Última actualización: julio de 2026. Esta página se revisa y actualiza mensualmente.
Un corte de conocimiento es la última fecha incluida en los datos de entrenamiento de un LLM. A julio de 2026, los cortes más recientes son los de Claude Opus 5 (mayo de 2026), Gemini 3.6 Flash (marzo de 2026) y GPT-5.5 (diciembre de 2025). Modelos más antiguos como GPT-4o, todavía vivos en integraciones de API, tienen un corte de octubre de 2023.
Cualquier cosa publicada después del corte de un modelo es invisible para él a menos que busque en la web. Una entrada de blog de enero de 2025 no existe para GPT-4o, pero sí existe para GPT-5.5. Modelos distintos, conocimientos distintos. Por eso una herramienta de visibilidad en IA hace seguimiento de tu marca por modelo, no solo por plataforma.
A continuación tienes el desglose completo del corte de conocimiento y las capacidades de acceso a la web de cada LLM importante.
Comparación rápida: ¿qué modelo sabe más?
| Proveedor | Modelo | Corte | Acceso a la web | Mejor para |
|---|---|---|---|---|
| Perplexity | Online | Tiempo real | Siempre | Información más actual |
| Anthropic | Claude Opus 5 | May 2026 | Basado en herramientas | Datos de entrenamiento más recientes |
| Gemini 3.6 Flash | Mar 2026 | Siempre (Google Search) | Precisión en tiempo real con entrenamiento profundo | |
| OpenAI | GPT-5.5 | Dic 2025 | A demanda | Modelo predeterminado de ChatGPT |
| xAI | Grok 4.3 | Dic 2025 | Siempre (X + web) | Tiempo real en redes sociales + web |
| Meta | Llama 4 | Ago 2024 | Ninguno | Privacidad, despliegue local, ajuste fino |
Todas las fechas de corte de conocimiento por proveedor
Las fechas de corte se basan en información disponible públicamente y pueden cambiar a medida que los proveedores actualizan los modelos. Los modelos con acceso a internet pueden recuperar información más allá de su corte, aunque el conocimiento del entrenamiento y el conocimiento recuperado difieren en fiabilidad.
OpenAI (GPT)
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 | No publicado | Sí (navegación) | Lanzado en julio de 2026, impulsa los modos de razonamiento |
| GPT-5.5 | Diciembre de 2025 | Sí (navegación) | Modelo predeterminado de ChatGPT desde mayo de 2026 |
| GPT-5.4 | Agosto de 2025 | Sí (navegación) | Lanzado en marzo de 2026 |
| GPT-5.3 | Agosto de 2025 | Sí (navegación) | Lanzado en febrero de 2026 |
| GPT-5.2 | Agosto de 2025 | Sí (navegación) | Lanzado en diciembre de 2025 |
| GPT-5.1 | Septiembre de 2024 | Sí (navegación) | Generación anterior |
| GPT-5 | Septiembre de 2024 | Sí (navegación) | Primera versión de GPT-5 |
| GPT-4.1 | Junio de 2024 | Sí (navegación) | Actualización de ciclo intermedio |
| GPT-4o | Octubre de 2023 | Sí (navegación) | Retirado de ChatGPT en feb 2026; todavía en APIs |
| o3 / o4-mini | Junio de 2024 | Sí (navegación) | Modelos de razonamiento heredados |
Anthropic (Claude)
Anthropic distingue entre un corte de datos de entrenamiento (el rango completo de datos utilizados) y un corte de conocimiento fiable (la fecha hasta la cual el conocimiento es más preciso). A veces el corte fiable es unos meses anterior al corte de datos de entrenamiento.
| Modelo | Corte de datos de entrenamiento | Corte de conocimiento fiable | Acceso a internet |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5 | Mayo de 2026 | Mayo de 2026 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Fable 5 | Enero de 2026 | Enero de 2026 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Sonnet 5 | Enero de 2026 | Enero de 2026 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Opus 4.8 | Enero de 2026 | Enero de 2026 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Opus 4.7 | Enero de 2026 | Enero de 2026 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Opus 4.6 | Agosto de 2025 | Mayo de 2025 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Sonnet 4.6 | Enero de 2026 | Agosto de 2025 | Sí (uso de herramientas) |
| Claude Haiku 4.5 | Julio de 2025 | Febrero de 2025 | Sí (uso de herramientas) |
Google (Gemini)
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.6 Flash | Marzo de 2026 | Sí (nativo) | El más reciente, lanzado en julio de 2026 |
| Gemini 3.5 Flash | Enero de 2025 | Sí (nativo) | Variante rápida |
| Gemini 3.1 Pro | Enero de 2025 | Sí (nativo) | Modelo insignia, lanzado en febrero de 2026 |
| Gemini 3 Pro | Enero de 2025 | Sí (nativo) | Modelo insignia anterior |
| Gemini 3 Flash | Enero de 2025 | Sí (nativo) | Variante rápida |
| Gemini 2.5 Pro | Enero de 2025 | Sí (nativo) | Generación más antigua, todavía muy usada |
| Gemini 2.5 Flash | Enero de 2025 | Sí (nativo) | Variante rápida |
Google ha anticipado Gemini 4 para más adelante en 2026.
xAI (Grok)
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| Grok 4.5 | No publicado | Sí (X + web) | El más reciente, lanzado en julio de 2026 |
| Grok 4.3 | Diciembre de 2025 | Sí (X + web) | Lanzado en abril de 2026 |
| Grok 4.20 | Septiembre de 2025 | Sí (X + web) | Lanzado en marzo de 2026 |
| Grok 4 | Noviembre de 2024 | Sí (X + web) | Lanzado en julio de 2025 |
Según se informa, Grok 5 está en entrenamiento y se espera para más adelante en 2026.
Meta (Llama)
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | Agosto de 2024 | No | Código abierto, 109B MoE |
| Llama 4 Maverick | Agosto de 2024 | No | Código abierto, 400B MoE |
| Llama 3.3 70B | Diciembre de 2023 | No | Base popular para ajuste fino |
| Llama 3.1 405B | Diciembre de 2023 | No | El Llama de código abierto más grande |
Meta no ha lanzado un nuevo Llama desde abril de 2025. El tan prometido Llama 4 Behemoth nunca se lanzó, y en abril de 2026 Meta dio un giro hacia un modelo de pesos cerrados (Muse Spark) bajo su división Superintelligence Labs. La línea Llama de código abierto está, en la práctica, congelada con conocimiento de mediados de 2024.
Perplexity
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| Perplexity Online | Tiempo real | Sí (nativo) | IA centrada en la búsqueda, siempre cita fuentes en vivo |
Microsoft Copilot
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| Copilot (basado en GPT-5.x) | Diciembre de 2025 (GPT-5.5) | Sí (Bing) | Microsoft 365 Copilot prefiere GPT-5.6 (corte no publicado) |
DeepSeek
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | No publicado | Opcional | Lanzado en abril de 2026, contexto de 1M |
| DeepSeek V4 Flash | No publicado | Opcional | Variante de menor latencia |
| DeepSeek-V3 / R1 | ~Julio de 2024 (no oficial) | Opcional | Modelos chinos de código abierto |
DeepSeek no publica oficialmente las fechas de corte. Su tan rumoreado modelo de razonamiento R2 sigue sin lanzarse a julio de 2026.
Mistral
| Modelo | Corte de conocimiento | Acceso a internet | Notas |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 | No publicado | No | Modelo insignia, MoE de código abierto (675B en total) |
| Mistral Large 2 | Mediados de 2024 | No | Generación anterior |
La brecha de conocimiento (julio de 2026)
La brecha entre los modelos más frescos y los más desactualizados sigue ampliándose. Esto es lo que significa en la práctica:
GPT-4o tiene una brecha de 33 meses. Su corte de octubre de 2023 significa que todo lo de finales de 2023 en adelante falta en su entrenamiento. OpenAI lo retiró de ChatGPT en febrero de 2026, pero sigue funcionando dentro de muchas integraciones de API y herramientas de terceros que nunca se actualizaron.
Llama 4 tiene una brecha de casi dos años. Con un corte de agosto de 2024, sin acceso a la web y sin un sucesor a la vista, cada herramienta construida sobre el Llama de código abierto funciona con conocimiento congelado. Es una parte considerable de los despliegues locales y de ajuste fino.
En el otro extremo, los datos de entrenamiento están más frescos que nunca: Claude Opus 5 tiene datos hasta mayo de 2026, Gemini 3.6 Flash hasta marzo de 2026, y GPT-5.5 y Grok 4.3 hasta diciembre de 2025. Los modelos de frontera ahora van meses, no años, por detrás del presente.
La conclusión: tu visibilidad en las respuestas de IA depende del modelo que use la persona. Podrías aparecer en GPT-5.5 y Claude Opus 5 y estar completamente ausente en Llama o en una integración basada en GPT-4o.
Qué significa realmente "corte de conocimiento"
Un corte de conocimiento es la última fecha incluida en los datos de entrenamiento del modelo. Todo lo que el modelo "sabe" proviene del texto con el que se entrenó hasta ese punto. Después del corte, el modelo adivina, se apoya en patrones o busca en la web.
Tres cosas que la gente entiende mal sobre esto:
Los datos de entrenamiento no incluyen todo lo que se publicó. Incluso dentro del periodo de corte, es posible que el modelo no haya visto tu contenido. Que tu página se incluyera o no depende de la frecuencia de rastreo, la autoridad del dominio, cómo se curaron los datos y si tu sitio deja entrar siquiera a rastreadores de IA como GPTBot y ClaudeBot. Ejecuta una auditoría web para ver exactamente qué pueden y qué no pueden rastrear los rastreadores de IA en tu sitio. Haber publicado antes del corte no garantiza la inclusión.
El acceso a internet no es lo mismo que el conocimiento. Cuando GPT-5.5 o Gemini buscan en la web, recuperan información en tiempo real. Pero la procesan de forma distinta a su entrenamiento principal. Las respuestas recuperadas de la web tienden a ser más literales y a veces menos precisas que las respuestas de los datos de entrenamiento. El modelo conoce sus datos de entrenamiento; lee la web.
Las fechas de corte son aproximadas. Los proveedores dan un mes, no un día específico. A menudo hay un intervalo entre el momento en que termina la recopilación de datos y el momento en que se lanza el modelo. Distintos tipos de datos (noticias, artículos académicos, redes sociales) pueden tener cortes efectivos diferentes dentro del mismo modelo.
Cómo afectan los cortes de conocimiento a la visibilidad en la búsqueda con IA
Si te importa cómo aparece tu marca en ChatGPT, Perplexity, Gemini o Copilot, las fechas de corte afectan directamente a si eres visible siquiera.
Tu contenido podría no existir todavía
Una entrada de blog publicada en noviembre de 2025 es invisible para cualquier modelo con un corte anterior. Los modelos sin navegación web no pueden verla en absoluto. Los modelos con navegación pueden encontrarla, pero solo cuando deciden buscar, lo cual no ocurre en cada consulta.
La frescura del contenido por sí sola no es una estrategia de GEO. Necesitas contenido lo bastante fresco como para que los modelos con navegación lo encuentren, y lo bastante autoritativo como para incluirse en futuros datos de entrenamiento.
Cada plataforma ve un internet diferente
Perplexity y Gemini siempre buscan en la web. La navegación de ChatGPT se activa de forma selectiva. Claude usa herramientas para el acceso a la web, pero no navega de forma predeterminada.
La misma pregunta hecha en distintas plataformas de IA puede producir respuestas tremendamente diferentes sobre tu marca. Una podría extraer de los datos de entrenamiento, otra de la búsqueda en vivo. Tu share of voice puede variar drásticamente entre plataformas por esta razón.
Los datos de entrenamiento son el juego a largo plazo
Cuando un modelo responde de memoria (sin búsqueda web), tu visibilidad depende por completo de lo que había en los datos de entrenamiento. Si tu contenido se publicó, era autoritativo y estaba bien citado antes del corte, apareces. Si no, eres invisible.
Este es el juego a largo plazo: producir contenido lo bastante sólido como para incluirse en el próximo ciclo de entrenamiento. Herramientas como Temso te ayudan a hacer seguimiento de cómo aparece tu marca en cada plataforma de IA para que puedas ver dónde eres visible y dónde no.
Cómo comprobar la fecha de corte de cualquier LLM
Dos métodos funcionan con cualquier modelo:
Pregunta directamente. Escribe "¿Cuál es tu fecha de corte de conocimiento?" La mayoría de los modelos responden esto con precisión.
Prueba con un evento conocido. Pregunta por algo con una fecha específica, como una adquisición importante o el resultado de unas elecciones. Si el modelo no lo sabe, su corte es anterior al evento.
¿Qué modelos de IA pueden buscar en la web?
El acceso a internet varía mucho. No todos los modelos con "acceso a la web" lo usan de la misma manera.
Búsqueda permanente (tiempo real): Perplexity busca en la web en cada consulta y cita sus fuentes. Gemini está integrado de forma nativa con Google Search. Grok extrae continuamente de X y de la web en general.
Navegación a demanda: ChatGPT activa su búsqueda incorporada cuando el modelo o el usuario deciden que es necesaria. Copilot tiene la integración de Bing incorporada.
Acceso basado en herramientas: Claude puede usar herramientas web cuando están disponibles, pero no navega de forma predeterminada en el modo de chat estándar.
Sin acceso a la web: Llama, DeepSeek, Mistral y otros modelos de código abierto suelen funcionar sin acceso a internet. Los despliegues pueden añadirlo, pero los modelos base no lo tienen.
¿Con qué frecuencia cambian los cortes de conocimiento?
OpenAI ahora lanza nuevos modelos cada uno a tres meses. GPT-5.2 a GPT-5.6 llegaron todos entre diciembre de 2025 y julio de 2026, moviendo el corte del modelo insignia de septiembre de 2024 a diciembre de 2025.
Anthropic actualiza con cada generación de modelos. Claude Opus 5 tiene datos de entrenamiento hasta mayo de 2026, actualmente el corte más reciente de cualquier modelo importante.
Google actualiza Gemini con frecuencia y mantiene acceso casi en tiempo real mediante la integración con Search. Gemini 3.6 Flash tiene un corte de marzo de 2026.
xAI lanzó Grok 4.5 en julio de 2026, después de Grok 4.3 (corte de diciembre de 2025), complementado con datos de X en tiempo real.
Meta se ha estancado. Ningún Llama nuevo se ha lanzado desde abril de 2025, dejando la línea de código abierto en un corte de agosto de 2024.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el corte de conocimiento de ChatGPT?
GPT-5.5, el modelo predeterminado de ChatGPT, tiene un corte de diciembre de 2025. GPT-4o, todavía usado en muchas integraciones de API, tiene un corte de octubre de 2023. ChatGPT puede buscar en la web para cubrir la brecha.
¿Qué LLM tiene el conocimiento más reciente?
Para información en tiempo real, Perplexity y Gemini buscan en la web de forma nativa. Para conocimiento basado en entrenamiento, Claude Opus 5 lidera con datos hasta mayo de 2026, seguido de Gemini 3.6 Flash (marzo de 2026) y GPT-5.5 (diciembre de 2025).
¿La navegación web hace irrelevante el corte?
No. Los modelos recurren por defecto al conocimiento del entrenamiento y solo buscan en la web cuando se activa. Los datos de entrenamiento son más profundos y fiables que la información recuperada de la web.
¿Cuál es la diferencia entre "corte de conocimiento" y "corte de datos de entrenamiento"?
La mayoría de los proveedores los usan indistintamente. Anthropic es la excepción: su corte de datos de entrenamiento es el rango completo de datos, mientras que su corte de conocimiento fiable es la fecha hasta la cual el conocimiento es más preciso (a veces unos meses antes).
¿Qué pasa si mi contenido se publicó después del corte de un modelo?
Los modelos con navegación (ChatGPT, Gemini, Perplexity) pueden encontrarlo mediante la búsqueda web. Los modelos sin navegación no pueden verlo en absoluto. Tu visibilidad depende tanto de la frescura del contenido como de las capacidades del modelo.
¿Por qué la misma pregunta obtiene respuestas distintas en modelos de IA distintos?
Cada modelo tiene datos de entrenamiento distintos, cortes distintos y capacidades de navegación distintas. Una pregunta sobre las "últimas herramientas de IA" obtiene una respuesta de 2023 de GPT-4o y una respuesta de 2026 de GPT-5.5.
¿Con qué frecuencia actualizan las empresas los cortes de sus modelos?
OpenAI ahora lanza nuevos modelos cada uno a tres meses. Anthropic actualiza con cada generación. Google lanza actualizaciones de Gemini varias veces al año. Meta no ha actualizado Llama desde abril de 2025.
¿Qué modelos de IA tienen acceso a la web?
Perplexity, Gemini y Grok siempre buscan en la web. ChatGPT y Copilot buscan a demanda. Claude usa herramientas para el acceso a la web cuando están disponibles. Llama y otros modelos de código abierto normalmente no tienen acceso a la web a menos que tú lo añadas.
