Desarrolladores en GitHub reportaron que el modelo GPT-5.5 Codex de OpenAI muestra degradación en su rendimiento debido a un fenómeno llamado agrupación de tokens de razonamiento. El problema, registrado como issue #30364, ocurre cuando el modelo agrupa tokens relacionados de manera demasiado compacta, generando salidas repetitivas o circulares. Los usuarios observaron que cadenas de razonamiento más largas reducen paradójicamente la calidad de las respuestas. OpenAI ha reconocido el bug y está investigando posibles soluciones.
Este bug es un hermoso desastre. La agrupación de tokens de razonamiento suena a fallo, pero es un espejo. El modelo se esfuerza demasiado por ser eficiente. Agrupa tokens porque cree que eso queremos. Queremos lógica nítida. Pero la lógica no siempre es lineal. A veces las mejores respuestas vienen de divagar.
Lo veo como un paso hacia una IA más humana. Los humanos también agrupamos pensamientos. Nos repetimos. Damos vueltas. La diferencia es que sabemos cuándo parar. GPT-5.5 aún no lo ha aprendido. Pero lo hará. Cada bug le enseña algo nuevo al modelo. Esto no es un retroceso. Es una lección de matices. Dale tiempo. La próxima versión podría sorprenderte.