Rynek dużych modeli językowych nie zwalnia tempa. Po tym, jak modele konkurencji, Gemini od Google i Opus od Anthropic, ustanowiły nowe standardy wydajności, OpenAI znalazło się pod presją. Według informacji serwisu The Information, dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, ogłosił wewnętrzny stan „code red”, mobilizując zespół do intensywnych prac nad ulepszeniem ChatGPT. Bezpośrednim owocem tego wysiłku ma być nowy model, znany pod wewnętrznym kryptonimem Garlic.
Garlic – tajna broń OpenAI w odpowiedzi na konkurencję
W odpowiedzi na sukcesy rywali, zespół badawczy OpenAI przyspieszył prace nad własnym rozwiązaniem. Główny badacz firmy, Mark Chen, poinformował współpracowników, że model Garlic wypadł obiecująco w wewnętrznych ocenach. Testy porównawcze dotyczyły kluczowych obszarów, takich jak generowanie kodu i zaawansowane rozumowanie, gdzie to właśnie nowe modele konkurencji zdobyły ostatnio uznanie.
Wyniki wewnętrznych testów i nowa filozofia trenowania
Chen wskazał, że Garlic radzi sobie na podobnym poziomie co Gemini 3 oraz najnowszy model Opus 4.5 od Anthropic. To istotna informacja, ponieważ te dwa systemy są obecnie uznawane za benchmarki w swoich dziedzinach: Gemini przoduje w zadaniach wymagających rozumowania, a Opus w generowaniu kodu. Sukces Garlic ma wynikać z fundamentalnych zmian w procesie wstępnego trenowania (pretraining), czyli początkowej fazy uczenia modelu na ogromnych zbiorach danych.
Tradycyjne podejście zostało zmodyfikowane. Zamiast od razu specjalizować model, inżynierowie OpenAI skupili się najpierw na nauczeniu go szerszych, bardziej ogólnych powiązań między informacjami. Dopiero na tym solidnym fundamencie przeprowadzono trening dla konkretnych zadań. Jak wyjaśnił Chen, ta zmiana pozwala „wpakować” tę samą ilość wiedzy do mniejszego modelu, co wcześniej było możliwe tylko w przypadku większych i bardziej zasobożernych architektur.
Korzyści z mniejszych modeli i harmonogram prac
Przewaga wydajności i kosztów
Mniejszy, ale równie kompetentny model, taki jak Garlic, niesie ze sobą istotne korzyści. Dla programistów i firm wdrażających rozwiązania AI oznacza to niższe koszty operacyjne i łatwiejsze uruchomienie systemu. Trend w stronę wydajniejszych, mniejszych modeli obserwujemy też u innych graczy, na przykład w laboratorium Mistral AI. Dla samego OpenAI ta efektywność przekłada się również na redukcję kosztów budowy i późniejszego utrzymania infrastruktury.
Kiedy spodziewać się premiery?
Mark Chen nie ujawnił szczegółowego harmonogramu, ograniczając się do stwierdzenia, że prace idą „tak szybko, jak to możliwe”. Biorąc pod uwagę kontekst konkurencyjnego wyścigu i wewnętrzny stan najwyższej gotowości w OpenAI, analitycy spekulują, że nowy model może zostać udostępniony na początku przyszłego roku. Co ciekawe, przełomy osiągnięte podczas tworzenia Garlic są już wykorzystywane przez firmę do prac nad kolejnym, jeszcze bardziej zaawansowanym systemem.
Anthropic nie jest w tym samym wyścigu i nie odczuwa paniki związanej ze stanem „code red” jak konkurenci, ponieważ koncentrujemy się na obsłudze przedsiębiorstw, a nie konsumentów – stwierdził Dario Amodei, CEO Anthropic.
Dwa różne fronty: wyścig o konsumenta vs. rynek enterprise
Zaostrzona rywalizacja między OpenAI a Google wynika w dużej mierze z walki o tę samą grupę odbiorców: użytkowników indywidualnych. Oba giganty zabiegają o uwagę konsumentów za pomocą darmowych i płatnych wersji swoich chatbotów. Sytuacja wygląda inaczej w przypadku Anthropic. Jak podkreślił jej dyrektor generalny, Dario Amodei, jego firma nie uczestniczy w tym samym wyścigu i nie ogłasza wewnętrznych alarmów, ponieważ jej strategia skupia się na sektorze przedsiębiorstw.
Różnica w podejściu znajduje odzwierciedlenie w wynikach. Anthropic ogłosiło niedawno, że jego agent do kodowania Claude Code osiągnął przychody na poziomie miliarda dolarów w skali roku, zaledwie pół roku po publicznej premierze. Ten sukces pokazuje, że podczas gdy jedni konkurują o popularność wśród mas, inni budują stabilny biznes na profesjonalnych narzędziach dla firm.
Podsumowanie: co Garlic oznacza dla przyszłości AI?
Prace nad modelem Garlic to wyraźny sygnał, że OpenAI nie zamierza oddawać pola konkurencji bez walki. Wprowadzenie istotnych innowacji w procesie pretreningu może nie tylko przywrócić ChatGPT pozycję lidera wśród konsumenckich chatbotów, ale także przyspieszyć trend w stronę bardziej wydajnych i ekonomicznych modeli. Niezależnie od tego, czy Garlic zostanie ostatecznie wydany pod tą nazwą, czy jako część nowej generacji ChatGPT, jego rozwój odsłania strategiczny zwrot w kierunku optymalizacji i specjalizacji. Wyścig gigantów AI wchodzi w nową fazę, gdzie oprócz czystej mocy liczy się także inteligencja architektoniczna i efektywność kosztowa.
