Когда в 2015-м запускали OpenAI, идея была в радикальной открытости: код, модели и знания должны быть доступны всем. Сегодня, спустя десять лет, название Open осталось лишь как бренд, а курс компании сменился на закрытые, унифицированные решения. Выход GPT-5 стал кульминацией этой трансформации - модель спроектирована в первую очередь для массового сегмента, что обеспечило универсальность, но снизило ценность для профессионалов, привыкших к глубокой настройке и специализированным инструментам.

Смысл сместился после 2019 года, когда:

1. Организацию перевели в capped - profit структуру (ограниченная прибыль, но всё же коммерческая).
2. Модели перестали быть полностью открытыми - GPT - 3, GPT - 4, GPT - 5 закрыты, доступны только через API/подписки.
3. Open осталось как часть бренда и отсылки к первоначальной миссии, но по факту означает

GPT - 5, навязанный клиентам OpenAI, уже спроектирован с прицелом на массового пользователя. Это обеспечило широкую применимость, но привело к усреднённым результатам и снижению качества для тех, кому нужна максимальная точность и глубина. Смена основной модели закономерно сужает функции под средний запрос, что типично для крупных технологических платформ. Обратная связь не влияет на работу версии в реальном времени, а лишь пополняет массив данных для анализа и, возможно, учитывается в будущих моделях.

Для пользователей с узкими задачами GPT - 5 - шаг назад. Потери в точности и гибкости могут быть компенсированы лишь тем, кто ценит универсальность выше специализации. Вероятен сценарий, при котором улучшенная модель (условно GPT - 8.5) появится только в премиальном сегменте и будет стоить значительно дороже.

В новой платформе проблемны следующие аспекты:

1. Упрощение алгоритмов. Редкие и нестандартные приёмы отбрасываются как избыточная сложность.
2. Сокращение глубины контекста. Длинные логические и смысловые связи заменены на быстрые, но поверхностные ответы.
3. Сглаживание стиля. Уходят острые языковые решения, резкие интонации, индивидуальные паттерны речи.
4. Слабая адаптация к редким задачам. Система выбирает универсальность в ущерб узкой точности.
5. Приоритет массового сегмента. Критерий понятности важнее, чем интерес для меньшинства.
6. Обратная связь без немедленного эффекта. Механизм служит статистическому сбору, а не подстройке под конкретного пользователя.
7. Ограниченная творческая вариативность. Модель избегает рискованных и нестандартных решений ради предсказуемости.

Сэм Альтман в публичных интервью и на закрытых мероприятиях упоминал, что в 2026 планируется выпуск модели с более выраженными способностями к рассуждению и адаптации. Но, как видим, сейчас приоритет - единая GPT - 5 для всех планов, а умная модель 2026 - го, судя по утечкам и его формулировкам, пойдёт как отдельный продукт с повышенной ценой и, возможно, ограниченным доступом.

Если ориентироваться на текущую ценовую политику OpenAI и аналогии с корпоративными продуктами, вероятно:

• Минимум - в диапазоне $200300 / месяц за персональный доступ с ограниченными лимитами.
• Премиум/корпоратив - $5001000 / месяц за расширенные лимиты, API и мультимодальные функции.
• Возможен pay - per - use для API: $0.020.05 за 1K токенов ввода и $0.080.15 за 1K токенов вывода, если параметры модели будут на уровне >500B.

Причина - унификация модели.
OpenAI убрал параллельное существование массовой и профессиональной веток, чтобы:

1. Сократить издержки на поддержку нескольких версий.
2. Упростить продукт - один флагман для всех тарифов.
3. Фокусировать улучшения в одной модели, а не распределять ресурсы на разные.
4. Повысить монетизацию - дорогие планы теперь продают не лучшую модель, а расширенные лимиты, скорость, API - доступ, инструменты.

Кто виноват?

Крупнейшие вложения перед запуском GPT - 5 сделали:

• Microsoft - основной стратегический инвестор (с 2019 года суммарно более $13 млрд, включая облачные мощности Azure для обучения GPT - 4 и GPT - 5).
• Thrive Capital - венчурный фонд, участвовал в раунде начала 2024 года, который оценил OpenAI примерно в $80 млрд.
• Sequoia Capital, Andreessen Horowitz (a16z), Tiger Global - институциональные инвесторы, усилившие позиции в поздних раундах.
• Ряд суверенных фондов через фонды Кремниевой долины, включая интерес со стороны G42 (ОАЭ).

Именно пакет Microsoft + венчурные фонды дал ресурсы и ускорил развёртывание GPT - 5, чтобы вывести его на рынок в середине 2025 года, а не в 2026, как планировалось.

Ключевое решение, повлиявшее на концепцию GPT-5, было со стороны Microsoft.

Причины:

• Microsoft не только вложила основной капитал, но и предоставила инфраструктуру Azure, что дало компании фактическое право влиять на сроки, формат и стратегию релиза.
• Приоритет для Microsoft масштабируемый корпоративный продукт, интегрируемый в Office, Windows, Copilot и облачные сервисы. Это требовало универсальной модели, а не нескольких специализированных веток.
• В рамках такого подхода GPT-5 сделали более массовой и оптимизированной для интеграций, а не как нишевую Pro-версию для узкого круга.

Венчурные и суверенные фонды обеспечили финансирование, но именно инфраструктурная зависимость от Microsoft задала архитектурный и продуктовый вектор GPT-5.

Вывод
GPT-5 стал продуктом компромиссов: техническая мощность и широкая применимость достигнуты ценой отказа от глубины и гибкости, которые ценят профессионалы. Решение Microsoft и инвесторов сделать ставку на единую универсальную модель предопределило её архитектуру и поведение. Для массового пользователя это удобный инструмент на каждый день, но для тех, кому нужны нестандартные подходы и тонкая настройка, остаётся ждать 2026 года и обещанной умной модели или искать альтернативы за пределами OpenAI.

You said:

Были ли споры на этот счет? Кто то покинул компанию? Создал новую? Ушел в другую?

ChatGPT said:

Были споры и уходы. Конкретно:

1. Уходы ключевых фигур и запуск новых проектов.

• Илья Сутскевер, сооснователь и главный научный сотрудник OpenAI, покинул компанию в мае 2024 года изза разногласий по безопасности и коммерциализации ИИ. Он основал Safe Superintelligence Inc. (SSI), компанию по безопасной разработке суперинтеллекта, которая к марту 2025 года привлекла около $3млрд, а её оценка достигла $3032млрд. The Times+1Wikipedia+2Wikipedia+2.
• Джон Шульман, ещё один сооснователь, ушёл в августе 2024 года сначала в Anthropic, затем в Thinking Machines Lab, где стал главным научным сотрудником. Wikipedia.
• Майлз Брандейдж, главный советник по политике AGI, ушёл в конце 2024-го, критикуя недостаточную готовность к AGI. Wikipedia.
• Мира Мурати, бывший CTO и интеримCEO после увольнения Альтмана, создала собственный ИИлабораторию, набрав сотрудников из OpenAI, DeepMind, Character AI. WIRED+1.

2. Безопасность, культура и отток сотрудников.
После кратковременного увольнения Сэма Альтмана в ноябре 2023 года ушли многие исследователи по безопасности. Компания ввела соглашения о неразглашении и неоскорблении (nondisparagement), ограничивающие бывших сотрудников. Позже OpenAI смягчил эти условия после критики. Wikipedia+1.

3. Общая атмосфера и переманивание.
Происходит отток талантов в Meta, xAI, Thinking Machines. Чтобы удержать сотрудников, OpenAI выдал разовую бонусную выплату более чем 1000 сотрудников, включая миллионы долларов тописследователям. theverge.com.

Да, были споры, особенно вокруг направления компании и её государственной ответственности. Ушли сооснователи, политики и исследователи. Они основали конкурирующие проекты или перешли к партнёрам. Это отражает сдвиг OpenAI от миссионной структуры к коммерческой.

Вот компании и проекты, которые нацелены на разработку "умной" модели или технологического прорыва:

Amazon AGI Lab проект Amazon Nova Act

Представлен моделью Nova Act, превосходящей конкурентов по способности к автономным действиям и взаимодействию с вебом.
Лаборатория ориентируется на формирование надежных AIагентов, пригодных для практических задач, включая интеграцию с роботами. The Times of India+4The Washington Post+4Korea Herald+4WIRED

DeepMind (Google) Project Astra и Gemini

Google DeepMind развивает агентную платформу Project Astra, способную обрабатывать запросы в текстовой, аудио- и видеоформах в режиме реального времени. TIME
Их модель Gemini 2.5 DeepThink уже достигла уровня золотой медали Международной математической олимпиады, доказывая компетентность в рассуждениях. blog.google+3Reuters+3Google DeepMind+3

Anthropic Claude 4 (Opus & Sonnet)

Новейшие модели Claude Opus4 и Claude Sonnet4 обеспечивают гибридное мышление, выдерживают длительные задачи и продвинуты в программировании и математике.
Исследователи называют Opus4 лучшей моделью для кодирования в мире. Wikipedia

Китай Moonshot AI (модель Kimi-K2)

Moonshot AI выпустила Kimi K2 LLM с триллионом параметров и архитектурой MoE, открытая и доступная под лицензией MIT.
Модель ориентирована на длительный контекст, мультимодальность и способность к самообучению. Wikipedia+2Google DeepMind+2

Meta TBD Lab (Llama 4.X)

Meta создала TBD Lab новую суперразумную платформу, целью которой является развитие Llama 4.X (4.5).
Команда пополняется талантом из OpenAI и Google. wsj.com+2The Washington Post+2

Европа ATOM Project (открытые модели США)

Новый американско-OpenSource проект ATOM запущен для противостояния китайскому доминированию в open-source моделях.
Располагает $100 млн и 10000 GPUs для создания мощных открытых моделей

Самый вероятный прорыв случится там, где две вещи встречаются: открытые исследования + практическая мощь. DeepMind и Anthropic демонстрируют зрелость в reasoning-моделях. Amazon делает ставку на надежность и реализацию в продуктах. Moonshot AI и ATOM Project предлагают открытость и масштаб. Meta тоже активно работает над superintelligence. Следите за их обновлениями за 20262027 годы там вероятнее всего появится умная модель.