Неподтвержденные сообщения, распространяющиеся в социальных сетях, утверждают, что разработчик искусственного интеллекта OpenAI завершил внутреннее предварительное обучение базовой модели следующего поколения под кодовым названием Bel. Согласно этим данным, общий объем параметров модели превышает 100 триллионов. Как следует из публичных источников и отраслевых отчетов, OpenAI официально не подтверждала существование проекта Bel, масштаб его параметров или сроки завершения обучения.
В социальных сетях Bel описывается как преемник другой внутренней исследовательской архитектуры под кодовым названием Doug. Предполагается, что Doug призван стать основой для систем уровня Astra и потенциальной GPT-6 после прохождения дополнительных этапов обучения с подкреплением, тогда как Bel позиционируется как фундаментальная платформа следующего уровня. Тем не менее, OpenAI воздерживается от комментариев по поводу этих наименований, ранее неоднократно подчеркивая, что внутренние кодовые имена не соответствуют напрямую названиям готовых коммерческих продуктов.
Архитектурные особенности: параметры и реальные вычисления
Технические эксперты отмечают, что даже в случае достоверности информации о 100 триллионах параметров, общий объем не отражает напрямую вычислительную мощность, задействованную при обработке единичного запроса. В современных сверхкрупных моделях часто применяется архитектура Mixture-of-Experts (MoE), при которой для каждого токена активируется лишь определенная часть экспертных сетей. Без данных об активных параметрах, маршрутизации и объеме обучающих данных число параметров остается лишь формальным показателем.
Кроме того, завершение этапа предварительного обучения является лишь начальной фазой создания готового продукта. Переход от базовой модели к коммерческому сервису требует масштабной постобработки (post-training), включая выравнивание поведения, оптимизацию работы с инструментами и тестирование на безопасность. Практика показывает, что итоговое качество продукта и его функциональность зависят именно от этих последующих этапов, а не только от масштаба базовой сети.
Проверки безопасности и задержки релизов
Хотя OpenAI официально подтверждала, что Astra входит в число ее ключевых предстоящих проектов, компания не раскрывала точных дат релиза, стоимости использования или полных спецификаций. Ранее в OpenAI отмечали, что некоторые запланированные этапы обучения с подкреплением были приостановлены из-за оценок киберрисков. Это свидетельствует о том, что даже завершенное предварительное обучение не означает немедленного выхода продукта на рынок.
Параллельно в сети появились сообщения о том, что компания Anthropic сталкивается с дефицитом вычислительных мощностей, что якобы ограничивает ее способность выпустить модель уровня Astra в текущем году. Однако официальных заявлений Anthropic, данных о закупках чипов или независимых технических отчетов, подтверждающих эти утверждения, нет. На текущий момент конкуренция в сфере передового ИИ смещается в сторону инфраструктурных ресурсов — доступа к чипам, энергосетям дата-центров и финансированию этапов постобучения.