OpenAI ha publicado un avance de investigación de gpt-oss-safeguard, dos modelos de razonamiento de peso abierto diseñados para tareas de clasificación de seguridad que permiten a los desarrolladores aplicar políticas de seguridad personalizadas en tiempo de inferencia.

Los modelos están disponibles en dos tamaños, gpt-oss-safeguard-120b y gpt-oss-safeguard-20b, ambos afinados a partir de gpt-oss, distribuidos bajo licencia Apache 2.0 y accesibles en Hugging Face para uso local. Su enfoque de policy-conditioned safety permite condicionar las decisiones de clasificación a políticas explícitas definidas por el equipo de desarrollo o por la organización, lo que mejora la trazabilidad y el control sobre resultados potencialmente dañinos.

Estos modelos están pensados para tareas como moderación de contenido, filtrado de solicitudes riesgosas y clasificación de outputs en flujos de trabajo empresariales, aprovechando la capacidad de razonamiento para justificar clasificaciones y facilitar auditorías internas. Al ser de peso abierto y permitirse uso local, favorecen despliegues privados y cumplimiento normativo en entornos sensibles.

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