Índice
- 1. ¿Qué es la fecha de corte de conocimiento?
- 2. Tabla comparativa de fechas de corte
- 3. ChatGPT (OpenAI)
- 4. Claude (Anthropic)
- 5. Gemini (Google)
- 6. Grok (xAI)
- 7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot
- 8. Perplexity AI
- 9. Código abierto (Llama y Mistral)
- 10. Cómo la búsqueda web cambia el uso de la IA
- 11. Herramienta recomendada según el uso
- Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es la fecha de corte de conocimiento?
¿Alguna vez le preguntaste a una IA sobre noticias recientes y te respondió "mis datos de entrenamiento llegan hasta tal fecha"? Eso es la fecha de corte de conocimiento (knowledge cutoff).
Los modelos de IA se entrenan con enormes volúmenes de texto, pero esos datos tienen un límite temporal. El modelo por sí solo no puede responder con precisión sobre eventos o información publicada después de su fecha de corte.
Sin embargo, muchas herramientas de IA actuales incorporan funciones de búsqueda web que les permiten acceder a información más reciente. Lo importante es distinguir entre "el conocimiento propio del modelo" y "lo que puede complementar mediante búsqueda".
2. Tabla comparativa de fechas de corte
Veamos una comparación de las fechas de corte de las principales herramientas de IA a agosto de 2026.
Fechas de Corte de IA - Comparación Detallada
A agosto de 2026 / 8 herramientas
| Herramienta | Modelo más reciente | Fecha de corte | Búsqueda web |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | GPT-5.6 Sol | 16 de febrero de 2026 | ✓ Sí (Bing) |
| Claude | Claude Opus 5 | Mayo 2026 | △ Vía herramientas |
| Gemini | 3.6 Flash (GA) | Marzo 2026 | ✓ Sí (Google) |
| Grok | Grok 4.5 | Sin publicar | ✓ Sí (Web + X) |
| MS Copilot | GPT-5.6 / Claude, a elegir | Según el modelo elegido | ✓ Sí (Bing) |
| Perplexity | Varios modelos a elegir | Tiempo real | ✓ Búsqueda continua |
| Llama | Llama 4 Scout/Maverick | Agosto 2024 | ✗ No |
| Mistral | Mistral Large 3 | Octubre 2024 | △ Vía Le Chat |
A agosto de 2026, Claude (Claude Opus 5) es el más reciente con mayo de 2026, seguido de Gemini 3.6 Flash con marzo de 2026 y de ChatGPT (GPT-5.6 Sol) con el 16 de febrero de 2026. Llama y Mistral (open source) son algo más antiguos, pero permiten personalización.
⚠️ «El más nuevo» y «el más capaz» no siempre son el mismo modelo
Gemini es el único caso enrevesado de esta tabla. La ficha de modelo de Google describe Gemini 3.1 Pro como «most generally capable», pero la documentación de la API lo sigue marcando como preview, y el modelo más avanzado con disponibilidad general (GA) es el caballo de batalla 3.6 Flash. Es decir: «el modelo más inteligente» y «el modelo que puedes llevar a producción hoy» son dos cosas distintas.
Además, el propio Google matiza la cifra: la fecha de corte es marzo de 2026, pero en algunos dominios el conocimiento del modelo solo llega hasta enero de 2025. Una fecha de corte no garantiza que el modelo sepa todo lo ocurrido hasta ese día.
3. ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT de OpenAI utiliza como modelo insignia actual GPT-5.6 Sol (lanzado el 9 de julio de 2026) (GPT-5.6 en detalle, a agosto de 2026). Su fecha de corte de conocimiento es el 16 de febrero de 2026, común a los tres modelos: Luna, Terra y Sol.
A continuación se resumen las fechas de corte de los principales modelos, incluyendo versiones anteriores a GPT-5.5.
| Modelo | Fecha de corte | Notas |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 16 de febrero de 2026 | Buque insignia actual (lanzado el 9 de julio de 2026, a agosto de 2026) |
| GPT-5.5 | Diciembre 2025 | Buque insignia de la generación anterior (abril de 2026) |
| GPT-5.4 | Agosto 2025 | La generación previa a esa |
| GPT-5.2 | Agosto 2025 | 3 variantes: Instant/Thinking/Pro |
| GPT-5 | Septiembre 2024 | Contexto de 400K tokens |
| GPT-4o | Junio 2024 | Retirado en febrero de 2026 |
Todos los modelos de ChatGPT cuentan con búsqueda web a través de Bing, lo que permite obtener información posterior a la fecha de corte. Además, muestra los enlaces de las fuentes, facilitando la verificación del origen de la información.
4. Claude (Anthropic)
Claude de Anthropic destaca por su singular sistema de corte en dos niveles.
- Conocimiento fiable: hasta esta fecha, el modelo responde con alta precisión
- Datos de entrenamiento: los datos están incluidos, pero la precisión puede ser menor
| Modelo | Conocimiento fiable | Datos de entrenamiento | Notas |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5 | Mayo 2026 | Mayo 2026 | Buque insignia actual (lanzado el 24 de julio de 2026, a agosto de 2026) |
| Opus 4.8 | Enero 2026 | Enero 2026 | Máximo rendimiento de la generación anterior (mayo de 2026) |
| Opus 4.6 | Agosto 2025 | Agosto 2025 | Modelo de alto rendimiento de generación anterior |
| Sonnet 4.6 | Agosto 2025 | Enero 2026 | Buena relación calidad-precio en esta generación |
| Haiku 4.5 | Febrero 2025 | Julio 2025 | Rápido y económico |
Claude no incluye búsqueda web integrada de forma nativa, pero puede acceder a información externa mediante el Agent SDK y la integración de herramientas. En Claude Code, por ejemplo, está disponible la herramienta WebSearch.
📌 Sobre la clase Mythos (Fable 5 / Mythos 5): Claude Fable 5 y Mythos 5, lanzados el 9 de junio de 2026, tienen una fecha de corte de enero de 2026 (valor publicado). Sin embargo, ambos modelos fueron suspendidos el 12 de junio de 2026 (ver qué pasó). Esta lista muestra Claude Opus 5 como el modelo insignia disponible habitualmente (a agosto de 2026).
5. Gemini (Google)
La mayor fortaleza de Gemini de Google es su integración con la Búsqueda de Google. Gemini 3.6 Flash (lanzado el 21 de julio de 2026), el modelo más avanzado con disponibilidad general, tiene una fecha de corte de marzo de 2026 y además complementa la información en tiempo real gracias a Google Search (a agosto de 2026). Conviene señalar que Gemini 3.1 Pro, presentado como el más capaz, sigue en preview.
Cabe destacar que Google tiene previsto retirar muchos modelos de la serie Gemini 2.0/2.5 en junio de 2026. La transición hacia la próxima generación (serie Gemini 3.x) ya está en marcha, y Gemini 3.1 Flash-Lite ya ha sido lanzado.
La gran ventaja de Gemini es su integración con el ecosistema de Google: Gmail, Google Docs, Sheets y más, lo que lo hace especialmente útil en entornos empresariales.
6. Grok (xAI)
Grok, desarrollado por xAI de Elon Musk, se distingue por su acceso a datos en tiempo real de X (antes Twitter). Su conocimiento base tiene un corte en noviembre de 2024, pero combina búsqueda web con datos de publicaciones en X para mantenerse actualizado.
La versión actual, Grok 4.5, se lanzó el 8 de julio de 2026 (a agosto de 2026). Su fecha de corte de conocimiento no se ha publicado: xAI indicó diciembre de 2025 para el Grok 4.3 de la generación anterior, pero no hay ninguna fuente primaria que dé una fecha para la 4.5 en el momento de escribir esto. El Grok 4.20 de la generación anterior se lanzó en beta en febrero de 2026 y su API estuvo disponible en marzo, con una arquitectura Mixture of Experts (MoE) de 3 billones de parámetros. Grok también es conocido por su estilo de respuesta con toque de humor.
7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot
Microsoft Copilot ya no está atado a un único modelo fijo: ahora se puede elegir entre GPT-5.6 y Claude (Sonnet 5 / Opus 4.8, entre otros) (a agosto de 2026), de modo que la fecha de corte depende del modelo que elijas. En cualquier caso, al complementar siempre con búsqueda de Bing, en la práctica apenas se nota la limitación del corte temporal.
GitHub Copilot es una herramienta especializada en programación que ha evolucionado hacia una plataforma multimodelo. Utiliza GPT-5.3-Codex (LTS) por defecto, pero permite elegir entre más de 12 modelos, incluyendo Claude Sonnet/Opus, Gemini 2.5 Pro y Grok Code Fast.
8. Perplexity AI
Perplexity AI tiene un enfoque radicalmente distinto al de otras herramientas de IA. Ejecuta una búsqueda web en tiempo real para cada consulta, integrando información de múltiples fuentes. En la práctica, el concepto de fecha de corte casi no existe.
En su backend permite elegir entre varios modelos como GPT-5.4, Claude 4.6 y Gemini 3.1 Pro. En febrero de 2026 se añadió la función "Model Council", que permite comparar las respuestas de varios modelos. Con unos 780 millones de consultas mensuales, Perplexity se posiciona como líder en tareas de investigación.
9. Código abierto (Llama y Mistral)
Los modelos de código abierto (open-weight) tienen como principal ventaja que se pueden descargar y ejecutar localmente. Sin embargo, no incluyen funciones de búsqueda web de forma nativa.
Meta Llama 4
Llama 4 se ofrece en dos variantes: Scout (109B parámetros) y Maverick (400B parámetros). Su fecha de corte es agosto de 2024, relativamente antigua. No obstante, Scout cuenta con una ventana de contexto de 10 millones de tokens, lo que lo hace ideal para procesar textos muy largos.
Mistral Large 3
Mistral, de origen francés, es un modelo MoE con 675B parámetros. Su fecha de corte es octubre de 2024. A través del chatbot "Le Chat" se puede usar búsqueda web. Mistral no suele ser muy transparente respecto a sus fechas de corte, un aspecto que podría mejorar.
10. Cómo la búsqueda web cambia el uso de la IA
La importancia de la fecha de corte depende en gran medida de si la herramienta cuenta con búsqueda web o no.
Cómo la búsqueda web cambia el uso de IA
Con búsqueda web, una herramienta puede obtener información en tiempo real incluso después de su fecha de corte. Sin embargo, la calidad de los resultados varía según la herramienta. En la experiencia práctica, Perplexity destaca por la citación rigurosa de fuentes y su fiabilidad, mientras que la búsqueda de Bing en ChatGPT también ofrece resultados consistentes.
Por otro lado, herramientas como Claude, que sobresalen en capacidad de razonamiento, muestran su verdadero potencial en tareas como la generación de código o el análisis de datos, donde no se necesita información de última hora. Que una fecha de corte sea más antigua no significa que la herramienta sea inferior: lo clave es elegir la herramienta adecuada para cada necesidad.
11. Herramienta recomendada según el uso
| Caso de uso | Herramienta recomendada | Razón |
|---|---|---|
| Investigar noticias recientes | Perplexity / ChatGPT | Búsqueda en tiempo real + citación de fuentes |
| Programación | Claude / GitHub Copilot | Alta capacidad de razonamiento + integración con IDE |
| Documentos de negocio | Gemini / ChatGPT | Integración con Google/MS + equilibrio general |
| Análisis de tendencias en redes | Grok | Acceso directo a datos de X |
| IA local / privada | Llama / Mistral | Protección de privacidad + personalización total |
La respuesta a "¿cuál es la mejor IA?" es simplemente "depende del uso". Si necesitas información actualizada, Perplexity o ChatGPT; si requieres razonamiento profundo, Claude; si trabajas con servicios de Google, Gemini; y si priorizas la privacidad, Llama. Cada herramienta tiene sus propias fortalezas.
Preguntas frecuentes
P. ¿Qué es la fecha de corte de conocimiento?
Es la fecha límite de los datos utilizados para entrenar un modelo de IA. El modelo por sí solo no puede responder con precisión sobre eventos o información posterior a esta fecha, a menos que cuente con búsqueda web. Por ejemplo, si el corte es agosto de 2025, el modelo no tendrá datos sobre lo ocurrido en enero de 2026.
P. Si tiene búsqueda web, ¿la fecha de corte ya no importa?
No del todo. La búsqueda web es una función complementaria, y la interpretación de los resultados depende del conocimiento base del modelo. Además, hay información que no se puede buscar (páginas eliminadas, contenido de pago, etc.). Cuanto más reciente sea el conocimiento base, más precisa será la comprensión de los resultados de búsqueda.
P. ¿Se puede añadir búsqueda web a modelos de código abierto?
Sí, es posible. Combinando modelos como Llama o Mistral con RAG (Retrieval-Augmented Generation), se puede habilitar la búsqueda web o la consulta de bases de datos internas. Frameworks como LangChain o LlamaIndex facilitan considerablemente esta implementación.
P. ¿Cómo evolucionarán las fechas de corte en el futuro?
Todos los desarrolladores trabajan en acercar las fechas de corte lo más posible al presente. Al mismo tiempo, se refuerzan la búsqueda web y la integración de herramientas, por lo que en el futuro podría dejar de ser un factor relevante. No obstante, por ahora sigue siendo importante distinguir entre el conocimiento base del modelo y la información en tiempo real.
