Xint publicó el 26 de octubre una demostración en la que usó la función de compactación de OpenAI para que otros modelos repitieran razonamiento asociado a sus propias solicitudes a gpt-5.6-sol. La firma afirma que OpenAI confirmó el problema y desplegó una corrección en el servidor el 23 de octubre de 2026. La prueba empleó indicaciones creadas por investigadores de Xint y no planteó acceso al razonamiento de otros usuarios.

Cómo intervino la compactación

La compactación reduce el tamaño del contexto y conserva información para turnos posteriores. OpenAI describe el resultado como un elemento cifrado y opaco, pensado para que el modelo continúe la conversación, no para que una persona lo lea. Así lo explica la documentación oficial de OpenAI sobre compaction.

En la demostración de Xint, gpt-5.6-sol generó el razonamiento y procesó la compactación; después, gpt-4.1 y gpt-4o repitieron el contenido del elemento resultante. Xint atribuyó el funcionamiento de esta vía a que la compactación se ejecutaba en el mismo modelo que había generado el razonamiento, lo que evitaba una mitigación anterior basada en la repetición entre modelos.

Qué comprobaron las repeticiones

En un ejemplo concreto de Xint, el elemento de razonamiento tenía 405 tokens, el elemento compactado 612 y cada salida repetida 609. Son cifras de esa ejecución, no una medición general del rendimiento de la función.

Xint señaló que los dos modelos repitieron el contenido de forma consistente. Esa comprobación se refiere a la repetición del elemento compactado: no demuestra que este conservara palabra por palabra el razonamiento original. Xint dijo que no disponía del texto original en claro para compararlo y que la compactación pudo haberlo reformulado.

El alcance de la prueba

Xint probó gpt-5.6-sol con problemas matemáticos y de algoritmos creados por sus investigadores. La firma afirmó que la técnica funcionó en todos los niveles de esfuerzo de razonamiento que probó, desde el mínimo hasta el máximo, dentro de ese ensayo. Sus pruebas no establecen el comportamiento de otros modelos o configuraciones.