新智元報道

編輯：KingHZ 桃子

OpenAI，亟需一場翻身仗！今天，全網最大的爆料：GPT-5基石實為GPT-4o。自4o發布之后，內部預訓練屢屢受挫，幾乎淪為「棄子」。

OpenAI核心預訓練，接連翻車？

傳言稱，GPT-5的基石仍是GPT-4o，且GPT-4.5之后的預訓練版本，都被OpenAI放棄了！

這么說并非空穴來風，核心爆料恰恰來自權威SemiAnalysis的最新一文——

OpenAI頂尖團隊自GPT-4o發布之后，迄今尚未完成一次完整的，為下一代前沿模型設計的大規模預訓練。

文章中，高級分析師強調：谷歌正手持TPUv7這把利劍，向英偉達王座發起沖鋒，或將終結CUDA護城河。

眾所周知，OpenAI全棧模型是在純英偉達GPU上煉出的。

然而，圈內人的焦點，大都放在了大模型「推理」和「后訓練」的硬件之上。

殊不知，沒有前沿模型的預訓練，一切皆是「無米之炊」。恰恰這一環節，成為了AI硬件里最難、最耗資源的一關。

如今，一個不為人知的內幕爆出了：

事實證明，谷歌TPU徹底經受住了這一考驗；

相較之下，自2024年5月GPT-4o誕生之后，OpenAI的預訓練卻毫無進展.....

過去，兩年半的時間，OpenAI沒有真正Scaling預訓練的規模。

GPT的預訓練，或許在GPT-4o之后觸及了天花板，由此也解釋了GPT-5性能未達業界預期的關鍵原因。

有網友表示，那不正是Ilya離開的時候嗎.....

恰在昨天，Ilya最新發文稱，Scaling不會停，但某個重要的東西仍然會缺失。

OpenAI預訓練，大潰敗

還記得去年底，那場鋪天蓋地的「Orion」傳聞嗎？

這一秘密項目，原定以GPT-5面世，但因訓練未達預期，最終被降級為GPT-4.5發布。

在前沿模型預訓練上，OpenAI的研發似乎陷入了僵局——

如今第五代旗艦模型GPT-5，包括最新GPT-5.1，其「技術根基」本質或仍未突破GPT-4o的范疇。

SemiAnalysis去年底一篇文章，曾對外公開了Orion訓練的困境。

當前，算法的進步使得模型每年所需的物理計算量減少約三分之一，因此，訓練運行時間很少超過3個月。

甚至，行業中大多數預訓練通常僅需要1-2個月。

然而，OpenAI的Orion大規模預訓練，卻打破了這一常規，其訓練時間超過了3個月。

另據Information同一時間爆出，Orion不會像前代實現巨大的飛躍，相較于從GPT-3到GPT-4的迭代，改進幅度要小得多。

不僅如此，Orion性能提升也基本局限在——語言能力上，其代碼能力甚至不如舊模型，且成本更高。

如今再回看2月，GPT-4.5的誕生，基于代號Orion的模型，OpenAI追求的是：

更強的語言能力+更穩的對話體驗+更大知識庫

情商，成為了GPT-4.5的關鍵詞。代碼雖有提升，但并非主菜。

這一切的一切，從側面印證了，此前外媒關于「Orion遇挫」爆料的準確性——

LLM有提升，但不大。

GPT-4o，成Scaling主線？

今年8月，GPT-5的那場發布，奧特曼將其定調為「博士級AI，是通往AGI又一里程碑」。

實則，業界對于GPT-5的反響，唏噓一片。

大家原本以為，GPT-5會是全面超越前代的一次飛躍，但實際發布后，更像是GPT-4.5的進一步優化版，不是「顛覆版」。

但至于GPT-5真正基于哪一款GPT打造，還有待證實。

正如之前傳聞的猜測，有可能是GPT-4o，還有Reddit網友稱是GPT-4.1....

但不論是哪一款，都證明了GPT-5，沒有在全新前沿模型的大規模預訓練上淬煉。

搞笑的，那個曾將OpenAI三顆「焊在」名字中的大佬，如今改成了三個。

他表示，這已經不是什么秘密了——

GPT-4.5將預訓練推向極致之后，OpenAI加倍投入了推理范式，主打o系列+RL。

不同的是，谷歌和Anthropic仍在Scaling預訓練，并增強了強化學習。

OpenAI主動放棄了這一范式，為勁敵讓出了一條速通道。

奧特曼：這事兒瞞不住了！

Gemini 3發布后，谷歌和OpenAI攻守之勢易形——

Gemini 3來勢洶洶，而OpenAI這次終于坐不住了！

據泄露的內部備忘錄，奧特曼坦言：「近期， 從各方面來看，谷歌在大語言模型表現出色」，特別是預訓練。

這番表態標志OpenAI的重大轉變——它終于承認，一個重新崛起的競爭對手與逐漸降溫的企業需求，已徹底打破了其「天下無敵」的光環。

所謂預訓練，是訓練生成式AI模型（無論是文本還是圖像）過程中的第一階段。在這一階段，研究人員會用網頁等大量數據「投喂」模型，讓它掌握數據之間的各種關聯。

大語言模型（LLM）開發與訓練流程概述：預訓練和后訓練是關鍵

在預訓練領域，谷歌取得了新突破，給Gemini 3帶來了空前的推理深度。

這讓不少AI研究者頗感意外——

畢竟，OpenAI去年曾屢屢碰壁，而谷歌自己過去也曾陷入瓶頸。

正因如此，在一段時間內，OpenAI選擇將更多精力轉向另一種新型AI架構——「推理模型」，這種模型雖然計算量更大，但有望輸出更優質的回答。

在推出GPT-5之前，OpenAI團隊曾嘗試對預訓練階段做出一系列調整，這些方法在小模型上有效，一旦模型變大就失效了。

GPT-5發布第二天，西班牙與波蘭Talan公司AI應用負責人Javier Alba de Alba表示：

(GPT-5）整體觀感頗為失望：

這是個優秀的模型——響應迅捷、價格親民、能力全面，但遠非人們基于OpenAI過往發布會所預期的代際飛躍。

GPT-5帶來了不少提升——

編程能力顯著提升、推理能力進階、幻覺現象減少、醫療領域表現優化，甚至免費用戶也享有更長的默認使用時長。此外命名體系全面簡化：GPT-4o/4.1/turbo/mini等繁雜名稱悉數消失，統一更名為GPT-5。

不過，Javier Alba de Alba提醒：「千萬不要被名稱迷惑：GPT-5并非新一代產品。」他解釋道：

技術層面而言，它更像是GPT-4o的功能增強版，即便命名為GPT-4.2也毫不違和。

OpenAI此舉雖完成了必要的名稱統一，但整場發布會未能達到預期，讓技術社區頗感失落。

GPT-5發布后，Epoch AI也發現了其中的異常：

相比前代GPT-4.5，GPT-5很可能消耗了更少的訓練算力。

雖然具體數值尚未公開，但GPT-4.5使用的訓練算力極有可能超過GPT-5。

預訓練并未消亡，它依然是勝負關鍵。

在內部會議中，奧特曼鼓舞士氣，稱在未來幾個月，OpenAI將重新奪回優勢。其中關鍵舉措之一，就是打造一款代號為「Shallotpeat」的新一代大語言模型。

據知情人士透露，該模型的設計目標之一，就是專門修復OpenAI在預訓練過程中遇到的種種「疑難雜癥」。

OpenAI：內部的風向變了

GPT-5發布的實質是什么？

對現有ChatGPT用戶而言，GPT-5是個好消息，但這并未開啟新時代。

它只是進化歷程中的一小步，而非革命性飛躍。

既然更多算力通常意味著更強性能，為何OpenAI會反其道而行？這對未來模型發展意味著什么？

在與a16z合伙人Martin Casado對話中，OpenAI平臺工程負責人Sherwin Wu，深度拆解了OpenAI當前平臺架構、定價邏輯與未來方向。

在這次訪談中，他們深入探討了為何開發者往往會長期依賴某個「值得信賴」的模型系列，信任感是如何建立的，以及為什么行業已經逐步放棄了「一個模型通吃所有任務」的幻想。

Sherwin還講解了從提示詞工程到上下文設計的演變過程，以及企業如何借助OpenAI的微調（fine-tuning）和RFT API，利用自有數據定制模型行為。

共識已變

幾年前，OpenAI內部認為：未來會有一個「統治一切」的超級模型。但現在行業共識已經轉變為「模型的專業化和多樣化」。

雖然會有強大的通用模型，但也需要針對特定任務（如編程Codex、視頻Sora）的專用模型。

文本、圖像、視頻背后的技術堆棧各不同。目前，在后臺。這些模型往往是分開優化的獨立系統，很難簡單地「一鍋燉」。

順便提一句，正是DALL-E 2的出現讓Sherwin決定加入OpenAI，因為那是他第一次感受到AI的魔力。

而微調（Fine-tuning）也悄然進化——

早期的微調，主要用于調整「語氣」或「指令遵循」。 現在的重頭戲，是強化學習微調（Reinforcement Fine-Tuning） 。

這允許企業利用其龐大的專有數據（Data Treasure Troves），將較小的模型在特定領域訓練至SOTA水平。這是解鎖企業數據的關鍵。

也就是說，企業擁有大量內部數據，但與ChatGPT「毫無關系」，對企業專屬AI而言卻是黃金。

他們多次提到AI代碼編輯器Cursor作為建立在 OpenAI API 之上的成功產品案例，證明了：

即使OpenAI自己有競品，開發者依然可以建立偉大的垂直應用。

Agent開發模式

從第一天起，奧特曼和Greg Brockman就確立了「App+ API」的雙軌戰略。

這樣做是為了盡可能廣泛地分發AGI的利益——

如果只做 API，你就無法觸達普通消費者；如果只做應用，你就無法賦能各行各業的開發者。

在這次對話中，他們重點談論了智能體開發工具「Agent Builder」。

Sherwin認為，智能體（Agent）并非一種全新的模態，而是AI的一種新使用方式。

本質上，智能體是一個能夠代表用戶、在較長的時間跨度（Long Time Horizons）內執行一系列操作并完成任務的AI系統。

OpenAI曾推出了可視化的「Agent Builder」（節點式構建），但發現對于開發者而言，這種方式可能過于受限。

訪談中，Sherwin和Martin將智能體清晰地劃分為兩類，這解釋了為什么目前市面上的Agent產品形態各異——

探索型/非定向工作 (Undirected/Exploratory Work)

流程型/SOP導向工作 (Procedural/SOP-oriented Work)

在對話中，第二類Agent開發可能更像傳統的軟件工程或游戲開發中的NPC（非玩家角色）邏輯。

與其讓模型完全自由發揮，不如通過代碼給予它明確的邏輯框架和標準操作程序（SOP），特別是在受監管的行業（如客戶支持、金融）。

也就是說，邏輯必須寫死在代碼里，而不是提示詞里。

這就是Agent Builder想要解決的問題：為那些必須控制智能體行為的行業和場景，提供一個簡單、清晰、可驗證的解決方案。

One More Thing

2025年度壓軸大戲，谷歌Gemini 3 Pro無疑打了一場勝仗，但OpenAI不會袖手旁觀。

內部已確認，圣誕節前夕，一連串發布連番轟炸。

據傳，一系列新模型，在路上了——

Image Gen v2

IMO和IOI金牌多模態模型

GPT-5.2 Codex

12月，AI圈一定非常熱鬧。

參考資料：

https://www.newsbreak.com/winbuzzer-com-302470011/4359574113974-leaked-memo-sam-altman-sees-rough-vibes-and-economic-headwinds-at-openai

https://the-decoder.com/as-google-pulls-ahead-openais-comeback-plan-is-codenamed-shallotpeat/

https://x.com/jasondeanlee/status/1994616079751286855?s=20

https://x.com/koltregaskes/status/1994836507694436628?s=20

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