{"id":1722,"date":"2026-07-30T09:35:14","date_gmt":"2026-07-30T09:35:14","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1722"},"modified":"2026-07-30T09:35:14","modified_gmt":"2026-07-30T09:35:14","slug":"openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/","title":{"rendered":"OpenAI afirma que el resultado de GPT-5.6 Sol en ARC-AGI-3 supera ahora al de Opus 5"},"content":{"rendered":"<p>OpenAI ha publicado una entrada titulada \u00abC\u00f3mo activar dos configuraciones triplic\u00f3 nuestros resultados en el benchmark ARC-AGI-3\u00bb, y the-decoder.com informa que la empresa est\u00e1 utilizando esos resultados para afirmar una <strong>GPT-5.6 Sol en ARC-AGI-3<\/strong> ventaja sobre el modelo rival Opus 5 cuando el benchmark se ejecuta mediante la \u00faltima API de OpenAI con dos configuraciones adicionales activadas. Esta afirmaci\u00f3n resulta notable menos por su posici\u00f3n en el ranking que por lo que revela acerca de cu\u00e1nto dependen los resultados de los benchmarks de la configuraci\u00f3n exacta empleada para obtenerlos \u2014un detalle que rara vez sobrevive el tr\u00e1nsito desde una entrada del blog de un proveedor hasta un gr\u00e1fico en una diapositiva.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>Seg\u00fan el titular propio de OpenAI, la empresa ha publicado una entrada en la que afirma que activar dos configuraciones triplic\u00f3 sus resultados en el benchmark ARC-AGI-3.<\/li>\n<li>the-decoder.com reports that OpenAI claims GPT-5.6 Sol beats Opus 5 on ARC-AGI-3 using its latest API plus those two additional settings.<\/li>\n<li>La mejora reportada de tres veces proviene de cambios de configuraci\u00f3n, no de una nueva versi\u00f3n del modelo, seg\u00fan el enfoque utilizado en la propia entrada de OpenAI.<\/li>\n<li>Ninguno de los fragmentos de fuente proporciona puntuaciones espec\u00edficas, la identidad de las dos configuraciones ni las fechas de evaluaci\u00f3n, por lo que no deben asumirse dichos valores.<\/li>\n<li>Para los desarrolladores, la lecci\u00f3n pr\u00e1ctica es que la configuraci\u00f3n a nivel de API puede modificar sustancialmente los resultados de los benchmarks: los resultados solo son comparables cuando el entorno de evaluaci\u00f3n (harness) es id\u00e9ntico.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c123e454\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c123e454\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#What_OpenAI_has_actually_claimed_about_GPT-56_Sol_on_ARC-AGI-3\" >\u00bfQu\u00e9 ha afirmado realmente OpenAI sobre GPT-5.6 Sol en ARC-AGI-3?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#Why_%E2%80%9Ctwo_settings%E2%80%9D_is_the_most_important_phrase_in_the_story\" >Por qu\u00e9 \u00abdos configuraciones\u00bb es la frase m\u00e1s importante de esta historia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#GPT-56_Sol_vs_Opus_5_what_the_sources_establish_and_what_they_do_not\" >GPT-5.6 Sol frente a Opus 5: qu\u00e9 establecen las fuentes y qu\u00e9 no<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#What_this_means_for_developers_building_on_the_OpenAI_API\" >Qu\u00e9 implica esto para los desarrolladores que construyen aplicaciones sobre la API de OpenAI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#ARC-AGI-3_and_the_shift_towards_interactive_evaluation\" >ARC-AGI-3 y el cambio hacia la evaluaci\u00f3n interactiva<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#How_to_read_vendor_benchmark_claims_without_overcorrecting\" >C\u00f3mo interpretar las afirmaciones de benchmarks de los proveedores sin exagerar su alcance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#Frequently_asked_questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#The_bottom_line\" >En resumen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_OpenAI_has_actually_claimed_about_GPT-56_Sol_on_ARC-AGI-3\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 ha afirmado realmente OpenAI sobre GPT-5.6 Sol en ARC-AGI-3?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La fuente principal aqu\u00ed es la propia OpenAI. El t\u00edtulo de su entrada es \u00abC\u00f3mo activar dos configuraciones triplic\u00f3 nuestros resultados en el benchmark ARC-AGI-3\u00bb, lo cual establece tres hechos: el benchmark en cuesti\u00f3n es ARC-AGI-3, la mejora se atribuye a la activaci\u00f3n de dos configuraciones y la magnitud de dicha mejora se describe como una triplicaci\u00f3n de la puntuaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La segunda fuente, the-decoder.com, a\u00f1ade el marco competitivo. Su informe se\u00f1ala que OpenAI afirma que GPT-5.6 Sol supera a Opus 5 en ARC-AGI-3 con su API m\u00e1s reciente y dos configuraciones adicionales. Ese es el alcance total de lo que consta oficialmente en los materiales disponibles al momento de redactar este art\u00edculo. Los valores subyacentes de las puntuaciones, el ordenamiento previo de los modelos antes de activar las configuraciones, el n\u00famero de tareas ejecutadas y el presupuesto de c\u00f3mputo o de tokens por intento no se especifican en los fragmentos de fuente, y ninguna lectura responsable deber\u00eda llenar esos vac\u00edos mediante inferencias.<\/p>\n<p>Vale la pena precisar con exactitud la naturaleza de la afirmaci\u00f3n, porque es f\u00e1cil malinterpretarla. No se informa que OpenAI est\u00e9 anunciando un nuevo modelo. Se informa que est\u00e1 anunciando un nuevo <em>resultado<\/em> para un modelo ya existente, obtenido al modificar la forma en que dicho modelo se invoca.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_%E2%80%9Ctwo_settings%E2%80%9D_is_the_most_important_phrase_in_the_story\"><\/span>Por qu\u00e9 \u00abdos configuraciones\u00bb es la frase m\u00e1s importante de esta historia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Triplicar una puntuaci\u00f3n de benchmark \u00fanicamente mediante cambios de configuraci\u00f3n representa una variaci\u00f3n considerable y apunta a un problema m\u00e1s amplio en la forma en que la industria compara modelos. Las evaluaciones de vanguardia no consisten simplemente en enviar un prompt y registrar una respuesta. El resultado depende del entorno que rodea al modelo: cu\u00e1ntos intentos se le permiten, cu\u00e1nto tiempo puede razonar antes de responder, si puede invocar herramientas, c\u00f3mo se analizan sus salidas y c\u00f3mo se gestionan los reintetos ante fallos. Cambiar cualquiera de esos factores modifica tambi\u00e9n el resultado num\u00e9rico.<\/p>\n<p>Este es un contexto general, no un detalle reportado: las fuentes no identifican cu\u00e1les son las dos configuraciones que OpenAI activ\u00f3. Sin embargo, la direcci\u00f3n del hallazgo concuerda con un patr\u00f3n bien conocido: en benchmarks dise\u00f1ados para evaluar razonamiento y adaptabilidad, m\u00e1s que mera recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, el entorno de evaluaci\u00f3n (harness) suele explicar tanta variabilidad como los propios pesos del modelo. Por ello, un titular como \u00abel modelo A supera al modelo B\u00bb resulta incompleto sin especificar la configuraci\u00f3n que gener\u00f3 dicho resultado.<\/p>\n<p>Para quienes mantienen una lista corta de modelos candidatos, esto constituye una raz\u00f3n para considerar las comparaciones publicadas por los proveedores como un punto de partida, no como un veredicto definitivo. Nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/models\/\">Base de datos de modelos de IA<\/a> base de datos sigue las especificaciones publicadas por los distintos proveedores, pero ninguna tabla est\u00e1tica puede capturar las configuraciones en tiempo de ejecuci\u00f3n utilizadas en una prueba de benchmark.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"GPT-56_Sol_vs_Opus_5_what_the_sources_establish_and_what_they_do_not\"><\/span>GPT-5.6 Sol frente a Opus 5: qu\u00e9 establecen las fuentes y qu\u00e9 no<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dado el volumen de cobertura secundaria que suele generar una afirmaci\u00f3n como esta, resulta \u00fatil separar los hechos reportados de los detalles que simplemente no aparecen. La tabla siguiente refleja \u00fanicamente lo que figura en las dos fuentes disponibles.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Detalles<\/th>\n<th>Estado seg\u00fan las fuentes disponibles<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Benchmark<\/td>\n<td>ARC-AGI-3, mencionado tanto en el t\u00edtulo de la entrada de OpenAI como en el informe de the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modelos comparados<\/td>\n<td>GPT-5.6 Sol y Opus 5, seg\u00fan the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Resultado afirmado<\/td>\n<td>OpenAI afirma que GPT-5.6 Sol supera a Opus 5, seg\u00fan the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mejora reportada<\/td>\n<td>Las puntuaciones \u00abse triplicaron\u00bb tras activar dos configuraciones, seg\u00fan el t\u00edtulo de la entrada de OpenAI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Condiciones<\/td>\n<td>API m\u00e1s reciente de OpenAI m\u00e1s dos configuraciones adicionales, seg\u00fan the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Puntuaciones espec\u00edficas<\/td>\n<td>No aparecen en los fragmentos de fuente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Identidad de las dos configuraciones<\/td>\n<td>No aparecen en los fragmentos de fuente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Verificaci\u00f3n independiente<\/td>\n<td>No aparecen en los fragmentos de fuente<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La \u00faltima fila merece especial \u00e9nfasis. Como se informa, se trata de una afirmaci\u00f3n del fabricante sobre su propio modelo, publicada por el fabricante y difundida por the-decoder.com como una afirmaci\u00f3n \u2014no como un resultado verificado de terceros\u2014. Esto no es una cr\u00edtica al trabajo realizado \u2014publicar los detalles de la configuraci\u00f3n es m\u00e1s transparente que limitarse a dar un n\u00famero sin contexto\u2014, pero s\u00ed establece un est\u00e1ndar de evidencia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_this_means_for_developers_building_on_the_OpenAI_API\"><\/span>Qu\u00e9 implica esto para los desarrolladores que construyen aplicaciones sobre la API de OpenAI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La conclusi\u00f3n pr\u00e1ctica para los desarrolladores no es \u00abcambiar de modelo\u00bb. Es que los valores predeterminados que heredan al llamar a una API pueden no ser los ajustes que produjeron los resultados num\u00e9ricos que leyeron. Si un resultado publicado depende de dos ajustes no predeterminados, un equipo que intente reproducir esa carga de trabajo con par\u00e1metros predeterminados deber\u00eda esperar un resultado sustancialmente distinto.<\/p>\n<p>Se derivan tres consecuencias. Primero, la selecci\u00f3n de modelos basada en benchmarks debe ir acompa\u00f1ada de una evaluaci\u00f3n interna sobre sus propias tareas, ejecutada con la configuraci\u00f3n exacta que planea implementar. Segundo, cualquier ajuste que incremente los puntajes al ampliar el esfuerzo de razonamiento o los reintentos suele incrementar tambi\u00e9n el costo; por tanto, la comparaci\u00f3n relevante es la calidad por unidad de gasto, no la calidad en s\u00ed \u2014algo que nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-api-cost-calculator\/\">Calculadora de costos de API de IA<\/a> est\u00e1 dise\u00f1ado para cuantificar concretamente. Tercero, al comparar proveedores distintos, los ajustes deben coincidir en ambos lados; de lo contrario, la comparaci\u00f3n no es v\u00e1lida.<\/p>\n<p>Ninguna de las fuentes indica las implicaciones de coste de los dos ajustes de OpenAI, por lo que dicha relaci\u00f3n se presenta aqu\u00ed como un an\u00e1lisis general, no como un hecho reportado. Sin embargo, es la pregunta que la mayor\u00eda de los equipos de ingenier\u00eda formular\u00e1n a continuaci\u00f3n, y es perfectamente razonable plantearla a cualquier proveedor que publique un resultado dependiente de la configuraci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ARC-AGI-3_and_the_shift_towards_interactive_evaluation\"><\/span>ARC-AGI-3 y el cambio hacia la evaluaci\u00f3n interactiva<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La familia de benchmarks ARC-AGI se ha convertido en un punto de referencia en las discusiones sobre razonamiento general precisamente porque resiste las estrategias de memorizaci\u00f3n que inflan los resultados en conjuntos de pruebas anteriores. Las versiones sucesivas han avanzado hacia tareas que exigen que el modelo deduzca reglas que no ha visto antes, en lugar de recuperar un patr\u00f3n ya conocido.<\/p>\n<p>Ese dise\u00f1o tiene un efecto secundario relevante para esta historia: los benchmarks que premian la exploraci\u00f3n y la resoluci\u00f3n de problemas en m\u00faltiples pasos son inusualmente sensibles al margen que el entorno de evaluaci\u00f3n (harness) otorga al modelo para explorar. Por tanto, un cambio de configuraci\u00f3n que permita mayor deliberaci\u00f3n o una interacci\u00f3n m\u00e1s estructurada puede generar un salto mayor que el mismo cambio en una prueba de respuesta a preguntas en una sola ronda. Una vez m\u00e1s, esto es contexto general sobre c\u00f3mo funcionan tales benchmarks, no una afirmaci\u00f3n sobre los ajustes espec\u00edficos de OpenAI, que las fuentes no describen.<\/p>\n<p>Los equipos que eval\u00faan modelos para trabajos aut\u00f3nomos y multietapa reconocer\u00e1n este patr\u00f3n a partir de sus propias pruebas: la misma sensibilidad a la estructura de apoyo (scaffolding) aparece en todas las herramientas analizadas en nuestro resumen de <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-ai-coding-agents-2026\/\">agentes de programaci\u00f3n con IA<\/a>, donde el dise\u00f1o del entorno de evaluaci\u00f3n (harness) suele marcar la diferencia entre un agente utilizable y otro inutilizable, aun cuando ambos usen el mismo modelo subyacente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_read_vendor_benchmark_claims_without_overcorrecting\"><\/span>C\u00f3mo interpretar las afirmaciones de benchmarks de los proveedores sin exagerar su alcance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Existe la tentaci\u00f3n de descartar los resultados dependientes de la configuraci\u00f3n como mera estrategia de marketing. Esa ser\u00eda la lecci\u00f3n equivocada. Un proveedor que publica qu\u00e9 ajustes activ\u00f3 ha aportado a la comunidad m\u00e1s elementos \u00fatiles que uno que solo publica un n\u00famero aislado, y la afirmaci\u00f3n resultante es, al menos en principio, comprobable.<\/p>\n<p>La postura \u00fatil se sit\u00faa entre la credulidad y el rechazo. Trate la afirmaci\u00f3n tal como se reporta: OpenAI afirma que activar dos ajustes triplic\u00f3 sus puntuaciones en el benchmark ARC-AGI-3, y que los resultados obtenidos colocan a GPT-5.6 Sol por delante de Opus 5. Espere las ejecuciones independientes antes de considerar definitivo dicho ordenamiento. Y cuando se publiquen \u00edntegramente los ajustes espec\u00edficos y las puntuaciones, verifique si dicha configuraci\u00f3n est\u00e1 disponible y es asequible en el nivel tarifario que usted realmente utiliza. Cuando el coste forma parte de la decisi\u00f3n, nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-price-performance-index-2026\/\">\u00cdndice de relaci\u00f3n precio-rendimiento de IA<\/a> registra hasta qu\u00e9 punto un determinado nivel de calidad se extiende entre distintos proveedores.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 afirm\u00f3 exactamente OpenAI sobre GPT-5.6 Sol en ARC-AGI-3?<\/strong> Seg\u00fan the-decoder.com, OpenAI afirma que GPT-5.6 Sol supera a Opus 5 en ARC-AGI-3 cuando se ejecuta con su \u00faltima API y con dos ajustes adicionales activados. La propia entrada de OpenAI lleva por t\u00edtulo \u00abC\u00f3mo activar dos ajustes triplic\u00f3 nuestras puntuaciones en el benchmark ARC-AGI-3\u00bb.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 dos ajustes se activaron?<\/strong> Los fragmentos de fuente disponibles no los nombran. Hasta que se confirmen los detalles completos de la entrada de OpenAI, cualquier identificaci\u00f3n espec\u00edfica ser\u00eda pura especulaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>\u00bfSignifica esto que GPT-5.6 Sol es un nuevo modelo?<\/strong> Nada en las fuentes indica el lanzamiento de un nuevo modelo. El cambio reportado concierne a c\u00f3mo se configur\u00f3 e invoc\u00f3 un modelo existente mediante la \u00faltima API de OpenAI.<\/p>\n<p><strong>\u00bfSe ha verificado de forma independiente este resultado?<\/strong> No, seg\u00fan el material disponible. the-decoder.com lo presenta como una afirmaci\u00f3n de OpenAI, y ninguna confirmaci\u00f3n de terceros aparece en las fuentes.<\/p>\n<p><strong>\u00bfDebe esto cambiar el modelo que uso en producci\u00f3n?<\/strong> No por s\u00ed solo. Un resultado de benchmark dependiente de la configuraci\u00f3n constituye una evidencia d\u00e9bil para tomar decisiones de producci\u00f3n; una evaluaci\u00f3n sobre su propia carga de trabajo, con sus propios ajustes y presupuesto, es mucho m\u00e1s s\u00f3lida.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>En resumen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La afirmaci\u00f3n reportada sobre GPT-5.6 Sol en ARC-AGI-3 es un dato \u00fatil envuelto en una advertencia importante. OpenAI afirma que dos ajustes triplicaron sus puntuaciones, y the-decoder.com informa que la empresa ahora sit\u00faa a GPT-5.6 Sol por delante de Opus 5 en dicho benchmark, usando su \u00faltima API. Lo que las fuentes no proporcionan \u2014las puntuaciones, los ajustes, el coste ni una replicaci\u00f3n independiente\u2014 es precisamente lo necesario para considerar dicho ordenamiento como duradero, y no meramente provisional. Hasta que esos detalles queden registrados p\u00fablicamente, la interpretaci\u00f3n m\u00e1s prudente es que la configuraci\u00f3n ha demostrado tener una influencia muy significativa en ARC-AGI-3, y que cualquier comparaci\u00f3n entre l\u00edderes (leaderboard) realizada sin igualar las configuraciones no est\u00e1 midiendo lo que aparentemente mide.<\/p>\n<p><em>Fuentes: news.google.com. Informado el 30 de julio de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>OpenAI has published a post saying two configuration settings tripled its ARC-AGI-3 scores, with the-decoder.com reporting the company now claims GPT-5.6 Sol beats Opus 5 on the benchmark when run through its latest API.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1793,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[872,1033,870,1036,426,1035,1034],"class_list":["post-1722","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-llms","tag-ai-benchmarks","tag-arc-agi-3","tag-gpt-5-6-sol","tag-llm-evaluation","tag-openai","tag-openai-api","tag-opus-5"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1722"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1724,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722\/revisions\/1724"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1793"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1722"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1722"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1722"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}