelos más económicos.
De esta manera, se puede reducir significativamente el costo de inferencia, acelerando la transformación de ChatGPT de una herramienta de chat a una plataforma de flujo de trabajo.
ChatGPT evoluciona in situ, llega el monstruo completamente automatizado
El front-end ha limpiado la "carga histórica" y el back-end ha conectado la "distribución inteligente".
Esta combinación de "golpes en la base" por parte de OpenAI no solo permite que ChatGPT se despida definitivamente de la era de las ralentizaciones, sino que también anuncia a toda la industria:
Los modelos grandes están acelerando su evolución de "herramienta de chat" a una verdadera "plataforma de flujo de trabajo completamente automatizado".
Ya no hay que preocuparse por elegir qué modelo balancea mejor el costo, ni esperar pacientemente a que se desplieguen lentamente conversaciones monstruosas de cientos de turnos.
Solo hay que enviar la tarea compleja; el sistema se encargará automáticamente de la descomposición, la programación de modelos y el renderizado ultrarrápido.

La era de la fluidez extrema para los Agentes ha llegado realmente.
Ante un ChatGPT tan "imperceptible" y poderoso, ¿está tu productividad lista para despegar?
Referencias:
https://x.com/Ananth7e/status/2088490421676863782?s=20
https://x.com/ajambrosino/status/2088401536057827344?s=20
https://x.com/gdb/status/2088658133971509640
Este artículo proviene del WeChat público "New Zhiyuan", autor: Taozi





