9 августа пользователь X ChrisGPT, давно отслеживающий развитие моделей OpenAI, сообщил, что OpenAI продвигает новую крупную предобученную модель под кодовым именем Doug.
По его словам, Doug станет самым масштабным проектом предварительного обучения OpenAI на сегодняшний день, и он не является той же моделью, что и GPT-6.
В последующем ответе ChrisGPT дополнительно заявил, что GPT-6, скорее всего, является собственной самой мощной моделью Astra, выпуск которой OpenAI срочно приостановил вчера из-за проблем с безопасностью.
Что касается Дага, он ожидает, что запуск произойдет не позднее ноября.
ChrisGPT не является первым источником, публично упомянувшим Дага.
7 августа SemiAnalysis, исследовательская организация в области полупроводников и ИИ, опубликовала в статье, посвященной Gemini и Google Cloud, ранее отправленный институциональным клиентам исследовательский меморандум от 9 июля.
Адрес статьи: https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking
Одно из ключевых утверждений: OpenAI уже преодолела проблемы, связанные с предварительным обучением, и над значительно более масштабной моделью под кодовым именем Doug активно работают.
Если информация верна, Даг, возможно, подразумевает, что после почти двух лет, когда рост возможностей в основном опирался на пост-обучение, усиленное обучение и вычислительные ресурсы во время вывода, OpenAI возобновляет крупномасштабную смену базовых моделей.
История начинается с GPT-4o.
OpenAI передала больше роста RL
13 мая 2024 года OpenAI выпустила GPT-4o и назвала его новой флагманской моделью.
После этого в течение почти двух лет OpenAI, несмотря на обучение и выпуск новых предварительно обученных моделей, таких как GPT-4.5, так и не завершила полномасштабное предварительное обучение, способное быть широко развернутым в качестве следующего поколения основной frontier модели.
В то же время рост возможностей моделей OpenAI все больше происходит по другому пути.
12 сентября 2024 года OpenAI выпустила o1-preview.
В отличие от прошлых подходов, основанных на увеличении масштаба предварительного обучения для повышения производительности, o1 демонстрирует альтернативный метод масштабирования: использование масштабного усиленного обучения, чтобы научить модель вкладывать больше вычислительных ресурсов в процесс вывода. После этого пост-обучение, усиленное обучение и вычисления во время вывода стали всё более важными в архитектуре моделей OpenAI.
В апреле 2025 года o3 был официально выпущен. OpenAI снова подчеркнула, что способности к выводу серии o основаны на масштабном обучении с подкреплением.
В августе 2025 года был выпущен GPT-5. Он больше не является единственной моделью, а представляет собой единую архитектуру, состоящую из быстрой модели, модели глубоких рассуждений и системы маршрутизации.
SemiAnalysis считает, что за сериями o1, o3 и даже GPT-5 не стоит новое поколение базовых моделей, сопоставимое с GPT-4o; соответствующие модели на самом деле по-прежнему основаны на базовой архитектуре эпохи GPT-4o.
OpenAI никогда не подтверждала эту информацию о тренировочной линии, но если данные SemiAnalysis верны, то стратегия последних двух лет становится вполне понятной: базовая модель не претерпела скачка поколения того же уровня, а рост возможностей в основном обеспечивался все более мощными методами пост-тренировки и RL.
Масштабирование моделей также постепенно расширилось от прежнего преимущественного использования предварительного обучения до включения трех измерений: предварительного обучения, обучения с подкреплением и вычислительных ресурсов во время вывода.
Проблема в том, что если базовая модель долгое время не претерпевает замены на уровень, равный предыдущему, и продолжает масштабироваться только за счет дообучения и вычислений при выводе, рано или поздно возникнет проблема убывающей отдачи.
Появление Gemini 3 быстро превратило потенциальные проблемы с обучающими маршрутами в реальное конкурентное давление.
Garlic: предварительное обучение снова запущено
18 ноября 2025 года Google выпустила Gemini 3.
Через десять дней SemiAnalysis в своем анализе TPUv7 выдвинула утверждение, вызвавшее широкое обсуждение: с момента GPT-4o OpenAI не завершила ни одной успешной полномасштабной предварительной подготовки, которая могла бы быть широко развернута в качестве новой frontier модели.
После запуска Google Gemini 3 эта разница превратилась из проблемы обучающей траектории в прямое конкурентное давление.
1 декабря несколько СМИ сообщили, что Сам Альтман объявил внутри OpenAI «Код красный» и потребовал приоритетного улучшения ChatGPT и переориентации части ресурсов.
Спустя день стали известны более важные данные о тренировке.
2 декабря 2025 года The Information сообщила, что OpenAI разрабатывает новую предварительно обученную модель под кодовым названием Garlic. Согласно внутренним источникам, Garlic показала хорошие результаты в тестах на кодирование и логическое рассуждение, а также использует ряд исправлений ошибок, обнаруженных OpenAI в ходе предыдущих процессов обучения.
Более важно то, что главный исследователь OpenAI Марк Чен, по сообщениям, сообщил команде, что компания решила некоторые ключевые проблемы, существовавшие ранее в процессе предварительного обучения. В отчете также говорится, что эти улучшения в обучении позволяют меньшим моделям содержать знания, которые раньше требовали более крупных моделей.
В том же материале также содержалась фраза, которая позже оказалась особенно важной: OpenAI уже начала разработку «еще более крупной и лучшей модели» на основе опыта, полученного от Garlic.
История Дага на самом деле началась именно здесь.
6 января 2026 года SemiAnalysis снова обсудила маршрут модели OpenAI. На этот раз они прямо написали: OpenAI уже решила проблемы предварительного обучения.
То есть, согласно информации, имеющейся у SemiAnalysis, проблемы, ранее мешавшие полномасштабному предварительному обучению OpenAI, уже решены.
Garlic, вероятно, играл роль в проверке эффективности этих исправлений, а Doug, возможно, является результатом настоящего масштабирования этих методов обучения на более крупном уровне.
OpenAI может готовиться к возобновлению масштабирования базовой модели
Если вышеуказанное сообщение верно, то OpenAI, возможно, последовательно продвигает как минимум два важных проекта моделей: Astra, которая уже находится на стадии продвинутой оценки, и Doug, размер которой, как утверждается, еще больше.
А Дуг указывает на другое: повторное продвижение масштабирования базы.
За последние два года OpenAI продемонстрировала, что старые базовые модели можно постоянно улучшать с помощью RL, рассуждений и вычислений во время вывода.
Даг должен ответить на другой вопрос: после того как основа претерпела еще один значительный скачок, до какого уровня эта уже максимально развитая система после обучения сможет еще повысить свои способности.
Возможно, это настоящий старт следующего цикла конкуренции моделей OpenAI.
Ссылка для справки:
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 с веб-сайта WeChat «Machine Heart» (ID: almosthuman2014), автор: Machine Heart, следящая за LLM