Open siempre gana.

¿Es GPT-5 un buen hito para finalmente dejar de llamar a todo "modelos" y comenzar a diferenciar entre chatbots, APIs, pesos de modelos y comparar/benchmarkear en consecuencia? No tiene sentido comparar las salidas de los chatbots (que pueden ser el resultado de docenas de pesos de modelos diferentes) contra las salidas de un solo peso de modelo, es como comparar un coche con un motor (libro de @random_walker @sayashk)

¡BOOOOM! Ahora puedes ejecutar @OpenAI gpt-oss 20B de forma nativa en @GoogleColab T4 ¡GRATIS! 🔥 Impulsado por Transformers ⚡ La configuración toma un poco de tiempo ya que todo está en la vanguardia, pero una vez hecho debería funcionar como se espera. Enlace a nuestro libro de recetas en los comentarios 👇

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¡No puedo descansar ni siquiera en mi día libre!

Lectura ligera nocturna

¡Ambos modelos gpt-oss están en tendencia #1 y #2 entre 2 millones de modelos en @huggingface! 🤗 Gracias a la comunidad de IA de código abierto por su apoyo desde el lanzamiento. Estamos siguiendo las discusiones y apareceremos cuando podamos; no duden en hacer preguntas, compartir ideas y mostrar lo que están construyendo!

Gran perspectiva y consejos de @ClementDelangue sobre los primeros días de gpt-oss. Construir bases sólidas lleva tiempo, y estamos emocionados de trabajar con proveedores de inferencia y @huggingface para ayudar a que estos modelos funcionen de la mejor manera. ¡Por favor, sigan enviando sus comentarios!

¡Muchos puntos de vista contradictorios sobre gpt-oss (yay, el código abierto en el centro de atención)! Estamos impulsando la demostración oficial de @openai con proveedores de inferencia de HF gracias a @FireworksAI_HQ, @CerebrasSystems, @GroqInc y @togethercompute, así que tenemos un asiento en primera fila para ver lo que está sucediendo. Algo a recordar: la inferencia para nuevos modelos abiertos en la frontera no es fácil, especialmente con un nuevo formato como harmony y el volumen de interés que gpt-oss está generando desde el principio. Los picos tempranos pueden afectar temporalmente la calidad, precisión y "vibras" en general, particularmente solo 24 horas después del lanzamiento, cuando los proveedores están corriendo contra el reloj con apenas algo de sueño. Algunos consejos para evitar formar opiniones erróneas: - Si te importa obtener vibras lo más rápido posible, utiliza una configuración alojada que te dé una diversidad de proveedores como los proveedores de inferencia de HF (y sigue las guías estándar oficiales ( - Si puedes, pruébalo en tu propio hardware desde las páginas de modelos de HF (que suelen ser buenas fuentes de verdad con transformers y vLLM (ten en cuenta que también puedes cometer errores en la generación allí) - Relájate y toma X opiniones fuertes con un grano de sal. Incluso si los primeros días pueden ser confusos, el poder del código abierto es que no hay trampas, así que descubriremos todas las fortalezas y limitaciones de estos modelos progresivamente. Personalmente, creo que este es un lanzamiento histórico por parte del equipo de @OpenAI, del tipo que recordaremos en 10 años debido a sus implicaciones. ¡No puedo esperar a ver lo que depara el futuro 🚀🚀🚀