ChatGPT-5 ha sido sometido a una batería de pruebas exigentes para evaluar su rendimiento en tareas complejas y realistas. El artículo original de AI Tools Club presenta cinco desafíos que abarcan desde matemáticas avanzadas hasta codificación algorítmica, pasando por física aplicada y análisis histórico. Este enfoque permite valorar no solo la capacidad de respuesta del modelo, sino también su rigor técnico, su fidelidad a las instrucciones y su habilidad para manejar formatos de salida estrictos. En este artículo, se analiza en profundidad cada uno de estos retos, se contextualiza su relevancia y se reflexiona sobre el papel de los modelos de lenguaje en entornos de trabajo exigentes.

ChatGPT-5 frente a la lógica matemática

Uno de los primeros retos planteados al modelo fue resolver un problema de teoría de números con múltiples restricciones: encontrar todos los tríos ordenados de enteros positivos (a, b, c) que cumplan con ciertas condiciones de mínimo común múltiplo y máximo común divisor, además de que «a» sea primo. Este tipo de ejercicio requiere una descomposición exhaustiva en factores primos, verificación cruzada de resultados y una salida estructurada con justificación concisa.

El modelo tardó cerca de un minuto en generar la respuesta, lo que indica un proceso de razonamiento no trivial. La exigencia de mostrar tablas de factores para 2, 3, 5 y 7, junto con comprobaciones mecánicas de los cálculos, pone a prueba su capacidad de razonamiento simbólico y su resistencia a errores por omisión. Este tipo de tareas son especialmente útiles para evaluar la transparencia lógica del modelo, un aspecto clave en aplicaciones educativas o científicas.

Física aplicada con derivadas y unidades

El segundo desafío consistía en resolver un problema de dinámica vertical con resistencia cuadrática, aplicado al caso de un paracaidista. Se pedía derivar la ecuación diferencial del movimiento, calcular la velocidad terminal y determinar el tiempo necesario para alcanzar el 95 % de dicha velocidad. Además, se exigía una verificación dimensional y una nota sobre las hipótesis asumidas.

ChatGPT-5 tardó unos 45 segundos en responder, generando fórmulas simbólicas seguidas de cálculos numéricos con unidades físicas coherentes. Este tipo de prueba es especialmente útil para evaluar la disciplina de unidades, la capacidad de resolver ecuaciones diferenciales y la claridad en la presentación de resultados. En contextos técnicos, como la ingeniería o la docencia en ciencias, estos elementos son fundamentales para garantizar la fiabilidad del contenido generado.

Codificación funcional en un solo archivo

El tercer reto fue desarrollar una aplicación web sencilla pero completa: un planificador diario con dos secciones, persistencia local, accesibilidad y diseño responsivo. Todo debía estar contenido en un único archivo HTML, utilizando JavaScript puro y Tailwind vía CDN. Además, se requería una respuesta rápida al marcar tareas y una interfaz amigable con teclado.

El modelo tardó 1 minuto y 40 segundos en generar el código, lo que demuestra una capacidad notable para integrar diseño, funcionalidad y buenas prácticas en un entorno limitado. Este tipo de pruebas son especialmente relevantes para evaluar la competencia del modelo en desarrollo frontend, donde la coherencia entre UX, accesibilidad y rendimiento es clave.

Algoritmos de streaming y estimación percentil

El cuarto desafío técnico consistía en implementar el estimador P² para el percentil 95 de un flujo de datos numéricos sin límite. Se exigía una clase en Python sin librerías externas, capaz de manejar hasta 10⁷ elementos con seguridad de memoria. Además, debía incluir un banco de pruebas con tres casos extremos y comentarios sobre complejidad temporal y espacial.

ChatGPT-5 tardó 1 minuto y 37 segundos en generar el código inicial, que contenía errores que fueron corregidos posteriormente. Este tipo de tarea pone a prueba la profundidad algorítmica del modelo, su capacidad para manejar estructuras de datos dinámicas y su habilidad para documentar correctamente el código. En entornos de ingeniería de datos, este tipo de estimadores son esenciales para análisis en tiempo real.

Historia con fuentes verificables

El último reto abordaba una cuestión historiográfica: ¿fue la caída de Roma en 476 d.C. un colapso repentino o una transformación prolongada? Se pedía una línea temporal con eventos significativos, una tesis argumentada, tres contraargumentos y al menos tres fuentes académicas reales.

El modelo tardó algo más de un minuto en responder, citando obras como The Fall of the Roman Empire de Peter Heather y The Later Roman Empire de Averil Cameron. Este ejercicio es útil para evaluar la capacidad del modelo para sintetizar información histórica, evitar invenciones y presentar argumentos equilibrados. En contextos académicos, la fiabilidad de las fuentes es un criterio esencial.

Reflexiones sobre el rendimiento y utilidad

Las pruebas descritas no buscan mostrar trucos espectaculares, sino evaluar el comportamiento del modelo en tareas que requieren precisión, estructura y razonamiento. En todos los casos, se exigía un formato de salida estricto, lo que permite medir la fidelidad a las instrucciones y la reproducibilidad de los resultados.

Además, el tiempo de respuesta en cada prueba fue registrado, lo que permite comparar el rendimiento frente a otros modelos como Claude, Gemini o LLaMA. Este tipo de benchmarking es especialmente útil para profesionales que evalúan modelos de lenguaje para tareas específicas, desde la ingeniería hasta la docencia.

Conclusión

ChatGPT-5 ha demostrado una capacidad notable para abordar tareas complejas con rigor técnico y estructura clara. Aunque presenta limitaciones en tiempo de respuesta y ocasionales errores de ejecución, su rendimiento general en pruebas exigentes lo posiciona como una herramienta útil para entornos profesionales. La clave está en diseñar prompts bien estructurados y evaluar los resultados con criterios objetivos.