GPT-5.5
No estimate
No se requieren requisitos de hardware para este modelo.
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware de ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica cambia eso..
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado más que cómo se ejecuta, un contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo se publicó?
- Organización
- OpenAI
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 23 April 2026
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuánta data fue entrenada. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta a una GPU dada.
- Espacio entrenado
- tokens
La ejecución de entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y lo que eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA GB200,NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra)
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Probablemente más de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Significant use
- Modelo/modelos siempre significa modelos de IA. Ejecutar/ejecutando significa ejecutar un modelo de IA. Si solo obtienes la palabra ejecutar, es probable que provenga de una frase dividida, como qué modelo de IA puede ejecutar la GPU. no cabe/no encajará significa que el modelo de IA no cabe en la VRAM de la GPU. apretado = apenas ejecutable, cómodo = se ejecuta fácilmente con margen.
- Likely
Default model in ChatGPT; large user base assumed
Fuentes
Dónde proviene este registro y cuándo se verificó por última vez.
- Referencia
- Introducing GPT‑5.5
- Última actualización
- 4 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
GPT-5.5 was published by OpenAI, in United States of America, in April 2026. industry is the category the publisher falls under.
Funciona en Multimodal, Lenguaje, Visión, y se registra como realizando modelado/generación de lenguaje, Respuesta a preguntas.
Sus pesos nunca fueron publicados, así que solo se puede acceder a ellos a través de su proveedor. Ninguna tarjeta gráfica cambia eso.
Qué se utilizó para construirlo
The reason it appears in this catalogue at all is significant use.
Respuestas
GPT-5.5 — Preguntas comunes
What is GPT-5.5 used for?
GPT-5.5 works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run GPT-5.5?
None. GPT-5.5 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is GPT-5.5 open source?
No. GPT-5.5 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does GPT-5.5 have?
No parameter count has been published for GPT-5.5, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created GPT-5.5?
GPT-5.5 was published by OpenAI, based in United States of America, categorised as industry.
When was GPT-5.5 released?
GPT-5.5 was published in April 2026.
El otro camino
¿Viéndolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya tienes una tarjeta y quieres saber todo lo que puede ejecutar., iniciar desde el hardware.