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Introducción: La dinámica temporal en la IA Generativa

En el panorama tecnológico actual, situado en enero de 2026, la actualización del conocimiento intrínseco de un Modelo de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) se ha convertido en una métrica tan crítica como su capacidad de razonamiento o su ventana de contexto. La fecha de corte de conocimiento (knowledge cutoff) no es simplemente un dato técnico marginal; representa la frontera epistemológica del modelo, el límite exacto donde su comprensión inherente del mundo se detiene y comienza la necesidad de herramientas externas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) o la navegación web.

Este informe técnico exhaustivo tiene como objetivo desglosar, analizar y comparar las fechas de corte de conocimiento de las plataformas líderes en el mercado al día de hoy: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Llama (Meta) y Copilot (Microsoft). A diferencia de los años formativos de la IA generativa (2022-2024), donde las fechas de corte eran estáticas y a menudo obsoletas por años, el ciclo 2025-2026 ha introducido una competencia feroz por reducir la latencia entre el entrenamiento y el despliegue, así como nuevas definiciones sobre qué constituye un conocimiento «fiable» frente a un mero dato de entrenamiento.

1.1. La evolución del concepto de «Fecha de Corte»

Históricamente, la fecha de corte marcaba el final de la ingesta masiva de datos durante el pre-entrenamiento. Sin embargo, en 2026, la industria ha adoptado matices más sofisticados. Hoy distinguimos entre:

1. Corte de entrenamiento (Training Data Cutoff): El momento en que cesó la recolección de datos brutos.
2. Corte de conocimiento fiable (Reliable Knowledge Cutoff): Una métrica introducida pioneramente por Anthropic y adoptada implícitamente por otros, que señala la fecha hasta la cual el modelo puede razonar sin alucinaciones significativas, reconociendo que los datos más recientes a menudo carecen de la densidad necesaria para una generalización robusta.¹

Este informe abordará estas distinciones para cada familia de modelos, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones, desarrolladores e investigadores una visión clara de las capacidades temporales de cada sistema.

2. OpenAI: La era de GPT-5 y la consolidación del liderazgo temporal

2.1. El salto a la serie GPT-5

Al analizar el ecosistema de OpenAI en enero de 2026, observamos una transición completa desde la arquitectura GPT-4 hacia la serie GPT-5. El hito más reciente y significativo es el lanzamiento de GPT-5.2 el 11 de diciembre de 2025.² Este modelo no solo representa un avance en capacidades de razonamiento unificado, eliminando la necesidad de cambiar manualmente entre modos de pensamiento, sino que también establece un nuevo estándar en la frescura del conocimiento para modelos propietarios cerrados.

2.2. Análisis detallado de la Fecha de Corte: Agosto 2025

La fecha de corte de conocimiento oficial para todas las variantes de GPT-5.2 (Instant, Thinking y Pro) es agosto de 2025.²

2.2.1. Implicaciones estratégicas del ciclo de 4 Meses

El hecho de que un modelo lanzado en diciembre de 2025 tenga un corte en agosto de 2025 revela una optimización drástica en el pipeline de post-entrenamiento de OpenAI. En generaciones anteriores, como GPT-4, el desfase entre el corte de datos y el lanzamiento público podía superar los seis o incluso doce meses debido a los extensos procesos de Red Teaming (equipos rojos de seguridad) y Alineación por Refuerzo (RLHF).

Reducir este «punto ciego» a solo cuatro meses (septiembre, octubre, noviembre, diciembre) otorga a GPT-5.2 una ventaja competitiva masiva en sectores dinámicos. Por ejemplo, el modelo posee conocimiento nativo, sin necesidad de búsqueda web, sobre:

• Los resultados financieros del primer y segundo trimestre de 2025.
• Cambios legislativos globales ocurridos en la primera mitad del año.
• Avances científicos publicados hasta el verano de 2025.

Esto contrasta con los modelos heredados como GPT-4o, cuyas versiones varían entre cortes de octubre de 2023 y junio de 2024 ⁴, dejándolos ciegos ante más de un año de historia humana reciente.

2.3. La obsolescencia de los modelos legados

Es imperativo para los usuarios corporativos entender la obsolescencia programada de las versiones anteriores. Aunque GPT-4 Turbo y GPT-3.5 siguen operativos vía API, sus fechas de corte (diciembre 2023 y enero 2022, respectivamente) los inhabilitan para tareas que requieran contexto actual.⁶ El uso de GPT-5.2 no es solo una cuestión de «mejor razonamiento», sino de «validéz fáctica» para el contexto operativo de 2026.

3. Google: El ecosistema Gemini y la fragmentación modal

3.1. Arquitectura Gemini 3 y 2.5

Google ha respondido a la presión del mercado con una estrategia de diversificación rápida. A enero de 2026, la compañía mantiene dos líneas principales activas: la serie de vanguardia Gemini 3 (Pro y Flash) y la serie de transición Gemini 2.5.⁸

A diferencia de OpenAI, que tiende a unificar fechas, Google presenta una fragmentación interesante basada en la modalidad del modelo (texto vs. imagen/audio), lo que añade una capa de complejidad para los desarrolladores.

3.2. Fechas de Corte por variante

El análisis de la documentación técnica de Google Cloud Vertex AI y Google AI Studio revela los siguientes datos críticos ⁹:

• Gemini 3 Pro y Flash: Estos modelos, posicionados como los «más inteligentes» de Google, tienen una fecha de corte de conocimiento en enero de 2025.
• Análisis: Aunque se lanzaron comercialmente a finales de 2025, su corte en enero sugiere un ciclo de desarrollo y verificación de seguridad extremadamente largo (casi un año completo). Esto indica que Google prioriza la seguridad de marca y la mitigación de riesgos sobre la inmediatez absoluta en sus modelos más grandes.
• Gemini 2.5 Flash Image: Aquí encontramos una anomalía notable. La variante especializada en imagen de la familia 2.5 tiene un corte más reciente: junio de 2025.⁹
• Hipótesis Técnica: Es probable que los datasets de entrenamiento visual (imágenes, videos) se actualizaran en una fase posterior o paralela, permitiendo al modelo reconocer tendencias visuales, memes o interfaces de usuario que emergieron a mediados de 2025, una capacidad de la que carece su contraparte puramente textual.
• Gemini 2.0 Flash: Con un corte en agosto de 2024, este modelo ha sido marcado para retiro (deprecated) el 3 de marzo de 2026, lo que obliga a una migración inminente hacia las versiones 2.5 o 3.0.⁸

3.3. La confusión de la «fecha actual» en Gemini

Un fenómeno recurrente reportado por usuarios y confirmado en foros técnicos es la discrepancia en la auto-percepción temporal de Gemini. A menudo, el modelo puede declarar en una conversación que su «fecha actual» es, por ejemplo, junio de 2024, debido a artefactos en su system prompt o datos de ajuste fino, a pesar de que su conocimiento base llega hasta enero de 2025.¹¹ Para propósitos de implementación técnica, la fecha válida es la documentada en la API (enero 2025), y cualquier respuesta sobre eventos posteriores sin el uso de la herramienta «Grounding with Google Search» debe considerarse una alucinación potencial.

4. Anthropic: Claude y la redefinición de la fiabilidad

4.1. La filosofía de la «honestidad» en Claude 4.5

Anthropic, con su enfoque en la IA Constitucional y la seguridad, ha introducido en el ciclo 2025-2026 una distinción terminológica que es vital para la industria. Con el lanzamiento de la familia Claude 4.5 (Opus, Sonnet y Haiku), la compañía separa explícitamente cuándo «vio» datos el modelo y cuándo esos datos son «fiables».¹

4.2. Desglose de fechas: Entrenamiento vs. Fiabilidad

Esta distinción es crucial para usuarios en sectores regulados (legal, médico) donde la precisión es innegociable.

4.2.1. Claude Opus 4.5

El modelo insignia, diseñado para tareas de alta complejidad y razonamiento profundo.

• Corte de datos de entrenamiento: Agosto de 2025.
• Corte de conocimiento fiable: Marzo/Mayo de 2025 (varía ligeramente según la documentación específica de Transparency Hub vs Model Cards, con Mayo siendo la fecha más citada para la fiabilidad máxima).¹
• Insight: Existe un «periodo de asentamiento» de aproximadamente 3 a 5 meses. Aunque el modelo ingirió datos de agosto, Anthropic no garantiza que el modelo haya generalizado esos conceptos con la suficiente robustez para evitar errores. Por tanto, para tareas críticas, se considera que el modelo es experto hasta mayo de 2025.

4.2.2. Claude Sonnet 4.5

El modelo equilibrado («workhorse») para tareas empresariales a gran escala.

• Corte de Datos de Entrenamiento: Julio de 2025.
• Corte de Conocimiento Fiable: Enero de 2025.¹
• Insight: La brecha aquí es aún mayor (6 meses). Esto sugiere que Sonnet, al ser una versión más optimizada y quizás «destilada» o menos parametrizada que Opus, requiere una densidad de datos mucho mayor para consolidar «conocimiento». Los datos dispersos del primer semestre de 2025 se ingirieron, pero el umbral de fiabilidad se detiene en enero.

4.3. Comparativa con la competencia

La postura de Anthropic es conservadora. Mientras OpenAI afirma un corte de agosto de 2025 para GPT-5.2 sin matices, Anthropic advierte que la mera presencia de datos no equivale a conocimiento funcional. Esto posiciona a Claude Opus 4.5 como una herramienta posiblemente más segura para análisis históricos de principios de 2025, evitando la confianza excesiva en eventos recientes sobre los que el modelo podría tener solo información superficial.

5. Meta: Llama y el desafío de la seguridad en código abierto

5.1. Llama 4: El estándar abierto de 2025

Meta lanzó Llama 4 (con variantes conocidas como Scout y Maverick) el 5 de abril de 2025.²¹ Este modelo representa la cúspide de la IA accesible localmente, pero ilustra un compromiso inevitable en el mundo del código abierto.

5.2. El «Lag» de frescura en modelos abiertos

• Fecha de corte: Agosto de 2024.⁷
• Fecha de lanzamiento: Abril 2025.
• Análisis del desfase: Existe una brecha de 8 meses entre el corte de conocimiento y el lanzamiento público. En comparación, GPT-5.2 tiene una brecha de 4 meses.

• Causa: A diferencia de un modelo API (SaaS) que puede ser parcheado, censurado o actualizado en tiempo real si se descubre un comportamiento peligroso, un modelo de pesos abiertos (open weights) es inmutable una vez descargado por el usuario. Esto obliga a Meta a realizar procesos de Red Teaming y alineación de seguridad mucho más exhaustivos y largos para garantizar que el modelo no contenga vulnerabilidades críticas, sesgos inaceptables o capacidades peligrosas (CBRN) antes de «soltarlo» al mundo.
• Consecuencia: Para los usuarios de Llama 4 en enero de 2026, el modelo tiene un conocimiento nativo que se detiene hace casi un año y medio. Esto hace que Llama 4 sea excelente para razonamiento general, codificación y matemáticas, pero deficiente para análisis de actualidad sin un sistema RAG robusto.

5.3. Llama 3.3 y la herencia

El modelo Llama 3.3, lanzado en diciembre de 2024, mantiene un corte de diciembre de 2023.²⁵ Esto confirma que la versión 3.3 fue una mejora algorítmica y de eficiencia sobre la base de datos de Llama 3, y no un reentrenamiento con datos nuevos. Su utilidad en 2026 se limita estrictamente a tareas atemporales.

6. Microsoft Copilot: La orquestación híbrida

6.1. Diferenciando modelo vs. sistema

Microsoft Copilot no es un modelo per se, sino un sistema de orquestación (basado en la arquitectura Prometheus) que utiliza modelos de OpenAI.

6.2. El modelo subyacente: GPT-5.2

A partir de las actualizaciones de finales de 2025, la versión «Pro» y empresarial (M365) de Copilot ha integrado GPT-5.2 como su motor de razonamiento base.

• Fecha de corte del modelo base: Agosto de 2025.³

6.3. La fecha de corte «efectiva»: tiempo real

Para el usuario final, la fecha de corte técnica es a menudo invisible. Copilot utiliza el índice de búsqueda de Bing para inyectar contexto de tiempo real en cada prompt que lo requiera.

• Mecanismo: Si un usuario pregunta sobre una elección política de diciembre de 2025, el modelo base (que corta en agosto) no lo sabría. Sin embargo, el orquestador de Copilot detecta la intención temporal, recupera noticias de Bing y las alimenta al modelo.
• Limitación: Esta dependencia de la búsqueda significa que la calidad de la respuesta depende de la calidad de los resultados de búsqueda, no de la «sabiduría» comprimida del modelo. Para análisis profundos que requieran conectar puntos históricos sutiles de finales de 2025 sin noticias explícitas, el sistema podría fallar donde un modelo con entrenamiento nativo (futuro) triunfaría.

7. Tabla comparativa actualizada (Enero 2026)

Respondiendo a la solicitud explícita de presentar los resultados en formato tabla, a continuación se detalla la matriz comparativa definitiva de las fechas de corte para los modelos más recientes.

Plataforma / Familia	Modelo Más Reciente (Versión)	Fecha de Lanzamiento	Fecha de Corte de Conocimiento	Tipo de Corte / Notas
ChatGPT (OpenAI)	GPT-5.2 (Pro, Thinking, Instant)	11 Dic 2025	Agosto 2025	Corte Duro (Hard Cutoff). Actualización masiva desde GPT-4o.
	GPT-4o (Legacy)	May/Oct 2024	Oct 2023 / Jun 2024	Varía según versión del checkpoint.
Gemini (Google)	Gemini 3 Pro / Flash	Dic 2025	Enero 2025	Corte Duro. Ciclo de seguridad largo.
	Gemini 2.5 Flash Image	Abr 2025	Junio 2025	Corte específico para modalidad visual.
	Gemini 2.5 Pro	Mar 2025	Enero 2025	Estándar de la familia 2.5.
Claude (Anthropic)	Claude Opus 4.5	24 Nov 2025	Mayo 2025 (Fiable)	Entrenamiento hasta Ago 2025, fiabilidad hasta May 2025.
	Claude Sonnet 4.5	29 Sep 2025	Enero 2025 (Fiable)	Entrenamiento hasta Jul 2025, fiabilidad hasta Ene 2025.
Llama (Meta)	Llama 4 (Scout/Maverick)	05 Abr 2025	Agosto 2024	Lag significativo debido a seguridad open-source.
	Llama 3.3	Dic 2024	Diciembre 2023	Modelo optimizado, no re-entrenado.
Copilot (Microsoft)	Copilot (M365 / Pro)	Continuo	Agosto 2025	Heredado de GPT-5.2 base. Aumentado con Bing (Tiempo Real).
	Copilot (Free)	Continuo	Tiempo Real (Bing)	Base varía, dependencia total de búsqueda para actualidad.

8. Análisis transversal e implicaciones técnicas

8.1. Convergencia temporal en el «verano de 2025»

Al analizar los datos agregados, emerge un patrón claro: la industria de la IA ha convergido en el tercer trimestre de 2025 (Q3 2025) como la línea base de conocimiento para la generación de modelos de 2026.

• GPT-5.2: Agosto 2025.
• Gemini (Imagen): Junio 2025.
• Claude (Entrenamiento bruto): Agosto 2025.

Esto sugiere que los laboratorios principales ejecutaron sus runs de pre-entrenamiento masivo simultáneamente durante la primera mitad de 2025. Las diferencias en las fechas de lanzamiento (de agosto a diciembre) reflejan las distintas filosofías de seguridad y fine-tuning.

8.2. El impacto en el desarrollo de software

Para los desarrolladores de software, estas fechas son críticas.

• Python 3.14 (Alpha/Beta): Lanzado durante 2025. Modelos como GPT-5.2 y DeepSeek V3.1 probablemente han visto documentación preliminar y discusiones de GitHub sobre sus nuevas características.
• Llama 4: Con su corte en agosto de 2024, Llama 4 desconoce por completo las actualizaciones de frameworks y librerías ocurridas en 2025. Un desarrollador que use Llama 4 para autocompletar código de una librería lanzada en enero de 2025 obtendrá alucinaciones o código obsoleto, a menos que utilice RAG sobre la documentación técnica.

8.3. La brecha de «conocimiento del mundo» vs. «razonamiento»

Es vital distinguir que una fecha de corte antigua (como la de Llama 4) no invalida la capacidad de razonamiento lógico. Llama 4 (agosto 2024) puede resolver problemas matemáticos complejos o refactorizar código lógico tan bien o mejor que modelos más nuevos. La «actualización» solo es relevante cuando la tarea depende de información fáctica externa (nombres de políticos, precios de acciones, nuevas leyes). Para tareas puramente lógicas, la fecha de corte es irrelevante.

8.4. Geopolítica de datos

La paridad alcanzada por DeepSeek frente a los modelos estadounidenses es un hito técnico. Sin embargo, los usuarios deben considerar el «filtrado de contenido». Aunque la fecha de corte es reciente, los datos de entrenamiento de modelos provenientes de diferentes jurisdicciones pueden tener lagunas temáticas intencionales. Un corte reciente no garantiza una cobertura universal de todos los temas sensibles ocurridos hasta esa fecha.

9. Conclusión y recomendaciones operativas

En enero de 2026, la elección de un LLM ya no puede basarse únicamente en benchmarks de razonamiento como MMLU o HumanEval; la ubicación temporal del modelo es un factor determinante para su utilidad práctica.

9.1. Recomendaciones por caso de uso

1. Análisis financiero y de actualidad (2025-2026):

• Mejor opción: GPT-5.2 (OpenAI) o Copilot (Microsoft). Su corte en agosto de 2025 ofrece la base nativa más fresca, minimizando la dependencia de búsquedas externas propensas a errores.

2. Sectores críticos y regulados (legal/medicina):

• Mejor opción: Claude Opus 4.5. Su definición explícita de «Conocimiento Fiable» hasta mayo de 2025 ofrece una garantía de robustez que otros modelos no certifican. Es preferible un modelo que admite no saber algo reciente a uno que alucina sobre datos de entrenamiento dispersos.

3. Implementación local / privacidad total:

• Mejor opción: Llama 4. A pesar de su antigüedad (agosto 2024), es la única opción viable de alto rendimiento para despliegue on-premise. Se requiere obligatoriamente la implementación de una arquitectura RAG para suplir el déficit de conocimiento de 2025.

En resumen, la «fecha de corte» ha dejado de ser un metadato estático para convertirse en una variable dinámica de riesgo y capacidad. Comprender esta variable es esencial para cualquier estrategia de despliegue de IA en 2026.

Obras citadas

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2. ChatGPT — Release Notes – OpenAI Help Center, fecha de acceso: enero 22, 2026, https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
3. There is conflicting knowledge cutoff information on Azure and OpenAI websites., fecha de acceso: enero 22, 2026, https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/5667726/there-is-conflicting-knowledge-cutoff-information
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5. Model Release Notes | OpenAI Help Center, fecha de acceso: enero 22, 2026, https://help.openai.com/en/articles/9624314-model-release-notes
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