Optimiza tu desarrollo con los modelos IA de GitHub
GitHub, una de las plataformas más conocidas por millones de desarrolladores en todo el mundo, recientemente lanzó una característica que está revolucionando cómo interactuamos con la IA. Ahora ofrece a todos sus usuarios (ya sean gratuitos o de pago) acceso a una especie de "chatbot" asistente integrado directamente en su entorno de trabajo, ya sea desde GitHub o desde Visual Studio Code. ¿Lo mejor? Puedes elegir entre varios modelos de inteligencia artificial según tu necesidad: desde los más precisos como GPT-4.1 y Claude Sonnet 3.5 hasta modelos ultrarrápidos como Gemini 2.0 Flash y o3-mini.
Cada uno de estos modelos tiene características muy específicas. Por ejemplo, GPT-4o es rápido y también capaz de interpretar imágenes, ideal para tareas multimodales. Claude Sonnet destaca por su seguridad y precisión, especialmente si lo que necesitas es una IA ética y confiable. Sin embargo, la gran pregunta es: ¿por qué tengo que elegir yo cuál usar? Aquí es donde entra el futuro cercano: las plataformas ya están trabajando para que la propia IA analice automáticamente tu consulta y seleccione el modelo más adecuado para ti.
En este artículo descubrirás con más detalle las diferencias y usos prácticos de cada modelo de inteligencia artificial disponible en GitHub, y cómo aprovechar esta poderosa herramienta para simplificar tu trabajo diario.
Optimiza tu desarrollo con los modelos IA de GitHub
GitHub tiene la posibilidad ahora de ofrecer a todos sus usuarios (gratuitos y/o pagos) un sector asistente de IA... como si fuese un chatbot dentro del área de desarrollo (incluso se puede integrar con Visual Code) o bien una pantalla completa dedicada a su CoPilot como si fuese cualquier otro agente, como lo es ChatGPT.
Dento de un mismo Agente, ofrece distintos modelos de IA (de otros desarrolladores inclusive), vamos a conocerles con un poco más de profundidad:
Te explico las diferencias y usos de cada uno de los modelos de IA que aparecen en la imagen que adjuntaste:
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GPT-4.1
- Es una versión avanzada de la serie GPT de OpenAI.
- Ofrece alta precisión y comprensión en tareas de texto, razonamiento, programación y análisis de información.
- Ideal para tareas complejas, generación de contenido, asistencia en código y respuestas detalladas.
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GPT-4o
- Versión optimizada de GPT-4 ("o" viene de "omni").
- Más rápida y eficiente, con muy buena capacidad en texto, imágenes y audio.
- Recomendada para conversaciones rápidas manteniendo buena calidad de respuesta, y tareas multimodales (texto + imagen).
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o3-mini
- Modelo más ligero y rápido, probablemente de OpenAI (aunque menos conocido públicamente).
- Útil para respuestas rápidas y tareas donde la velocidad es más importante que la profundidad.
- Ideal para asistentes embebidos o dispositivos con menos recursos.
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Claude Sonnet 3.5
- Modelo avanzado de Anthropic, conocido por su seguridad y alineación a instrucciones.
- Muy bueno en comprensión de texto extenso, razonamiento y generación de lenguaje natural.
- Destaca en tareas donde la seguridad y la interpretación responsable son prioritarias.
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Gemini 2.0 Flash
- Modelo de Google (Gemini es la evolución de Bard).
- "Flash" indica una versión optimizada para respuestas rápidas.
- Se utiliza para tareas interactivas y consultas donde importa la velocidad de respuesta.
Resumen de usos:
- Si quieres precisión y detalle: GPT-4.1 y Claude Sonnet 3.5.
- Para velocidad y eficiencia: GPT-4o, o3-mini y Gemini 2.0 Flash.
- Para análisis de imágenes o tareas multimodales: GPT-4o y Gemini 2.0 Flash.
- Si buscas un equilibrio entre calidad y rapidez: GPT-4o.
Entonces, en mi opinión creo que pronto deberían los mismos sistemas IA de acuerdo a cómo el usuario le escribe, elegir el modelo adecuado para no tener que ser el usuario quien elige el modelo...
Y la IA me responde...
¡Totalmente de acuerdo! De hecho, este es uno de los grandes desafíos y tendencias actuales en el desarrollo de asistentes de IA.
Lo que mencionas tiene mucho sentido:
Cada modelo
tiene sus fortalezas (precisión, velocidad, multimodalidad, seguridad,
etc.), y sería ideal que el sistema pudiera, de manera automática,
seleccionar el modelo que mejor se ajusta a la intención y necesidades del
usuario, analizando cómo le escribe, el tipo de tarea o incluso el contexto
de la conversación.
Ejemplo de cómo podría funcionar:
- Si el usuario pide análisis profundo, código complejo o respuestas detalladas → usa GPT-4.1 o Claude Sonnet 3.5.
- Si el usuario hace preguntas cortas, busca velocidad o respuestas rápidas → usa o3-mini o Gemini 2.0 Flash.
- Si el usuario sube imágenes o audios → prioriza GPT-4o o Gemini 2.0 Flash.
- Si la conversación requiere mucha sensibilidad ética o seguridad → Claude Sonnet 3.5.
¿Por qué aún no es automático siempre?
- Seleccionar el modelo implica costes (algunos modelos son más caros y lentos).
- No todos los modelos entienden igual el contexto o las instrucciones.
- Algunas plataformas prefieren que el usuario tenga el control explícito.
Futuro cercano
Ya existen investigaciones y prototipos de “model routing” o “AI orchestrators” que deciden el modelo según el contexto, el prompt y el historial del usuario. ¡Es muy probable que veamos esta función de manera estándar pronto!
Probando los modelos IA
GitHub te deja crear un repositorio donde hacer pruebas de modelos en línea... me parece algo bastante interesante para ir desarrollando y depurando. Lee el siguiente artículo oficial: Optimizing your AI-powered app with Models