Fechas de corte de conocimiento de la IA generativa: ChatGPT, Claude, Gemini y más

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 29 de septiembre de 2026.

A 29 de septiembre de 2026, los más recientes son Claude Opus 5.5 de Claude (lanzado el 22 de septiembre de 2026) y su superior Claude Fable 5.1 (lanzado el 1 de septiembre), ambos con corte en junio de 2026. Claude Sonnet 5.5, lanzado el 28 de septiembre, también tiene corte en junio de 2026. Les siguen Grok 4.7, con mayo de 2026, y GPT-6 Luna, el modelo de bajo coste de OpenAI, con el 18 de mayo de 2026. Después vienen GPT-6 Astra, el modelo insignia de ChatGPT, con el 30 de abril de 2026, y Gemini 3.8 Flash con marzo de 2026 (Gemini 4 Argon, con disponibilidad general desde el 13 de octubre, también tiene marzo de 2026). Meta no publica la fecha de corte de Muse Spark ni de la vista previa Muse Wonder (lanzada el 12 de octubre), y Mistral tampoco la publica para sus modelos. Entre los modelos de pesos abiertos de esta lista que sí publican fecha de corte, el más reciente es Muse Glimmer de Meta (4 de enero de 2026; Muse Spark Open, publicado el 15 de octubre, no la indica en su documentación para desarrolladores), mientras que Llama 4 se queda en agosto de 2024. En septiembre, Anthropic, Google y OpenAI lanzaron nuevos modelos entre el 1 y el 3, y xAI, Anthropic y OpenAI volvieron a hacerlo el 21 y el 22, así que este orden cambió entre el principio y el final del mes.

3. ChatGPT (OpenAI)

Esta sección de OpenAI se amplió el 30 de septiembre de 2026. La comparación de las ocho herramientas anterior tiene como fecha de referencia el 29 de septiembre; la información adicional de GPT-6.1 Sol se incorpora solo aquí.

El modelo de mayor nivel de OpenAI es GPT-6 Astra, con fecha de corte del conocimiento del 30 de abril de 2026 (documentación de la API de OpenAI). El 29 de septiembre de 2026 se añadió GPT-6.1 Sol para Codex y ChatGPT Work. Su corte es el mismo que el de Astra, el 30 de abril de 2026, mientras que el anterior GPT-6 Sol tiene el corte del 20 de abril de 2026 y el modelo de bajo coste GPT-6 Luna, del 18 de mayo de 2026. La novedad del nombre no coincide necesariamente con la del conocimiento (especificaciones de GPT-6.1 Sol; detalles de GPT-6 Sol y Luna). GPT-5.6 Sol, Terra y Luna siguen disponibles, pero comparten el corte del 16 de febrero de 2026.

A continuación se resumen las fechas de corte de los principales modelos actuales y anteriores.

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

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.

5. Gemini (Google)

La mayor fortaleza de Gemini de Google es su integración con la Búsqueda de Google. El modelo más avanzado, Gemini 4 Argon (anunciado el 30 de septiembre y con disponibilidad general desde el 13 de octubre), tiene una fecha de corte de marzo de 2026 (ficha de modelo), y el caballo de batalla Gemini 3.8 Flash (lanzado el 2 de septiembre de 2026) comparte esa misma fecha. Ambos complementan la información en tiempo real gracias a Google Search (a 14 de octubre de 2026). Gemini 3.1 Pro, presentado como el más capaz hasta la llegada de Argon, se sigue ofreciendo en preview.

Conviene fijarse también en las generaciones anteriores. El 18 de septiembre de 2026, Google limitó el acceso a los modelos Gemini 2.5 a los usuarios que ya los habían usado. No están retirados y la API los sigue sirviendo, pero Google recomienda usar 3.8 Flash o 3.5 Flash-Lite en los proyectos nuevos. El 8 de octubre, Gemini 3.5 Flash y 3.7 Flash quedaron obsoletos, y las solicitudes que reciben en la API se redirigen automáticamente a 3.6 Flash y 3.8 Flash, respectivamente (notas de versión de la API de Gemini). Todo lo nuevo que se construya parte ya de Gemini 3 o posterior (4 Argon, 3.8 Flash, etc.).

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). El conocimiento propio del modelo tiene una fecha de corte, pero combina búsqueda web con datos de publicaciones en X para mantenerse actualizado.

La versión actual, Grok 4.7, se lanzó el 21 de septiembre de 2026, y xAI la presenta como su modelo de frontera para programación, tareas agénticas y trabajo del conocimiento (a septiembre de 2026). Su fecha de corte de conocimiento es mayo de 2026 (documentación de la API de xAI). La documentación de xAI también indica que Grok no conoce los acontecimientos en tiempo real si no se activan las herramientas de búsqueda. Las generaciones inmediatamente anteriores fueron Grok 4.6 (12 de agosto de 2026) y Grok 4.5 (8 de julio de 2026). El anterior Grok 4.20 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 (Microsoft 365 Copilot, la versión para el trabajo) no está atado a un único modelo: puedes elegir entre GPT de OpenAI y Claude de Anthropic. Desde el 22 de septiembre de 2026, Claude Opus 5.5 y GPT-6 Sol se están incorporando de forma gradual a Word, Excel, PowerPoint, Chat, Cowork y Copilot Studio (blog de Microsoft Copilot; la disponibilidad depende de la licencia y la región). Por eso la fecha de corte depende del modelo que elijas, con los mismos valores que en las secciones de ChatGPT y Claude. Si la búsqueda web está activada, Copilot convierte tu pregunta en una consulta breve, la envía a Bing y usa los resultados para fundamentar la respuesta (Microsoft Learn). Eso sí, los administradores pueden desactivar la búsqueda web, así que con una cuenta de empresa quizá no obtengas información reciente.

GitHub Copilot está especializado en programación y permite elegir entre más de 30 modelos de OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Microsoft y Moonshot AI (lista de modelos compatibles de GitHub Docs, a 26 de septiembre de 2026). En los planes Business y Enterprise, GPT-5.3-Codex es desde el 18 de marzo de 2026 el modelo base y de soporte a largo plazo (LTS), el que se usa cuando no hay otro modelo habilitado. También aquí la fecha de corte la determina el modelo elegido.

8. Perplexity AI

Perplexity AI funciona de otra manera que las demás herramientas. Hace una búsqueda web con cada pregunta y redacta la respuesta citando varias fuentes. El modelo que escribe la respuesta sigue teniendo fecha de corte, pero como el material se reúne de nuevo cada vez, que responda bien sobre hechos recientes depende de lo que encuentre la búsqueda.

Puedes elegir el modelo que genera la respuesta. Junto a Sonar, el modelo propio de Perplexity, aparecen GPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google, Grok de xAI y Kimi de Moonshot AI, entre otros: ocho modelos en el plan Pro y diez en el plan Max, que añade dos modelos de gama alta (Centro de ayuda de Perplexity, lista a 4 de septiembre de 2026). La propia Perplexity advierte que la lista cambia y que lo que vale es tu selector de modelos. En Max también está «Model Council», que envía la misma pregunta a varios modelos y combina sus respuestas.

9. Modelos de pesos abiertos (Meta, Llama y Mistral)

La gran ventaja de los modelos de pesos abiertos es que puedes descargarlos y ejecutarlos en tu propio equipo. Sin embargo, no incluyen búsqueda web de serie. Tanto Meta como Mistral publican ahora algunos modelos con pesos abiertos y reservan otros para sus propias apps y API.

Meta (Muse Glimmer y Llama 4)

En abril de 2026 Meta lanzó una nueva familia de modelos llamada Muse. El más reciente es Muse Spark 1.3 (2 de septiembre de 2026), pero es un modelo cerrado cuyos pesos no se publican, y la lista de modelos para desarrolladores de Meta (documentación de Meta Model API) no indica su fecha de corte (a 26 de septiembre de 2026). El 12 de octubre de 2026 Meta lanzó Muse Wonder, al que describe como «el más capaz» de sus modelos, pero la lista de modelos para desarrolladores lo trata como vista previa y no indica fecha de corte. Para proyectos nuevos, sigue recomendándose Muse Spark 1.3 (confirmado a 18 de octubre de 2026).

El modelo de pesos abiertos más reciente es Muse Spark Open (publicado el 15 de octubre de 2026). Tiene 816 000 millones de parámetros totales, con 42 000 millones activos en un diseño de mezcla de expertos (MoE), y una ventana de contexto de unos 1 millón de tokens. Usa la licencia propia de Meta, Muse Model License: se permite el uso comercial, pero el trabajo debe llevar el aviso «Built with Muse Spark Open» (la prestación de API a gran escala está sujeta a condiciones). Incluso la versión de los pesos a 4 bits ocupa unos 537 GB y está pensada para GPU de centro de datos. Los materiales de Meta no indican la fecha de corte del conocimiento (comprobado el 18 de octubre de 2026).

Un modelo abierto pequeño que puedes ejecutar en tu propio PC es Muse Glimmer (publicado en agosto de 2026). Tiene unos 30 000 millones de parámetros (30B), se entrenó a partir de las salidas de Muse Spark y usa la licencia Apache 2.0. Su ficha de modelo indica una fecha de corte del 4 de enero de 2026, más de un año posterior a la de Llama 4. Según la ficha, con cuantización a 4 bits el modelo de lenguaje baja de 20 GB y cabe en 24 a 32 GB de memoria.

La generación anterior, Llama 4 (publicada el 5 de abril de 2025), tiene dos variantes, Scout (109B de parámetros totales) y Maverick (400B), con fecha de corte en agosto de 2024 (ficha de modelo de Llama 4). Scout tiene una ventana de contexto de 10 millones de tokens.

Mistral (Mistral Medium 3.5, Large 3 y Large 4)

La francesa Mistral presenta ahora Mistral Medium 3.5 (28 de abril de 2026) como su modelo de nivel frontera. Es un modelo denso de 128B y sus pesos también se publican con una licencia MIT modificada. En la lista de modelos de Mistral figura como sustituto de Mistral Medium 3.1, del modelo de razonamiento Magistral Medium y del modelo de programación Devstral 2, entre otros. El modelo grande anterior, Mistral Large 3 (2 de diciembre de 2025), es un MoE con 675B de parámetros totales (41B activos) y sigue disponible con licencia Apache 2.0. El 6 de octubre de 2026 llegó el siguiente, Mistral Large 4, como vista previa pública (Public Preview). Es un MoE con 1,05T de parámetros totales (52B activos) y una ventana de contexto de 1M de tokens. Los pesos se publicaron el 29 de octubre de 2026, como una versión mejorada del modelo en vista previa, en Hugging Face (anuncio de Mistral). La licencia es Mistral Ecosystem Open-Weight License, una variante modificada de MIT: se permite el uso comercial, pero ofrecer el modelo a terceros mediante API u otros servicios (Model as a Service) requiere un contrato aparte con Mistral. La API de Mistral sigue marcando Large 4 como vista previa pública (a 1 de noviembre de 2026). Según la política de ciclo de vida de modelos de Mistral, los modelos en vista previa pueden actualizarse sin aviso y no tienen garantizado el paso a disponibilidad general.

Mistral no incluye la fecha de corte de los datos de entrenamiento en su lista de modelos. La pista más cercana es el prompt de sistema recomendado (SYSTEM_PROMPT.txt) que distribuye en Hugging Face: como fecha de «última actualización de la base de conocimiento» figura el 1 de noviembre de 2024 para Medium 3.5 y el 1 de octubre de 2023 para Large 3. Es un texto para que el modelo lo diga al usuario, no una fecha de corte publicada oficialmente. La app de chat «Le Chat» ha pasado a llamarse Vibe, y su modo Work puede buscar en la web (documentación de Mistral).

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.

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

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 o Muse Glimmer. Cada herramienta tiene sus propias fortalezas.

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