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Conclusiones esencia de conectamentado
- Los diferentes modelos de IA ganan en imágenes, codificación e investigación.
- Las integraciones de aplicaciones a menudo agregan costosas capas de suscripción a IA.
- Obsesionarse con la traducción del maniquí importa menos que el flujo de trabajo.
El ritmo del cambio en el floreciente mundo de la IA generativa es vertiginosamente rápido. A menudo es difícil mantenerse al día con todo, incluso si se alcahuetería de su trabajo de tiempo completo. Los lectores me dicen que un campo de acción que encuentran particularmente confusa es la amplia escala de modelos de IA mal nombrados. ¿Cuál diablos es la diferencia entre GPT-5.2, Opus 4.5, Gemini 3, etc.? ¿Y por qué usarías uno sobre el otro?
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Para ser honesto, tratar de comprender completamente las diferencias detalladas entre cada uno de los modelos de IA hará que casi cualquiera se quede gritando en el bosque. Pero es sobrado acomodaticio, especialmente con ejemplos, entender qué modelos nominar para diferentes tareas. Eso es lo que vamos a hacer en este artículo.
Tenga en cuenta que las aplicaciones y los modelos de IA son bestias diferentes. El maniquí es el motor de IA subyacente que realiza el procesamiento de inteligencia. La aplicación es la útil que utilizas. Aquí hay un diagrama, creado en Nano Banano Pro de Google, que funciona en su decano parte correctamente.
Pero de la misma modo que diferentes vehículos utilizan diferentes tipos y marcas de motores, diferentes aplicaciones utilizan diferentes modelos. Por ejemplo, di exactamente el mismo mensaje que produjo el diagrama mencionado al turbina de imágenes de ChatGPT (a la izquierda) y al turbina de imágenes de Midjourney (a la derecha), y obtuvimos estos resultados:
Como puede ver, el resultado de ChatGPT es simple y sobrado claro, mientras que Midjourney se excedió y al mismo tiempo no siguió las indicaciones. Midjourney es excelente para imágenes conceptuales (como la creación de mi conejito exterior de un restaurante que se muestra en este artículo), pero es sobrado terrible para los diagramas.
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Dicho esto, siempre tenga en cuenta la descripción de mi amigo Vinnie Moscaritolo: «La IA no es la útil más inteligente que existe. A veces lo hace a la perfección y, a veces, se sumerge directamente en la refugio del conejo de los estúpidos, como si hubiera preparado un desayuno para el delirio». Reparo de conejo de estupidez. Tengo que rememorar esa frase.
(Divulgación: Ziff Davis, la empresa matriz de conectamentado, presentó una demanda en abril de 2025 contra OpenAI, alegando que infringió los derechos de autor de Ziff Davis al entrenar y actuar sus sistemas de IA).
El negociador costo/beneficio
La mayoría de las empresas de IA venden sus modelos como API (que los programadores pueden incorporar a sus aplicaciones) y como aplicaciones de chatbot. Tenga en cuenta que un chatbot de IA no es una IA por sí solo. Un chatbot de IA como ChatGPT es en ingenuidad una aplicación de chat (como una aplicación de correo o Slack) que ardor a un maniquí de IA para trabajo de inteligencia.
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Si admisiblemente hay algunos chatbots de IA gratuitos positivamente buenos, una vez que comiences a usarlos mucho, es probable que compres uno o más de los planes de aproximadamente $20 al mes que ofrece cada uno.
Probablemente haya notado cuántos proveedores de software ahora incluyen capacidades de inteligencia sintético. He sido agraciado de QuickBooks Online durante muchos abriles, pero ahora QuickBooks se alcahuetería de ofrecer «actualizaciones» para venderle suscripciones de agentes de IA.
Algunos proveedores le permiten utilizar las capacidades de IA de los planes de chatbot pagos que ya está pagando interiormente de sus aplicaciones. Pero la mayoría de los proveedores de aplicaciones quieren ese flujo de ingresos adicional. Incluso si ya paga por modelos de IA como GPT-5.2 u Opus 4.5 a través de su plan de chatbot, la mayoría de los proveedores de software que incorporan IA le cobrarán su propia tarifa por el llegada a esos modelos.
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La forma de atreverse qué usar debe apoyarse en lo que necesita. Para ayudar con esa audacia, repasaré los modelos que uso para muchas de las diferentes tareas que realizo en el trabajo. Tenga en cuenta que rara vez elijo el maniquí primero. Elijo la tarea y la aplicación, y el maniquí normalmente viene como parte de esa aplicación.
Creando explicadores
Un ejemplo consumado de esto es NotebookLM de Google, una útil que agregué a mi kit hace unos seis meses y que ahora uso al menos semanalmente.
NotebookLM es una útil de cuaderno integrada con un maniquí de habla (de ahí, NotebookLM). Pero no lo uso como cuaderno. Si admisiblemente a algunas personas les gusta esa capacidad, NotebookLM tiene un superpoder: crea explicaciones de audio basadas en el material fuente que se le proporciona.
Adicionalmente: encontré una alternativa de NotebookLM de código extenso que es poderosa, privada y gratuita.
Puedes nominar si quieres audio directo o una pista de audio acompañada de diapositivas. Principalmente, solo opto por el audio directo. Cada vez que recibo un documento, comunicado de prensa o artículo técnico particularmente denso, lo introduzco en NotebookLM. Aproximadamente 15 minutos a posteriori, la aplicación produce una discusión que explora los puntos esencia y las cuestiones principales de todo lo que le he aportado.
Para ser claros, nunca uso ese resultado directamente en mi trabajo. Pero es una excelente modo de obtener una triangulación rápida sobre los grandes temas relacionados con cualquier cosa en la que esté trabajando.
Google no describe explícitamente el maniquí subyacente a NotebookLM, pero cuando le pregunté directamente a Gemini, dijo que estaba basado en Gemini 3.
Identificar palabras esencia
- Modelos utilizados: GPT-4o, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.2
Tenga en cuenta que enumeré tres modelos hacia lo alto. Eso es porque OpenAI los actualizó. A medida que se actualizaron, el maniquí que usé además se actualizó automáticamente. Por eso no quiero que te obsesiones con las versiones de modelos. Si lees esto interiormente de tres meses, todos los modelos serán diferentes.
En este caso, estoy usando una aplicación de archivo web autohospedada indicación Karakeep. Karakeep reemplazó a Pocket como mi forma de juntar artículos que encontré para uso futuro en investigaciones. Una cosa que Karakeep hace y que Pocket nunca pudo hacer es crear palabras esencia automáticas positivamente geniales.
Karakeep hace esto usando la API de OpenAI. Conveniente a que el Karakeep autohospedado es de código extenso y no implica ninguna tarifa de suscripción, no elimina el impuesto de IA de las tarifas. En su empleo, uso una esencia API proporcionada por OpenAI y suscripción a OpenAI según mi uso.
Tengo 24.594 artículos indexados en Karakeep. Mover mis listados de Pocket a Karakeep tomó aproximadamente dos meses, porque Karakeep tuvo que retornar a escanear cada artículo. Igualmente llamó a OpenAI para que la IA pudiera originar palabras esencia. Ese proceso me costó en torno a de $40.
Desde la conversión diferente, me han facturado 5 dólares cada dos meses. Adecuadamente vale la pena.
Codificación
- Modelos utilizados: ChatGPT 5.2, GPT-5.2-Codex, Claude Opus 4.5
Utilizo modelos de IA de dos formas muy diferentes al codificar. Para proyectos en los que coloco un fragmento de código en el chatbot y averiguo qué hace, qué tiene de malo o por qué recibo un mensaje de error, no he enfrentado mínimo mejor que ChatGPT Plus usando GPT-5.2.
Cuando probé los chatbots gratuitos en cuanto a su capacidad de codificación, Microsoft Copilot superó a ChatGPT. Y cuando más tarde probé la traducción paga de Claude en un chatbot, Opus 4.5, falló la parte de mis pruebas. Pero ChatGPT Plus de $20 al mes, que utiliza el final GPT, ha hecho un gran trabajo de modo confiable.
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Sin retención, cuando hago codificación agente, descubrí que el Codex de OpenAI que usa GPT-5.2-Codex y Claude Code que usa Opus 4.5 son sorprendentemente geniales. La codificación de IA agente es cuando conecto las IA a mi entorno de explicación, dejo que las IA lean todo mi código saco y luego realizan tareas sustanciales de varios pasos.
Adicionalmente: utilicé Claude Code para codificar por temblor una aplicación Apple Watch en solo 12 horas, en empleo de 2 meses.
Por ejemplo, utilicé Codex para escribir cuatro productos de complementos de WordPress en cuatro días. Recientemente, he estado usando Claude Code con Opus 4.5 para crear una aplicación para iPhone completamente compleja y sofisticada, lo que me ayudó a hacer en pequeños sprints en el transcurso de aproximadamente medio mes. Más tarde, lo usé para crear una aplicación para Mac y una aplicación para Apple Watch. Gasté $200 por el uso mensual de Codex y $100 por el uso mensual de Claude Code.
Me sorprende que Opus 4.5 tuviera un desempeño tan escueto en la experiencia del chatbot, pero fuera una superestrella en la experiencia de codificación agente, pero esa es parte de la razón por la que estamos analizando diferentes modelos. Los proveedores de IA todavía están resolviendo los problemas de esta tecnología incipiente.
Bases de datos de nociones
- Modelos utilizados: Claude, ChatGPT, Géminis
A pesar de mi molestia por la priorización de Notion de las ventas adicionales de IA sobre la funcionalidad básica del producto, finalmente me desmoroné y pagué el impuesto de IA de Notion para el año. No lo ardor así, claro. En cambio, ofrece capacidades de prueba de IA muy limitadas con su plan Plus de $12 al mes. Debe desempolvar al plan comercial de $ 24 al mes para obtener las funciones de inteligencia sintético de verdad. Ahorré unos cuantos dólares comprando el año de una vez, lo que hizo que mi tarifa mensual efectiva fuera de $20 al mes.
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Hay dos cosas para las que uso Notion AI. El primero es averiguar y resumir los borradores de mis artículos. conectamentado no permite que las IA externas accedan a sus artículos, pero a menudo necesito retornar a profundizar en mis artículos anteriores para revisar lo que he escrito.
Puedo apuntar a Notion AI a mi biblioteca de borradores y escaneará todo, no solo buscando artículos, sino resumiendo lo que he dicho anteriormente. Esto es excelente para tareas como «Resumir lo que he escrito sobre laboratorios domésticos buscando en la saco de datos de blogs».
Nota: No uso este contenido generado por IA en mis artículos. Es exclusivamente para fines de planificación.
Como puede ver en la captura de pantalla mencionado, puedo desobstruir la ventana de Notion AI y hacer preguntas mientras escribo. El artículo que ves en la captura de pantalla es este artículo, que aún está en redacción.
La otra cosa que Notion AI hace por mí es convertir listas gigantes en bases de datos categorizadas. Hice un esquema en el que reuní una gran registro de herramientas de programación relacionadas con la IA, pero quería poder clasificar y ver herramientas por proveedores y categorías. Le di la registro a Notion y creó una saco de datos para mí. No fue consumado, pero es idóneo.
Notion no utiliza un solo maniquí. Tiende a saltar entre Claude, ChatGPT y Gemini (y sus diversos modelos) dependiendo de lo que cree que hará mejor el trabajo y qué maniquí puede hacerlo por el último costo.
registro de voz
Utilizo la función de dictado de Mac con sobrado frecuencia. A mi cachorrito le gusta pernoctar sobre mi hombro izquierdo. Eso es encantador, pero hace que sea poco difícil escribir con las dos manos. Por eso uso el mouse con la mano derecha y, a menudo, dicto pequeños bloques de texto usando la función de dictado nativa de Mac.
Recientemente, comencé a explorar programas de dictado que ofrecen capacidades de examen y registro de voz más avanzadas. Una de esas herramientas es Paraspeech. Paraspeech ofrece dos características que reunión sobrado convincentes.
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Primero, pagas solo una vez. No hay tarifa de suscripción. Esto es posible gracias a su segunda característica: la IA se ejecuta en su propia máquina. Cuando instala Paraspeech, descarga una variación del maniquí de registro de voz Nvidia Parakeet. El beneficio de esto es que su discurso no se envía a la cirro. Simplemente permanece en su máquina.
Este ejemplo muestra cómo un maniquí de IA puede dilatar considerablemente de otros modelos. Este maniquí funciona directamente en mi propia máquina. Está diseñado específicamente para realizar registro de voz. Y está incluido interiormente de la aplicación, en empleo de ser llamado por ella. Eso permite al desarrollador cobrar una tarifa única sin tener que fertilizar tarifas de uso al proveedor de IA. Igualmente puede darle al desarrollador una delantera en ventas, porque fertilizar una vez es poco sobrado atractivo para la mayoría de los consumidores. Todos pagamos cuotas de suscripción cuando es necesario, pero a nadie le gustan.
Investigación profunda
- Modelos: Pensamiento GPT-5.1 (en ChatGPT Pro)
La investigación profunda es el proceso mediante el cual la IA dedica mucho tiempo a encontrar respuestas y proporcionar información. A menudo utiliza una gran cantidad de capital de IA, por lo que su llegada cuesta más. Cuando tenía la suscripción Pro de $200 al mes para mi programación, además usaba Deep Research para hacer algunas cosas sobrado sorprendentes.
Mi ejemplo preferido fue cuando le pedí a Deep Research que creara un documento informativo de marketing a partir del código fuente. Usé un mensaje sobrado liberal, así que solo voy a resumir. Lo que dije fue que existe un proceso sobrado unificado en el que los gerentes de ingeniería informan a los gerentes de marketing y de producto sobre lo que hace una habitación de tecnología.
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Luego, los gerentes de marketing utilizan esa sesión informativa, que incluye características, datos técnicos (piense en la presentación de Apple) y casos de uso, como saco para ayudarlos a producir todos sus materiales y actividades de marketing.
Pero no tenía un director de ingeniería. En empleo de eso, le dije a Deep Research que leyera las más de 12.000 líneas de código de los archivos de código fuente y, a partir de ellos, intuyera lo que hacían los productos, y de esoescriba los documentos informativos. Los resultados fueron sorprendentes. La IA se equivocó en algunos errores menores, pero fueron fáciles de corregir.
Luego subí la desafío tomando esos documentos informativos y enviándolos a NotebookLM, que produjo presentaciones de diapositivas convincentes con anotaciones de voz que describían los productos. Fue asombroso, fascinante y aterrador, todo al mismo tiempo.
Net-net-net, sin retención, poliedro que soy mi propio director de ingeniería y producto, las dos IA juntas probablemente me ahorraron entre 60 y 80 horas de trabajo de trámite de productos. Desde entonces, bajé mi nivel ChatGPT a ChatGPT Plus, que no ofrece explícitamente «Pensamiento profundo», pero el maniquí de pensamiento GPT-5.2 es sobrado poderoso por sí solo, por un costo mucho último.
Exploración, SEO y uso normal.
Mi útil de narración para las operaciones generales de IA de soporte empresarial ha sido el nivel Plus de ChatGPT. Si admisiblemente en ocasiones puede resultar increíblemente poco cooperativo, además es muy útil. Incluso si no escribiera sobre IA para ganarme la vida, probablemente mantendría mi suscripción de $20 al mes. Normalmente mantengo el maniquí configurado en modo Inconsciente, lo que permite a la IA nominar el nivel de procesamiento para cada mensaje.
Mi esposa compró recientemente una suscripción Plus. Ella ha estado trabajando muy admisiblemente con ChatGPT, discutiendo los matices de los arcanos religiosos. Es sobrado devota y tiene inclinaciones académicas, por lo que ChatGPT ha sido muy divertido para ella. Disfruto particularmente los momentos en los que ella denuncia a ChatGPT como una mentira o una mentira, porque ese comportamiento la divierte y la molesta al mismo tiempo.
En términos de uso práctico, creo que el nivel Plus es particularmente útil para el examen de datos. Le alimento grandes hojas de cálculo con diferentes tipos de datos, como examen de sentimientos, y hago que los analice, los digiera, encuentre los problemas esencia y me devuelva los resultados. Igualmente lo uso para ayudarme a nominar palabras esencia de SEO para mis videos de YouTube.
Hasta ahora, ningún otro chatbot ha sido tan útil. Sin retención, parece que Gemini 3 podría darle una oportunidad a ChatGPT por su metálico. Gemini 3 solo ha estado arreglado durante aproximadamente una semana, por lo que no tengo suficiente experiencia para compararlos. Pero, quién sabe, en seis meses esta categoría podría incluir al Gemini 3 como maniquí preferido en empleo del GPT-5.2.
Herramientas y modelos que no uso.
Entre los grandes nombres, no uso Perplexity, Copilot o Grok. Sé que Perplexity usa múltiples modelos, pero nunca me ha resonado. Es conocido por las búsquedas, pero las pocas veces que intenté algunas búsquedas, los resultados fueron mediocres. Adicionalmente, no soporto el hecho de que tengas que iniciar sesión por correo electrónico.
Copilot es un caso interesante. Obtuvo buenos resultados en las evaluaciones de codificación gratuita, pero está muy centrado en Microsoft. A pesar de que alguna vez fui exclusivamente de Redmond, ahora casi nunca uso productos de Microsoft. Mantengo mi suscripción frecuente a Microsoft 365 Clan porque conozco Excel y PowerPoint como la palma de mi mano. Pero ya no uso mucho Excel o PowerPoint. Copilot está estrechamente integrado con esas herramientas, por lo que aún no ha demostrado ser tan convincente.
En cuanto a Grok, me sorprendió lo admisiblemente que le fue en mis pruebas de codificación. Pero no se compara con el Codex de OpenAI ni con el Código Claude. Igualmente hizo un gran trabajo en mi prueba de itinerario de delirio en mis pruebas de chatbot gratuitas. Pero todavía parece inconsistente y hay mejores opciones fácilmente disponibles. Continuaré probándolo y no hay mínimo concreto, pero está fuera de mi registro por ahora.
Adicionalmente: el plan AI Plus de $8 de Google ya está aquí. ¿Deberías cambiar del Pro de $20?
Igualmente habrás notado que no hablé sobre videos generados por IA. Positivamente no he tenido mucha oportunidad de hacer mucho con video AI, lejos de mi evaluación original de Sora 2 para conectamentado. Estoy seguro de que haré más. Cuando lo haga, escribiré sobre ello aquí. Igualmente en la categoría de vídeo, ciertamente espero que Apple agregue más y mejores capacidades de IA a Final Cut Pro, que es mi editor de vídeo preferido.
Oh sí. Manzana. No. Lo siento. Nadie que ver aquí. Apple simplemente no ha estado mucho en mi radar para la IA. Probé su función Coding Intelligence en Xcode y fallaba todo el tiempo. La total desatiendo de representación de la IA por parte de Apple en artículos como este es una mala novedad para la empresa. El hércules de Cupertino positivamente necesita mejorar su serie de IA, y rápido.
¿Qué pasa contigo?
¿Qué pasa contigo? ¿Eliges activamente diferentes modelos de IA según la tarea o te quedas principalmente con una útil favorita? ¿Ha descubierto que ciertos modelos son claramente mejores para imágenes, codificación, investigación o escritura? ¿Se menciona aquí alguna útil que le haya sorprendido o con la que no esté de acuerdo? Háganos retener en los comentarios a continuación.
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