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OpenAI responde a Google con una importante mejora en sus imágenes
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What investment is rudimentary for billionaires but ‘revolutionary’ for 70,571+ investors entering 2026?
Imagine this. You open your phone to an alert. It says, “you spent $236,000,000 more this month than you did last month.”
If you were the top bidder at Sotheby’s fall auctions, it could be reality.
Sounds crazy, right? But when the ultra-wealthy spend staggering amounts on blue-chip art, it’s not just for decoration.
The scarcity of these treasured artworks has helped drive their prices, in exceptional cases, to thin-air heights, without moving in lockstep with other asset classes.
The contemporary and post war segments have even outpaced the S&P 500 overall since 1995.*
Now, over 70,000 people have invested $1.2 billion+ across 500 iconic artworks featuring Banksy, Basquiat, Picasso, and more.
How? You don’t need Medici money to invest in multimillion dollar artworks with Masterworks.
Thousands of members have gotten annualized net returns like 14.6%, 17.6%, and 17.8% from 26 sales to date.
*Based on Masterworks data. Past performance is not indicative of future returns. Important Reg A disclosures: masterworks.com/cd
Los recientes movimientos de Google en el ámbito de la IA podrían haber llevado a Sam Altman a pulsar el botón de “Alerta Roja”, pero las últimas novedades del gigante de la inteligencia artificial están a la altura del reto.
La respuesta de OpenAI al Nano Banana Pro ya es oficial, con una tan esperada mejora de GPT en generación de imágenes que coloca a la compañía nuevamente en la vanguardia de los rankings de imagen (al menos por ahora).

OpenAI acaba de lanzar GPT Image 1.5, una actualización importante del generador de imágenes de ChatGPT que crea visuales hasta 4 veces más rápido, mejora la representación del texto y mantiene la coherencia en las ediciones —llegando como respuesta al reciente impulso creativo de Google con Nano Banana Pro.
Detalles:
Image 1.5 ofrece velocidades de generación significativamente superiores, y el modelo ahora puede conservar rostros, iluminación y composición a lo largo de las ediciones.
La representación del texto también mejora notablemente, gestionando contenidos largos, infografías y distintos tamaños de letra, frente a los problemas frecuentes de GPT-image-1.
El nuevo modelo se sitúa en primera posición tanto en los rankings de text-to-image como de edición de Artificial Analysis y LM Arena.
OpenAI ha lanzado además un nuevo panel creativo dedicado, que se suma al flujo de trabajo habitual basado en chat, ofreciendo plantillas rápidas y opciones de estilo seleccionadas.
Por qué es importante:
Aunque GPT-image-1 fue un éxito viral en su momento, no tardó en quedarse atrás frente a la vanguardia, lo que hace que esta actualización fuera muy necesaria. La versión 1.5 cumple con los estándares de referencia y, al igual que el reciente lanzamiento de GPT-5.2, coloca a OpenAI al menos a la par con los llamativos lanzamientos de Google de cara al nuevo año.

Investigadores de Google y del MIT han publicado un nuevo estudio para comprobar si aumentar el número de agentes de IA mejora los resultados, descubriendo que el rendimiento variaba drásticamente según la estructura de la tarea.
Detalles:
El equipo realizó 180 experimentos con modelos de OpenAI, Google y Anthropic, usando los mismos prompts y presupuestos de tokens.
Las tareas de análisis financiero repartidas entre varios agentes mostraron una mejora del 81%, mientras que en tareas de Minecraft que requerían trabajo paso a paso el rendimiento cayó hasta un 70%.
Cuando un único agente ya alcanzaba un 45% de precisión en una tarea, añadir más agentes solía empeorar los resultados, ya que varios agentes consumían tokens rápidamente.
Por qué es importante:
El entusiasmo por los sistemas multiagente está llevando a empresas y usuarios a adoptar flujos de trabajo complejos, pero esta investigación demuestra que más no siempre significa mejor. En muchas tareas empresariales que requieren razonamiento paso a paso, un único agente bien diseñado puede superar a un sistema complejo a una fracción del coste.
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