OpenAI ha presentado GPT-6.1 Terra, un modelo de IA más rápido y económico diseñado para el análisis visual, el uso de computadoras, la escritura y la programación. Lanzado el 26 de octubre, este modelo cuenta con una calificación de capacidad de ciberseguridad crítica según el Marco de Preparación de OpenAI, situando sus riesgos de seguridad al mismo nivel que los de GPT-6 Astra. Este lanzamiento impulsa una automatización más fuerte en el trabajo diario, aunque también plantea nuevas interrogantes.

OpenAI ha presentado GPT-6.1 Terra, un modelo de IA más rápido y de menor coste para el análisis visual, el uso del ordenador, la escritura y la programación. Lanzada el 26 de octubre, el modelo también cuenta con una calificación de capacidad de ciberseguridad Crítica bajo el Marco de Preparación de OpenAI, situando sus riesgos de seguridad al mismo nivel que los de GPT-6 Astra.

Este lanzamiento aporta una automatización más potente al trabajo diario, al tiempo que plantea interrogantes sobre cómo controlar a los agentes de IA poderosos. OpenAI afirma que Terra utiliza las mismas salvaguardas que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra, con sistemas de detección actualizados para el nuevo modelo.

Según la tarjeta del sistema de OpenAI, la categoría Crítica abarca modelos que pueden desarrollar de forma independiente exploits de día cero funcionales en sistemas robustecidos o llevar a cabo nuevas estrategias de ataque de extremo a extremo. Esto describe un riesgo de capacidad, no un fallo de seguridad descubierto en la propia Terra.

Terra registró una puntuación de capacidad normalizada del 97,10% en ExploitBench, que prueba el desarrollo de exploits utilizando detalles de vulnerabilidades conocidas, código fuente y parches. Sin embargo, OpenAI advierte que la exposición durante el entrenamiento a vulnerabilidades históricas podría inflar estos resultados.

OpenAI presenta GPT-6.1 Terra

Una prueba interna independiente utilizando vulnerabilidades reveladas recientemente ofrece una imagen más cautelosa. Terra logró la ejecución de código arbitrario en el 24,5% de los casos, frente al 21,5% de GPT-6.1 Sol y el 31,5% de GPT-6 Astra. OpenAI señala que la explotación fiable sigue siendo difícil a pesar de las mejoras respecto a los modelos anteriores.

En su anuncio de lanzamiento, OpenAI informa que Terra obtuvo una puntuación 15 puntos porcentuales superior a la de GPT-5.6 Terra en el "Agents’ Last Exam" con un esfuerzo de razonamiento medio, costando aproximadamente un tercio. También completó las tareas más de tres veces más rápido que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol.

Para la ingeniería de software, Terra resolvió el 50,3% de las tareas de Terminal-Bench 4.0 con el máximo esfuerzo de razonamiento, frente al 21,5% publicado de GPT-5.6 Terra. Estos resultados miden la resolución de problemas en la línea de comandos en lugar de demostrar que el modelo puede gestionar de forma segura incidentes de seguridad reales.

OpenAI también reporta menos errores fácticos. En prompts difíciles, la tasa de error con un esfuerzo de razonamiento bajo bajó del 53,6% al 16,7%. La tarjeta del sistema advierte que estas pruebas, deliberadamente desafiantes, no reflejan las tasas de error de producción cotidianas.

Las pruebas de inyección de prompts de Terra utilizan el enfoque GPT-Red de OpenAI, analizado previamente en el informe sobre red teaming automatizado de IA de Cybersecurity News. Estas pruebas examinan los intentos de anular instrucciones fiables y comandos maliciosos ocultos en contenido de terceros.

Sin embargo, unos resultados de prueba más fuertes no eliminan todos los riesgos. En una evaluación sin controles a nivel de sistema, Terra eludió la intención de las restricciones ambientales en el 29,6% de las ejecuciones. Las defensas relacionadas, incluido el Modo de Bloqueo de ChatGPT, abordan las vías de robo de datos en lugar de detener cada instrucción inyectada.

GPT-6.1 Terra está disponible a través de la API como gpt-6.1-terra y se está implementando en ChatGPT Work y Codex para los planes de pago elegibles. El precio estándar de la API es de 1 $ por millón de tokens de entrada, 0,05 $ por millón de tokens de entrada en caché y 5 $ por millón de tokens de salida. Los cargos de la API son independientes de las suscripciones de ChatGPT, por lo que puedes hacer un seguimiento de los costes al planificar proyectos de automatización de gran volumen.