Por qué cambian las respuestas si el nombre es el mismo
Aunque el servicio tenga el mismo nombre, las respuestas cambian porque el modelo que funciona dentro se sustituye por una versión nueva. Nombres como ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) y Gemini (Google) son nombres de servicios, y los modelos de dentro tienen otros nombres. Cuando el desarrollador lanza un modelo nuevo, la aplicación suele pasar al nuevo sin que el usuario haga nada.
Una versión nueva responde a la misma pregunta con otra forma de escribir. Cambian la longitud y el tono de las respuestas, y a veces falla problemas que antes resolvía. Si has incorporado un LLM (modelo de lenguaje grande, un programa que lee textos y escribe respuestas) a un proceso de trabajo, gestiónalo por la versión del modelo y no por el nombre del servicio.
Además, incluso con la misma versión, la respuesta cambia un poco cada vez. Se debe a un ajuste que da variación a las respuestas, y es una razón distinta del cambio de versión.
Lee por separado el nombre del servicio y el del modelo
El servicio es un conjunto de pantallas y funciones, y el modelo es la parte que escribe los textos dentro de él. A menudo se pueden elegir varios modelos dentro de un mismo servicio. Las valoraciones y los precios se dan por modelo, así que al comparar hay que hacerlo por el nombre del modelo.
Los cambios ocurren de verdad: el 30 de abril de 2025 OpenAI sustituyó GPT-4 por GPT-4o en ChatGPT. Una valoración que leíste antes no tiene por qué ser la del modelo que hay ahora dentro del servicio que usas.
Antes de leer las valoraciones, comprueba el nombre del modelo que usas en los ajustes de la aplicación o en el selector de modelos. Con el nombre, puedes buscar la valoración y la fecha de publicación de ese modelo en las páginas por uso. Si la aplicación no muestra el nombre en el selector, los avisos o las páginas de ayuda del desarrollador suelen indicar cuándo se cambió y a qué modelo.
Qué indican los nombres con números o fechas
Los nombres de los modelos suelen llevar un número que indica la generación o una fecha que indica cuándo se hizo. El número es una referencia de la generación, y dentro de una misma generación hay modelos de distinto tamaño y velocidad. No decidas qué es más nuevo solo por el número: mira la fecha de publicación. Un nombre con fecha indica la versión fijada ese día.
A veces el desarrollador ofrece a la vez nombres que apuntan a una versión fija y nombres que pasan a apuntar a la versión nueva. En octubre de 2026, Google divide los nombres de Gemini en cuatro tipos: versión estable, vista previa, latest y experimental. El nombre de una versión estable no suele cambiar, y el contenido de un nombre con latest se sustituye cada vez que sale una versión nueva. Anthropic explica, en la misma fecha, que todos los ID de modelo de Claude apuntan a una versión fija y que, mientras uses ese ID, el modelo de dentro no cambia.
Si el nombre termina en preview o latest, entiende que su contenido puede cambiar más adelante. Para usarlo en el trabajo, elige un nombre que apunte a una versión fija.
En la API se puede fijar la versión
En la aplicación, el desarrollador decide qué modelo se usa, pero en la API (la vía para usar un LLM desde un programa) tú indicas por su nombre el modelo que quieres usar. Si indicas una versión fija, responderá el mismo modelo hasta que el desarrollador deje de ofrecer esa versión. Como la forma de las respuestas se mantiene, sirve para trabajos que necesitan respuestas con la misma forma cada vez, como la clasificación o la extracción.
Las versiones fijas también tienen fin. Anthropic publica para cada modelo una fecha hasta la que, como mínimo, seguirá ofreciéndolo. Cuando se acerque el fin, antes de pasar a la versión siguiente, vuelve a comparar las respuestas de la versión antigua y la nueva con tus preguntas de siempre.
Al fijar la versión, guarda el nombre del modelo que usas, la fecha en que lo probaste y las respuestas de ese momento. Si las respuestas empiezan a fallar, podrás distinguir si cambió la versión o si cambiaron las instrucciones o los materiales que le das. En la aplicación, también conviene guardar las respuestas que te llamen la atención junto con el nombre del modelo y la fecha para poder compararlas después.
Si recuerdas que en la aplicación el modelo de dentro cambia sin que te enteres y en la API lo cambias tú, te será más fácil buscar la causa cuando cambien las respuestas.
Por qué no conoce los sucesos recientes
El modelo aprende de textos reunidos hasta un día concreto. Ese último día se llama fecha de corte de los datos de entrenamiento. Los sucesos posteriores a la fecha de corte no están en los textos de los que aprendió, así que el modelo no los conoce.
En octubre de 2026, Anthropic publica dos fechas para cada modelo: el último día hasta el que su conocimiento es más amplio y fiable, y el último día del rango de datos usados en el entrenamiento. Lo que ocurre después de la primera fecha hay que entenderlo como información escasa aunque lo conozca. La fecha de corte se fija para cada versión, así que al cambiar de versión también puede cambiar lo que conoce.
Cuando la aplicación busca en la web para responder, puede responder también sobre lo posterior a la fecha de corte. Cuando no busca, a veces inventa de forma convincente sucesos que no conoce. Al preguntar por normas, precios o noticias recientes, abre y comprueba las fuentes que acompañan a la respuesta.
Resumen - Mira el nombre y la fecha de publicación antes de comparar
Si las respuestas cambian, comprueba primero si ha cambiado la versión del modelo de dentro. Lee las valoraciones por el nombre del modelo y no por el del servicio, y si lo incorporas al trabajo, fija la versión en la API. Al preguntar por sucesos recientes, piensa si son posteriores a la fecha de corte y compruébalo con las fuentes.
Las tablas de las páginas por uso de este sitio muestran la fecha de publicación de cada modelo. Si en la página para crear un chatbot aparecen juntas varias versiones del mismo desarrollador, la fecha de publicación indica cuál es más nueva. Si una versión nueva encaja con tu trabajo mejor que la antigua lo decides poniendo las dos lado a lado con tus propias preguntas.