Un entusiasta de los modelos de lenguaje que se identifica como CozyBlaze consiguió que GPT-6 Astra, el modelo más reciente de OpenAI, jugara y terminara por su cuenta el rompecabezas tridimensional Portal, de Valve, sin intervención humana durante la partida. El experimento, difundido el 5 de septiembre de 2026, exigió 3.336 llamadas a herramientas y arrojó un costo nominal de 571,18 dólares calculado con las tarifas públicas de la API, según Tom's Hardware.

El propio autor aclaró después que ese monto no salió de su bolsillo: la partida corrió dentro de su suscripción Codex Pro de 200 dólares mensuales, así que la cifra funciona como referencia de consumo y no como gasto real.

¿Cómo controla un modelo de lenguaje un juego en 3D?

El montaje combina dos piezas. La primera es el Model Context Protocol (MCP), el estándar por el que un modelo invoca herramientas externas. La segunda es una versión modificada de SourcePauseTool, una utilidad del motor Source que permite congelar la partida a voluntad.

"El modelo controla Portal a través de MCP y un SourcePauseTool modificado", explicó CozyBlaze. "El juego queda en pausa mientras el modelo piensa; una vez que el modelo envía una secuencia de entradas, SPT reanuda la partida y las ejecuta".

Durante la pausa, el sistema recibe capturas de pantalla y la posición del personaje. Con esa información planifica la siguiente tanda de movimientos, el juego se reanuda y las ejecuta. Ese ciclo explica la diferencia entre las dos duraciones que circulan: el resumen editado en video dura cerca de dos horas, mientras que las transmisiones completas suman alrededor de 24 horas, porque el grueso del tiempo se va en deliberación y no en acción.

¿Qué mide realmente el experimento?

Poco, y su autor es el primero en decirlo. CozyBlaze advierte que quedan muchos problemas por resolver y que la partida no debe leerse como un banco de pruebas. "Ver a un agente de propósito general navegar y llegar hasta el final del juego de manera autónoma se siente como un pequeño atisbo de esa visión original volviéndose real", señaló.

Esa visión original es de OpenAI y data de 2016, cuando la empresa fijó entre sus metas técnicas "resolver una amplia variedad de juegos usando un solo agente". El contraste con el estado del arte de hace pocos años es lo que da peso a la demostración: no hace tanto los modelos perdían al ajedrez contra un Atari 2600, una consola de 1977 con 128 bytes de memoria RAM.

Del laboratorio al escritorio: qué se puede replicar

El código del agente que jugó Portal está publicado en GitHub con instrucciones para reproducirlo, de modo que la barrera de entrada no es el software sino el presupuesto de inferencia. A precios de lista, esos 571,18 dólares equivalen a unos 542.000 pesos chilenos si se toma un tipo de cambio de 950 pesos por dólar, más de dos veces el valor de la suscripción mensual que absorbió el experimento.

Para dimensionarlo desde el hardware: con ese mismo monto se compran cerca de tres kits Jetson Orin Nano de desarrollo, o poco más de un centenar de placas ESP32 de gama media. La diferencia es que aquí el gasto se consume íntegro en una sola partida y no queda nada instalado sobre la mesa.

Qué dice OpenAI de su modelo

GPT-6 Astra se convirtió en el modelo insignia de OpenAI a comienzos de este mes. La compañía sostiene que ofrece "una nueva generación de inteligencia" y que marca el estado del arte en uso de computador, navegación, ingeniería de software, ciberseguridad, ciencia y trabajo profesional.

La demostración de Portal no valida ninguna de esas afirmaciones por separado, pero sí ilustra el tipo de tarea larga y multimodal que la empresa quiere asociar a su modelo: percepción visual continua, planificación por tramos y ejecución motora en un entorno que no perdona errores de coordenadas.