Модель с кодовым названием GPT-5.3 «Garlic» описывается в утечках и отраслевых публикациях как очередной поэтапный, итеративный релиз линейки GPT-5.x. Его цель — устранить существующие разрывы в области логического рассуждения, программирования и общей продуктовой производительности OpenAI в ответ на усиливающееся конкурентное давление со стороны Google Gemini и Anthropic Claude.
OpenAI экспериментирует с более плотной и вычислительно эффективной итерацией GPT-5.x, делая акцент на усиленном рассуждении, более быстром инференсе и поддержке рабочих процессов с длинным контекстом, а не на бесконечном наращивании числа параметров. Это не просто очередная версия серии Generative Pre-trained Transformer, а стратегическая контратака. Модель «Garlic» возникла в результате внутреннего объявления режима «Code Red», сделанного генеральным директором Сэмом Альтманом в декабре 2025 года, и символизирует отказ от догмы «чем больше — тем лучше», доминировавшей в разработке LLM на протяжении почти пяти лет. Вместо этого ставка сделана на новый показатель — когнитивную плотность.
Что такое GPT-5.3 «Garlic»?
GPT-5.3, известная под кодовым названием «Garlic», позиционируется как следующий итеративный шаг в семействе GPT-5. Источники, описывающие утечку, подчёркивают, что Garlic — это не просто контрольная версия или корректировка токенов, а целенаправленное усовершенствование архитектуры и обучения. Основная задача — извлечь более высокую производительность рассуждения, улучшенное многошаговое планирование и стабильную работу с длинным контекстом из более компактной и энергоэффективной модели, не полагаясь исключительно на грубый масштаб. Такой подход соответствует общему тренду индустрии в сторону «плотных» и «высокоэффективных» моделей.
Само название «Garlic» — резкий отход от прежних кодовых имён, вдохновлённых астрономией (Orion) или «сладкой» ботаникой (Strawberry). По сообщениям, это осознанная внутренняя метафора. Подобно тому как один зубчик чеснока способен придать блюду более насыщенный вкус, чем большие, но пресные ингредиенты, данная модель призвана обеспечивать концентрированный интеллект без колоссальных вычислительных затрат, характерных для отраслевых гигантов.
Происхождение «Code Red»
Появление Garlic невозможно рассматривать в отрыве от экзистенциального кризиса, который привёл к её созданию. В конце 2025 года OpenAI впервые с момента запуска ChatGPT оказалась в оборонительной позиции. Google Gemini 3 захватил лидерство в мультимодальных бенчмарках, а Claude Opus 4.5 от Anthropic стал фактическим стандартом для сложных задач программирования и агентных рабочих процессов.
В ответ руководство OpenAI приостановило побочные инициативы — включая эксперименты с рекламными платформами и расширение потребительских агентов — и сосредоточило ресурсы на разработке модели, способной нанести конкурентам «тактический удар». Garlic и стала этим ударом.
Garlic не стремится быть самой большой моделью в мире. Её цель — быть самой интеллектуальной в пересчёте на параметр. Она объединяет наработки предыдущих внутренних исследовательских проектов, в частности «Shallotpeat», включая исправления ошибок и оптимизации предобучения, которые позволяют модели значительно превосходить ожидания, исходя из её фактического масштаба.
Текущий статус и наблюдаемые итерации GPT-5.3
По состоянию на середину января 2026 года GPT-5.3 находится на финальной стадии внутренней валидации — фазе, часто называемой в Кремниевой долине «hardening» (закалка). Модель уже фиксируется во внутренних логах и проходит точечное тестирование у избранных корпоративных партнёров в рамках строгих соглашений о неразглашении.
Наблюдаемые итерации и интеграция «Shallotpeat»
Путь к Garlic не был линейным. Согласно утёкшим внутренним меморандумам директора по исследованиям Марка Чена, Garlic представляет собой гибрид двух отдельных исследовательских направлений. Изначально OpenAI разрабатывала модель под кодовым названием «Shallotpeat» как прямое инкрементальное обновление.
Однако в процессе предобучения Shallotpeat исследователи обнаружили новый метод «сжатия» паттернов рассуждения — по сути, обучение модели раннему отбрасыванию избыточных нейронных путей. Это открытие привело к отмене самостоятельного релиза Shallotpeat, а её архитектура была объединена с более экспериментальной веткой Garlic.
Результатом стала гибридная итерация, сочетающая стабильность зрелого варианта GPT-5 с взрывной эффективностью рассуждения, характерной для новой архитектуры.
Когда можно ожидать релиз?
Прогнозирование сроков релизов OpenAI традиционно считается сложной задачей, однако режим «Code Red» существенно ускорил стандартные временные рамки. На основе совокупности утечек, обновлений от поставщиков и циклов конкурентов можно выделить вероятное окно запуска.
Основное окно: I квартал 2026 года (январь–март)
Консенсус среди инсайдеров указывает на запуск в первом квартале 2026 года. «Code Red» был объявлен в декабре 2025 года с директивой выпустить модель «как можно скорее». Учитывая, что GPT-5.3 уже находится на стадии проверки и валидации, наиболее вероятным выглядит релиз в конце января или начале февраля.
Бета-развёртывание
Ожидается поэтапный запуск:
- Конец января 2026 г. — предварительный доступ для избранных партнёров и пользователей ChatGPT Pro (возможное обозначение «GPT-5.3 (Preview)»).
- Февраль 2026 г. — полная доступность через API.
- Март 2026 г. — интеграция в бесплатную версию ChatGPT (с ограничением количества запросов) в ответ на бесплатную доступность Gemini.
Три ключевые особенности GPT-5.3
Если слухи подтвердятся, GPT-5.3 предложит набор функций, ориентированных прежде всего на практическую полезность и интеграцию, а не на чисто креативную генерацию.
1. Высокоплотное предобучение (EPTE)
Главным преимуществом Garlic является Enhanced Pre-Training Efficiency (EPTE). В отличие от традиционных моделей, обучающихся на огромных объёмах данных и формирующих разветвлённые ассоциативные сети, Garlic использует фазу активной «обрезки», в ходе которой информация целенаправленно конденсируется.
- Результат: физически более компактная модель (меньшие требования к VRAM), сохраняющая «мировые знания» значительно более крупной системы.
- Преимущество: более высокая скорость инференса и существенно сниженная стоимость API, что улучшает соотношение «интеллект–стоимость».
2. Нативное агентное рассуждение
В отличие от предыдущих моделей, требовавших внешних «обёрток» или сложного prompt-engineering для работы в режиме агента, Garlic обладает встроенными возможностями вызова инструментов.
Модель рассматривает API-вызовы, исполнение кода и запросы к базам данных как «полноправные элементы» своего словаря. Она не просто умеет писать код, но и понимает его среду выполнения: способна перемещаться по файловой системе, одновременно редактировать несколько файлов и запускать собственные модульные тесты без внешних оркестрационных скриптов.
3. Огромные окна контекста и вывода
Для конкуренции с миллионным контекстным окном Gemini, Garlic, по слухам, будет поставляться с контекстным окном в 400 000 токенов. Хотя это меньше, чем у Google, ключевым отличием является «идеальная память» по всему контексту благодаря новому механизму внимания, устраняющему проблему «потери середины контекста», характерную для моделей 2025 года.
Лимит вывода — 128 000 токенов. Это позволяет генерировать целые программные библиотеки, масштабные юридические документы или полноформатные романы за один проход без необходимости разбиения на части.
4. Резкое снижение галлюцинаций
Garlic использует пост-обучающий метод подкрепления, ориентированный на «эпистемологическую скромность» — модель строго обучается осознавать границы собственного знания. Внутренние тесты показывают уровень галлюцинаций значительно ниже, чем у GPT-5.0, что делает модель пригодной для использования в высокорисковых областях, таких как биомедицина и право.
Сравнение с конкурентами: Gemini и Claude 4.5
Успех Garlic будет оцениваться не изолированно, а в прямом сравнении с двумя доминирующими игроками рынка: Google Gemini 3 и Anthropic Claude Opus 4.5.
GPT-5.3 «Garlic» vs. Google Gemini 3
Противостояние масштаба и плотности.
- Gemini 3 — «универсальная» модель, доминирующая в мультимодальном понимании (видео, аудио, нативная генерация изображений) и обладающая практически бесконечным контекстным окном.
- GPT-5.3 Garlic не конкурирует с Gemini по широте мультимодальности, но атакует его в области чистоты рассуждения. Для текстовой генерации, логики кода и сложного следования инструкциям Garlic нацелен быть более точным и менее склонным к отказам или уходу от темы.
Вердикт: анализ трёхчасового видео — задача для Gemini; разработка серверной части банковского приложения — задача для Garlic.
GPT-5.3 «Garlic» vs. Claude Opus 4.5
Битва за душу разработчика.
- Claude Opus 4.5 завоевал популярность благодаря «теплоте» и качеству читаемого кода, но остаётся дорогим и относительно медленным.
- GPT-5.3 Garlic нацелен напрямую на него: сопоставимый уровень программирования при удвоенной скорости и вдвое меньшей стоимости. Цель — предложить интеллект уровня Opus при бюджете уровня Sonnet.
Вердикт: режим «Code Red» был вызван доминированием Opus 4.5 в программировании. Успех Garlic зависит от того, сможет ли он убедить разработчиков вернуть свои API-ключи OpenAI.
Выводы и метрики
Ранние внутренние сборки Garlic уже превосходят Gemini 3 и Claude Opus 4.5 в ряде высокоценных областей:
- Программирование: сниженная склонность к логическим зацикливаниям по сравнению с GPT-4.5.
- Плотность рассуждения: меньше «мыслительных» токенов для достижения правильных выводов по сравнению с серией o1 (Strawberry).
МетрикаGPT-5.3 (Garlic)Google Gemini 3Claude 4.5Рассуждение (GDP-Val)70,9%53,3%59,6%Кодинг (HumanEval+)94,2%89,1%91,5%Контекст400K токенов2M токенов200K токеновСкорость инференсаОчень высокаяСредняяВысокая
Заключение
«Garlic» — это активный и правдоподобный слух о целенаправленной инженерной ветке OpenAI, ориентированной на плотность рассуждения, эффективность и реальные инструменты. Её появление следует рассматривать в контексте ускоряющейся гонки вооружений между OpenAI, Google и Anthropic, где ключевым призом становится не просто максимальная мощность, а полезная мощность в пересчёте на доллар и миллисекунду задержки.
Если вас интересует эта модель, следите за CometAPI, который регулярно обновляет доступ к новейшим AI-моделям по доступным ценам. Разработчики уже сейчас могут получить доступ к GPT-5.2, Gemini 3 и Claude 4.5 через CometAPI.