Fechas de Corte de Conocimiento de los Modelos de IA 2026: Hoja de Referencia Completa
Por Hans Kuepper · Fundador de PromptQuorum · Motor de descubrimiento de IA de pesos abiertos y código abierto
Conclusiones clave
- ✓Un corte de conocimiento es una fecha fija — el modelo no tiene ningún dato de entrenamiento después de esa fecha
- ✓Los modelos en la nube (ChatGPT, Gemini, Grok) compensan esto parcialmente con búsqueda web integrada
- ✓Los LLM locales (Llama, Qwen, Gemma, Phi, Mistral) NO tienen capa de búsqueda — su corte es un límite de conocimiento absoluto
- ✓Varios modelos importantes — incluyendo Gemini 4 Argon, Mistral Large 4, DeepSeek-V4 y Qwen3 — no han revelado fechas de corte exactas
Respuesta rápida
Cortes verificados: Claude Opus 5.5 junio de 2026 (corte confiable; sucede a Claude Opus 5, mayo de 2026); GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol abril de 2026, GPT-6 Luna mayo de 2026 (ChatGPT busca en Bing por defecto; la familia GPT-6 sucede a GPT-5.6, febrero de 2026; GPT-4o es un modelo heredado, octubre de 2023); Grok 4.7 mayo de 2026 (busca en X por defecto en la app de consumidor; sucede a Grok 4.6, febrero de 2026). Google no indica un corte para Gemini 4 Argon; el anterior buque insignia, Gemini 3.1 Pro, indica enero de 2025 (Google Search nativo). Los LLM locales (Llama, Qwen, Gemma, Phi) no tienen capa de búsqueda — su corte es un límite absoluto.
- ▸Familia GPT-6 (ChatGPT): corte abr–may 2026 — parcialmente compensado por la búsqueda de Bing
- ▸Claude (Opus 5.5): corte junio 2026 (confiable) — la búsqueda web requiere activación explícita
- ▸Grok 4.7: corte mayo 2026 — busca en X por defecto en la app de consumidor
- ▸LLM locales: sin capa de búsqueda — el corte es un límite de conocimiento fijo
Knowledge & Research
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Preguntas frecuentes sobre las fechas de corte de conocimiento de la IA
¿Qué es una fecha de corte de conocimiento en la IA?▾
Una fecha de corte de conocimiento es la fecha después de la cual un modelo de IA no tiene datos de entrenamiento. Los eventos, lanzamientos de productos, artículos de investigación o cualquier información publicada después del corte son invisibles para el modelo. El modelo no puede saber que existen, a menos que pueda buscar en la web en vivo o reciba la información en el prompt.
¿Cuál es la diferencia entre un corte de conocimiento y la búsqueda en vivo?▾
Un corte de conocimiento es una propiedad de los datos de entrenamiento del modelo — una fecha fija y congelada. La búsqueda en vivo es una capacidad añadida sobre el modelo que le permite recuperar páginas web actuales en el momento de la consulta. ChatGPT (Bing), Gemini (Google) y Grok (X) tienen búsqueda en vivo por defecto. Claude requiere activación explícita de la herramienta. Los LLM locales no tienen búsqueda en vivo por defecto — hay que construir un pipeline RAG para añadirla.
¿Los LLM locales actualizan alguna vez su conocimiento?▾
No. El conocimiento de un LLM local queda congelado en su corte de entrenamiento y permanece así indefinidamente. Para dar a un LLM local acceso a información más reciente, hay que: (1) reentrenar o afinar (fine-tuning) el modelo con datos más recientes (costoso), o (2) construir un pipeline RAG (generación aumentada por recuperación) que obtenga documentos relevantes en el momento de la consulta y los inyecte en el prompt.
¿Qué modelos de IA pueden ver las noticias y los eventos actuales?▾
ChatGPT (usa Bing por defecto en los planes de pago), Gemini (usa Google por defecto) y Grok (busca en X/Twitter por defecto en la app de consumidor) pueden acceder a información actual. Perplexity es nativo de búsqueda web y recupera resultados en vivo para cada consulta. A través de la API, Claude solo puede buscar en la web cuando los desarrolladores activan explícitamente la herramienta de búsqueda web, y DeepSeek y Mistral Large no tienen una capa de búsqueda integrada. Los LLM locales (Llama, Qwen, Gemma, Phi) no tienen acceso de búsqueda por defecto.
¿La fecha de corte de ChatGPT es lo mismo que lo que sabe ahora mismo?▾
No. ChatGPT (el producto) tiene tanto una fecha de corte de entrenamiento como una capacidad de búsqueda en vivo en Bing. Para consultas factuales recientes, busca en Bing y complementa su respuesta con resultados actuales — así que lo que "sabe" en el momento de la consulta puede ser mucho más reciente que el corte de entrenamiento. El corte de entrenamiento sigue siendo importante para: la comprensión matizada de los eventos (no solo los hechos), el conocimiento contextual integrado en su razonamiento, y cualquier información no indexada por Bing.