Una de las mejoras más importantes es la capacidad de generar imágenes a partir de texto gracias a la integración de la tecnología DALL-E 3 de OpenAI. Anteriormente disponible sólo en la versión completa GPT-4o, esta función ahora se ha integrado en GPT-4o mini, lo que permite a los usuarios convertir texto en imágenes de manera rápida y eficiente.

Aunque el GPT-4o mini es de menor tamaño, sus capacidades de imagen son fluidas, especialmente adecuadas para situaciones que requieren una respuesta rápida.

Esto abre muchas aplicaciones potenciales, desde el diseño gráfico y la publicidad hasta la educación, facilitando a los usuarios visualizar y visualizar información a partir del texto.

Antes de la actualización, GPT-4o mini estaba limitado por un almacén de datos estático, lo que significa que solo podía confiar en datos entrenados previamente.

Sin embargo, la nueva actualización ha añadido acceso a Internet, lo que permite al modelo recopilar y actualizar información en línea en tiempo real. Esto es especialmente útil para los usuarios que desean comprobar la precisión de la información, seguir las últimas noticias o comparar datos rápidamente.

La recuperación y actualización de información en línea también hacen del GPT-4o mini una herramienta más poderosa en áreas como la investigación, el periodismo y los negocios, donde la información precisa y oportuna es de suma importancia.

La nueva actualización del GPT-4o mini también agrega la capacidad de analizar y resumir documentos e imágenes. Anteriormente, el modelo no podía manejar datos complejos de documentos o imágenes, pero ahora los usuarios pueden cargar estos archivos para que el modelo los analice.

Esto es especialmente valioso en los campos de la educación, la investigación científica y las aplicaciones personales donde los usuarios necesitan procesar grandes cantidades de información de forma rápida y precisa.

Otra nueva característica que hace que el GPT-4o mini destaque es su capacidad de recordar conversaciones de sesiones anteriores. Esta característica hace que las interacciones sean más coherentes y fluidas, ya que el modelo puede recordar la información intercambiada y proporcionar respuestas personalizadas al usuario. Esto es especialmente importante en aplicaciones como asistentes virtuales, servicio al cliente o cuando el modelo necesita continuar una conversación que abarca varias sesiones.