GPT-6.2 Astra kommt bald, das mysteriöse „Doppelmodell“ tauchte kurzzeitig in der API auf, OpenAI hat es umgehend zurückgezogen.

Die nächste Trumpfkarte von OpenAI ist bereits bereit.

Gestern hat Tibo, der Leiter von Codex, ein geheimes Signal namens Le GPT Fat veröffentlicht, und das gesamte Internet rät wild, dass GPT-6.2 Astra bald veröffentlicht wird.

Wie es der Zufall will, tauchten heute plötzlich zwei bisher nie veröffentlichte geheime Modell-IDs in der offiziellen API-Modellliste von OpenAI auf —

rc-ada-or-vm

rc-ada-sh-vm

Nur wenige Minuten später entfernte OpenAI die beiden Modelle umgehend aus der API-Liste, und alle Entwickler, die schnell genug waren, um Aufrufe zu initiieren, stießen auf den „503-Fehler wegen begrenzter Kapazität“.

Ebenfalls heute hat der offizielle Blog von OpenAI einen langen Artikel über Hardware-Engineering veröffentlicht, in dem ein noch nicht veröffentlichtes „geheimes internes neues Modell“ heimlich vorgestellt wurde.

Sein Leistungswert im Einstiegsbereich übertrifft bereits die volle Maximalversion von GPT-6 Astra, und der Spitzenwert erreicht 87,5 %.

Die nächste Generation der Killerfunktion, an der OpenAI monatelang gearbeitet hat, lässt sich nicht mehr verbergen.

Interne Testversion von GPT-6.2 Astra ist durchgesickert

Die Qualität erreicht fast das Niveau von Fable 5.5

Fast zur gleichen Zeit haben Netznutzer eine Reihe von Testergebnissen von GPT-6.2 Astra geteilt, die die Erwartungen des gesamten Internets auf das Maximum steigerten.

Das lange zeitliche Demo „Ein Pelikan fährt Fahrrad am Meer“ hat vollständige Details und eine beeindruckende Qualität, und der Rendering-Effekt kann sogar mit Fable 5.5 mithalten.

Darüber hinaus kann GPT-6.2 Astra jetzt auch Animationen mit reinem Front-End-Code von Grund auf erstellen.

In der folgenden Abbildung hat es die Animation von Null auf Eins fertiggestellt, aber im Hinblick auf Kameradesign und Detailgenauigkeit wurde es von Fable 5.5 noch deutlich übertroffen.

Die gleiche Animation, die von dem Experten Token Gremlin erstellt wurde, wurde vollständig von GPT-6.2 Astra selbst generiert.

Für die klassische Version von „Minecraft“ wurde zuerst eine SVG-Grafik erstellt und anschließend die Animation generiert.

Beim SVG-Test zeichnen vier große Modelle gleichzeitig einen PS5-Controller, GPT-6.2 Astra und Fable 5.5 stellen vollständig das neue SOTA dar.

Wenige Minuten nach der Veröffentlichung umgehend zurückgezogen

Die Doppel-VM-Architektur und die GPT-6.2-Zwillinge tauchen auf

Dieser nächtliche Paketerfassungsvorgang wurde gleichzeitig von den Entwicklern Pankaj Kumar, Pradeep Kapoor und dem automatischen Tracking-Posten AI Tracker Bot erfasst.

Gemäß dem üblichen Veröffentlichungsrhythmus von OpenAI wird ein neues Modell 24 bis 48 Stunden vor der offiziellen Ankündigung normalerweise einem kurzen Montagetest am API-Gateway der Produktionsumgebung unterzogen.

Bei den derzeit durchgesickerten Doppelmodell-Codes ist das Präfix rc die Abkürzung für Release Candidate (Kandidatenversion), was bedeutet, dass das Modell die interne Schulung und Prüfung abgeschlossen hat und jederzeit online geschaltet werden kann; ada ist der interne Code dieser Generation von Modellen.

Der eigentliche Geheimnis liegt in den beiden vm (virtuellen Maschinen) im Suffix.

or-vm ist für die Zerlegung von Aufgaben und die globale Planung zuständig und entspricht der „Gehirn-VM“, die Anweisungen gibt; sh-vm ist die „Hand- und Fuß-VM“, die in einer isolierten Sandbox Befehlszeilen ausführt, Code schreibt und Software startet.

Die Integration der Doppel-VM-Umgebung in die untere Ebene des API-Modells zeigt, dass diese neue Generation von Modellen von Grund auf für komplexe Agent-Aufgaben mit langen Verarbeitungsketten entwickelt wurde.

Eine andere Gruppe von Entwicklern weist die Spur auf zwei neue Modelle hin, die gerade aus den internen Protokollen von Codex durchgesickert sind: gpt-6.2-astra und gpt-6.2-betelgeuse (kurz Bel) mit dem Codenamen „Betelgeuse“.

Ersteres hat bereits heimlich fast 20 % des internen Datenverkehrs von Codex übernommen, und Bel, das nach einem roten Überriesen benannt ist, ist ein übergeordnetes Modell mit einer Parametergröße von 10 Billionen bis 12 Billionen, das genau dem „fetten GPT“ entspricht, von dem Tibo gesprochen hat.

Auf dem Gipfel in Abu Dhabi vor zwei Tagen hat Sam Altman selbst bestätigt, dass die KI, die vor einiger Zeit 10000 Agenten 70 Stunden lang ununterbrochen eingesetzt hat, um das Jahrtausendproblem „NS-Gleichung“ zu lösen, genau die kommende „nächste Generation von GPT“ ist.

Die beiden Kandidatenversionen, die diesmal in der API aufgetaucht sind, sind sehr wahrscheinlich die GPT-6.2 „Zwillinge“, die zur Veröffentlichung vorbereitet werden.

Das geheime neue Modell übertrifft die volle Version von Astra bereits im Einstiegsbereich

Wenn das Auftauchen in der API nur ein Name war, hat der Blogbeitrag „Beschleunigung der technischen Forschung und Entwicklung in der physischen Welt“, den OpenAI fast zur gleichen Minute veröffentlicht hat, die beeindruckende Stärke dieser neuen Generation von Modellen gezeigt.

Das aufmerksame Bewertungsinstitut LuminaBench hat sich sofort auf das erste Leistungsdiagramm im Blogbeitrag konzentriert.

Auf diesem Bewertungsdiagramm namens BenchCAD 2.0 hat OpenAI selten sein Hauptmodell GPT-6 Astra mit einem geheimen Gegenspieler mit der Bezeichnung „Internes Modell“ in derselben Tabelle aufgeführt.

Diese Liste prüft ausschließlich harte technische Aufgaben: 100 echte Fälle, in denen das Modell gleichzeitig Code schreiben und Wissen aus der Physik- und Ingenieurwissenschaft anwenden muss, um 3D-Teile und Baugruppen neu zu erstellen und die Verbindungsbeziehungen auf der PCB-Leiterplatte zu klären.

Wenn man die Diagrammdaten im unteren Bereich der OpenAI-Webseite auswertet, ist der Unterschied zwischen den beiden Generationen von Modellen sehr groß.

Das derzeitige Hauptmodell GPT-6 Astra wird von der niedrigsten Stufe bis zur fünften Stufe hochgeregelt, und selbst wenn die Inferenz-Rechenleistung auf das Maximum getrieben wird, bleibt die Punktzahl nur bei 59,4 %.

Das geheime neue interne Modell hingegen erreicht bereits in der niedrigsten Stufe eine Punktzahl von 75,8 %, was 16 Prozentpunkte höher ist als die volle Maximalleistung von Astra, und die Kosten pro Aufgabe sind sogar niedriger. Wenn die Inferenz-Rechenleistung weiter erhöht wird, steigt die Punktzahl auf bis zu 87,5 %, was die Obergrenze um 28,1 Prozentpunkte anhebt.

Haozhe Zhang, der Hauptautor des BenchCAD 2.0-Benchmarks, staunt ununterbrochen und sagt offen, dass der Sprung der Punktzahl von 0,594 auf 0,875 zu beeindruckend ist.

Der Netznutzer Prinz hat anhand des API-Preises von Astra eine Berechnung angestellt: Dieses geheime interne Modell kann bereits mit 11 US-Dollar pro Aufgabe einen hohen Einstiegspunkt erzielen, und nach 37 US-Dollar an tiefgreifendem Nachdenken kann es antworten liefern, die dem industriellen Standard entsprechen.

Auf diese Weise wird die Logik sofort verständlich.

Um in BenchCAD 2.0 automatisch 3D-Baugruppen zu erstellen, Toleranzen