Presentamos ChatGPT Pro
Ampliamos el uso de la IA del futuro.
A medida que la IA avance, resolverá problemas cada vez más complejos y críticos. Además, es necesaria mucha más computación para mejorar estas funciones.
Hoy anunciamos ChatGPT Pro, un plan mensual de 200 $ que permite ampliar el acceso a los mejores modelos y herramientas de OpenAI. Este plan incluye acceso ilimitado a nuestro modelo más inteligente, OpenAI o1, así como a o1‑mini, GPT‑4o y al modo de voz avanzado. Asimismo, comprende el modo o1 pro, una versión de o1 que utiliza más computación a fin de ofrecer mayor razonamiento y respuestas incluso mejores a los problemas más difíciles. En el futuro, esperamos añadir a este plan funciones de productividad más potentes y con mayor cantidad de recursos informáticos.
ChatGPT Pro aporta a los investigadores, ingenieros y otras personas que usan a diario información científica una forma de acelerar su productividad y situarse a la vanguardia de los avances en IA.
ChatGPT Pro permite acceder a una versión de nuestros modelos más inteligentes que piensa durante más tiempo para ofrecer respuestas más fiables. En las evaluaciones de los testers expertos externos, se observó que el modo o1 pro genera respuestas integrales más fiables y precisas, en especial en áreas como la ciencia de datos, la programación y el análisis de jurisprudencia.
Comparado tanto con o1 como con o1‑preview, el modo o1 pro rinde mejor en cuanto a las complejas evaluaciones comparativas por aprendizaje automático en matemáticas, ciencias y programación.
Matemáticas de competición (AIME 2024)
Código de la competición (Codeforces)
Preguntas científicas de nivel de doctorado (GPQA Diamond)
Con el objetivo de señalar la principal fortaleza del modo o1 pro (fiabilidad mejorada), usamos un entorno de evaluación más estricto: solo se considera que un modelo resuelve una cuestión si encuentra la respuesta correcta en cuatro de los cuatro intentos («fiabilidad 4/4»), no solo en uno.
Matemáticas de competición (AIME 2024)
Código de la competición (Codeforces)
Preguntas científicas de nivel de doctorado (GPQA Diamond)
Los usuarios de Pro pueden acceder a esta función seleccionando el modo o1 pro en el selector de modelos y planteando una pregunta. Debido a que las respuestas tardarán más en generarse, ChatGPT mostrará la barra de progreso y enviará una notificación en la aplicación si cambias a otra conversación.

Con el fin de conseguir avances significativos en los campos que benefician a la humanidad, otorgamos 10 becas de ChatGPT Pro a investigadores médicos de instituciones pioneras en Estados Unidos, con la previsión de ampliarlas a otras regiones y áreas de investigación en el futuro. Las primeras diez becas se concederán a investigadores, entre ellos:
- Catherine Brownstein(se abre en una ventana nueva), Máster en Salud Pública, doctora y profesora auxiliar en el Boston Children’s Hospital y Harvard Medical School, se especializa en el descubrimiento de nuevos genes para enfermedades raras y huérfanas.
- Justin Reese(se abre en una ventana nueva), doctor y científico de investigación computacional en Berkeley Lab, utiliza complejos datos biomédicos a fin de extraer nuevos conocimientos para hacer frente a las enfermedades humanas.
- Rhoda Au(se abre en una ventana nueva), doctora y profesora de anatomía y neurobiología en Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, investiga en el campo del envejecimiento y la demencia.
- Derya Unutmaz(se abre en una ventana nueva), doctor en Medicina y profesor de medicina genómica en The Jackson Laboratory, investiga el envejecimiento y la inmunoterapia oncológica.
Añadiremos funciones Pro con el tiempo para crear más tareas con mayor cantidad de recursos informáticos. También seguiremos ofreciendo muchas de estas funciones al resto de nuestros suscriptores. Obtén más información o suscríbete en ChatGPT(se abre en una ventana nueva).
* En los concursos de Codeforces, los participantes pueden enviar múltiples soluciones. En la evaluación de fiabilidad, cada envío representa la solución con peor resultado de las cuatro muestras generadas por el modelo.