9 августа, пользователь X КрисGPT, давно следящий за моделями OpenAI, заявил, что OpenAI продвигает новую крупную предобученную модель с кодовым названием Doug.
По его словам, Doug станет крупнейшим проектом предобучения OpenAI на сегодняшний день, и это не та же самая модель, что и GPT-6.
В последующих ответах КрисGPT дополнительно заявил, что GPT-6, вероятно, и есть Astra — самая мощная собственная модель OpenAI, выпуск которой вчера был срочно приостановлен из-за проблем с безопасностью.
Что касается Doug, он ожидает, что его выпустят не позднее ноября.
КрисGPT не является первым источником, публично упомянувшим Doug.
7 августа, исследовательское агентство в области полупроводников и искусственного интеллекта SemiAnalysis в статье, посвященной обсуждению Gemini и Google Cloud, опубликовало фрагмент исследовательского меморандума, ранее отправленного своим клиентам. Этот меморандум датирован 9 июля.
Адрес статьи: https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking
В ней есть ключевая фраза: OpenAI преодолела проблемы с предобучением, и модель с кодовым названием Doug, гораздо более крупная, активно продвигается.
Если информация точна, Doug может означать, что после почти двух лет, в течение которых рост возможностей в основном обеспечивался за счет посттренинга, обучения с подкреплением и вычислительных ресурсов во время вывода (inference-time compute), OpenAI начинает новый крупномасштабный цикл обновления базовых моделей.
История начинается с GPT-4o.
OpenAI доверила больший рост RL
13 мая 2024 года OpenAI выпустила GPT-4o и назвала его новой флагманской моделью.
В последующие почти два года, хотя OpenAI обучала и выпускала новые предобученные модели, такие как GPT-4.5, ей так и не удалось завершить полномасштабное предобучение, которое могло бы быть развернуто в качестве основной frontier-модели следующего поколения.
В то же время, рост возможностей моделей OpenAI все больше стал зависеть от другого направления.
12 сентября 2024 года OpenAI выпустила o1-preview.
В отличие от прошлого подхода, когда рост возможностей обеспечивался за счет предобучения в большем масштабе, o1 продемонстрировала другой метод масштабирования: с помощью масштабного обучения с подкреплением модель научилась использовать больше вычислительных ресурсов для рассуждений. С тех пор посттренинг, обучение с подкреплением и вычислительные ресурсы во время вывода стали играть все более важную роль в системе моделей OpenAI.
В апреле 2025 года был официально выпущен o3. OpenAI вновь подчеркнула, что способности к рассуждению серии o обеспечиваются за счет large-scale reinforcement learning.
В августе 2025 года была выпущена GPT-5. Она больше не является единой моделью, а представляет собой единую архитектуру, состоящую из быстрых моделей, моделей глубокого рассуждения и системы маршрутизации.
SemiAnalysis считает, что за сериями o1, o3 и даже GPT-5 не стояло полноценного поколенческого скачка базовой модели, сопоставимого с GPT-4o, и что соответствующие модели фактически все еще построены на базовой архитектуре эпохи GPT-4o.
OpenAI никогда не подтверждала эту родословную в обучении, но если информация SemiAnalysis верна, стратегию последних почти двух лет легко понять: базовое ядро не претерпело скачка сопоставимого уровня, а рост возможностей в основном обеспечивался все более мощным посттренингом и RL.
Масштабирование моделей также постепенно расширилось с прежней зависимости в основном от предобучения до трех измерений: предобучение, обучение с подкреплением и вычислительные ресурсы во время вывода.
Проблема в том, что если базовая модель долгое время не обновляется на сопоставимом уровне, а продолжает масштабироваться только за счет посттренинга и вычислительных ресурсов во время вывода, рано или поздно она столкнется с проблемой снижения предельной отдачи.
А появление Gemini 3 быстро превратило эту потенциальную проблему в траектории обучения в реальное конкурентное давление.
Garlic: предобучение снова начинает работать
18 ноября 2025 года Google выпустила Gemini 3.
Через десять дней SemiAnalysis в своем анализе TPUv7 выдвинула широко обсуждаемое утверждение: со времен GPT-4o OpenAI не завершила ни одного успешного полномасштабного предобучения, которое могло бы быть развернуто в качестве новой frontier-модели.
Когда Google представила Gemini 3, это различие превратилось из проблемы траектории обучения в прямое конкурентное давление.
1 декабря несколько СМИ сообщили, что Сэм Альтман объявил внутри OpenAI «Code Red», требуя от команды уделить приоритетное внимание улучшению ChatGPT и перенастроить часть ресурсов.
Через день всплыла более важная информация о тренировках.
2 декабря 2025 года The Information сообщила, что OpenAI разрабатывает новую предобученную модель с кодовым названием Garlic. В отчете со ссылкой на внутренние источники сообщалось, что Garlic показывает хорошие результаты в оценках кодирования и рассуждений, а также использует ряд исправлений ошибок, обнаруженных OpenAI в ходе предыдущего процесса обучения.
Что еще важнее, главный научный сотрудник OpenAI Марк Чен, как сообщается, заявил команде, что компания решила некоторые ключевые проблемы в предобучении. В отчете также упоминалось, что эти улучшения в обучении позволят более мелким моделям содержать знания, которые раньше требовали больших моделей.
В том же отчете была фраза, которая позже оказалась особенно важной: OpenAI уже начала разработку «еще большей и лучшей модели» на основе опыта, полученного при работе с Garlic.
История Doug, собственно, началась именно отсюда.
6 января 2026 года SemiAnalysis снова затронула тему стратегии моделей OpenAI. На этот раз они прямо написали: OpenAI решила проблемы с предобучением.
Другими словами, согласно информации, которой владеет SemiAnalysis, проблемы, которые ранее мешали OpenAI проводить полномасштабное предобучение, были решены.
Garlic, вероятно, сыграла роль в проверке эффективности этих исправлений, а Doug может быть результатом применения этих методов обучения в действительно большем масштабе.
OpenAI, возможно, готовится снова запустить масштабирование базового ядра
Если приведенная выше информация верна, то OpenAI, возможно, последовательно продвигает как минимум два важных проекта моделей: Astra, которая уже находится на стадии расширенной оценки, и Doug, который, как сообщается, имеет больший масштаб.
А Doug указывает на другую вещь: возобновление масштабирования самого базового ядра.
За последние два года OpenAI доказала, что старое базовое ядро все еще можно постоянно улучшать с помощью RL, рассуждений и вычислительных ресурсов во время вывода.
Doug должен ответить на другой вопрос: когда само базовое ядро снова совершит значительный скачок, куда сможет зайти эта уже выведенная на предел система посттренинга.
Возможно, именно это станет настоящей отправной точкой для следующего раунда конкуренции моделей OpenAI.
Ссылки:
https://x.com/ChrisGPT/status/2086220662264250764
https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking
https://newsletter.semianalysis.com/p/rl-environments-and-rl-for-science
https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/openai-developing-garlic-model-counter-googles-recent-gains
Эта статья взята с официального аккаунта WeChat «Сердце машины» (ID: almosthuman2014), автор: команда «Сердце машины», следящая за LLM.
