«AGI уже есть, просто не для вас»: что скрывают внутренние модели OpenAI

«AGI по сути уже создан — просто не публично». Пост с таким заголовком собрал на r/singularity 1139 апвоутов и 616 комментариев за вечер и стал главной темой выходных. Речь в нём — о внутреннем прототипе OpenAI, который, если верить анонимным отчётам, достигает человеческого уровня на 97% профессиональных бенчмарков: от адвокатского экзамена до медицинской диагностики.

Проверить эти цифры невозможно — и именно поэтому история требует разбора, а не пересказа.

Что утверждают источники

Согласно отчётам, система работает изолированно от внешних сетей, демонстрирует признаки рекурсивного самоулучшения и используется внутри компании как исследовательский инструмент, а не продукт. Формулировка «97% профессиональных бенчмарков на человеческом уровне» кочует из поста в пост без ссылки на методологию — какие именно бенчмарки, чей «человеческий уровень» взят за базу и кто проводил замеры, неизвестно.

Параллельно вышел второй вирусный пост — рассказ исследователя OpenAI о разрыве между внутренними и публичными моделями (621 апвоут). По его словам, неопубликованные системы решают задачи фолдинга белков в 40 раз быстрее GPT-6 за счёт архитектуры «каузальной памяти»: вместо стандартного внимания модель строит динамический граф причинных связей и обходит его при каждом предсказании, сжимая симуляции из 10 000 шагов в 250 шагов рассуждения. Заявленные характеристики впечатляют — снижение галлюцинаций на 78%, задержка 12 мс, достаточная для управления роботами в реальном времени. Но ни статьи, ни технического отчёта не существует: всё это известно со слов одного человека.

Что известно точно

Отделим слухи от фактов. Что внутренние модели OpenAI серьёзно опережают публичные — уже не теория. Проблему Навье–Стокса в начале сентября решала не GPT-6 Astra, а внутренняя система, которую компания не выпускает и не называет — 10 000 агентов, 88 часов, около $6,5 млн на инференс. OpenAI подтверждала, что «изучает внутреннюю модель», прежде чем двигаться дальше. Грег Брокман называл релиз Astra началом «эры AGI», а Дженсен Хуанг просто объявил, что AGI наступил.

Известно и то, что заявленным цифрам OpenAI стоит доверять с оговорками. Когда компания отчиталась о 99,9% на ARC-AGI-3, референсный харнесс создателей бенчмарка показал результат на 37 пунктов ниже — обе цифры честные, но получены в разных условиях. А историю с тихим нерфом Astra комьюнити до сих пор не простило: публичная модель может меняться под ногами у пользователей без уведомлений.

Почему в это верят

Сама по себе идея «внутри есть нечто большее» — не новость: любая лаборатория тестирует модели до релиза. Новость в масштабе разрыва. Если внутренняя система действительно решает задачи миллениума, а публичная Astra тем временем продаётся бизнесу как «рабочее место будущего», то публичный рынок AI превращается в витрину с прошлогодней коллекцией. Отсюда главный страх комьюнити, сформулированный в топ-комментариях: «разрыв возможностей» — мир, где трансформативный AI есть только у корпораций, а общество узнаёт о нём постфактум.

В эту же картину укладывается и субботний пакт Альтмана, Амодея и Маска о замедлении. Одни читают его как ответственность, другие — как косвенное подтверждение: замедляют публичные релизы именно потому, что внутренние результаты стали пугать. Прямых доказательств у этой версии нет, но синхронность событий — эссе о замедлении, отказ от IPO, разговоры о «паузе фронтира» — делает её как минимум обсуждаемой.

Выводы

Из всей истории проверяемо одно: разрыв между внутренними и публичными моделями OpenAI существует, растёт и уже влияет на реальные события — от решённых задач миллениума до отложенных релизов. Цифра «97% бенчмарков» — пока фольклор: ни методологии, ни первоисточника, ни независимой проверки. Но сам спор сместился. Год назад обсуждали, возможен ли AGI в принципе; теперь — узнаем ли мы, когда он появится. И это, пожалуй, самое честное определение момента, в котором находится индустрия.