Świat sztucznej inteligencji tętni życiem: OpenAI aktywnie rozwija następcę GPT-5 (często określanego w prasie i mediach społecznościowych jako „GPT-6” lub żartobliwie „GPT-6-7”), a konkurencyjne laboratoria – zwłaszcza DeepMind/Google – przygotowują kolejną dużą aktualizację (Gemini 3.0). Podsumowując, sygnały te jasno mówią: na horyzoncie pojawia się nowa generacja dużych modeli, bardziej agentowych, multimodalnych i zintegrowanych z produktami i systemami korporacyjnymi.
GPT-6 pojawi się wkrótce. Jakie funkcje będzie miał?
Dyskusje w mediach publicznych i branżowych w ciągu ostatniego roku zbiegły się wokół jednego oczekiwania: kolejna ważna iteracja po GPT-5 (GPT-6 w prasie i w społeczności) będzie definiowana mniej przez pojedynczą metrykę dokładności, a bardziej przez funkcje, które sprawią, że modele będą stale użyteczne, spersonalizowane i niezawodnie agentowe. To oczekiwanie opiera się na trzech konkretnych trendach, które już obserwujemy: (1) routingu modeli na poziomie systemu i hybrydowych rodzinach modeli w GPT-5; (2) dyskusjach branżowych i sygnałach firm, które podkreślają znaczenie pamięci, personalizacji i agentowych przepływów pracy; oraz (3) zobowiązaniach infrastrukturalnych głównych partnerów chmurowych, które realizują rozwiązania o większej mocy obliczeniowej i mniejszych opóźnieniach.
1. Pamięć długotrwała i personalizacja
Jednym z najczęściej cytowanych prawdopodobnych dodatków w GPT-6 jest solidny, uwzględniający prywatność pamięć długoterminowa system. W przeciwieństwie do krótkich okien kontekstowych dla pojedynczych sesji, ma to na celu umożliwienie asystentowi przywoływania preferencji użytkownika, bieżących projektów i kontekstu przedsiębiorstwa w trakcie sesji, dając jednocześnie użytkownikom transparentną kontrolę nad tym, co i dlaczego jest przechowywane. Branża, koncentrująca się na koncepcji „pamięci + personalizacji”, dąży do tego, aby asystenci czuli się jak długotrwali współpracownicy, a nie bezpaństwowi odpowiadający na pytania.
2. Możliwości agentów i automatyzacja zadań
Zachowanie „agentne” jako centralna aktualizacja: GPT-6 ma rozbić złożone cele na wieloetapowe plany, autonomicznie łączyć narzędzia i interfejsy API oraz wykonywać zadania kompleksowo lub przekazywać pośrednie artefakty użytkownikom. To jakościowy skok od asystenta sugerującego kolejne kroki do asystenta, który je koordynuje — np. planuje badania, przeprowadza wyszukiwanie, podsumowuje wyniki, tworzy wersję roboczą i iteruje. Przejście w kierunku sztucznej inteligencji opartej na agentach jest widoczne w instrukcjach OpenAI oraz w tym, jak nowsze modele są oceniane w oparciu o zadania „zamkniętej pętli”, a nie izolowane wykonania.
3. Multimodalność rozszerzona o realistyczne wideo i ciągłe czujniki
Podczas gdy GPT-5 zapewniał zaawansowaną multimodalność (tekst + obrazy + kod + dźwięk), powszechnie oczekuje się, że GPT-6 doda wyższej jakości rozumowanie wideo, ciągłe dane z czujników i rozumienie czasowe do zadań wymagających monitorowania, podsumowywania lub obsługi strumieni (spotkań, transmisji z kamer bezpieczeństwa, telemetrii urządzeń). Będzie to kluczowe dla każdego agenta w świecie rzeczywistym, który musi działać na czas i koordynować działania w różnych trybach.
4. Szczegółowa personalizacja i eksperci dziedzinowi
Trend specjalizacji (zestawy narzędzi dla programistów, modele wertykalne) będzie się nasilać. GPT-6 prawdopodobnie zaoferuje bardziej przystępne sposoby ładowania lub szkolenia ekspertów dziedzinowych (prawnych, medycznych, naukowych), które będą działać w ramach ujednoliconego interfejsu, ale będą egzekwować specyficzne dla danej dziedziny warstwy bezpieczeństwa i weryfikacji. To odpowiada zarówno na zapotrzebowanie przedsiębiorstw na dokładność, jak i na zapotrzebowanie organów regulacyjnych na informacje o pochodzeniu.
5. Wydajność, opóźnienie oraz tryby pracy na urządzeniu lub wspomagane przez krawędź
Inżynieria wydajności pozostanie priorytetem: niższe opóźnienia dla odpowiedzi „na poziomie konwersacji”, dynamiczne routing między lekkimi i ciężkimi modelami wnioskowania oraz bardziej wydajne wnioskowanie, które umożliwia hybrydowe wdrożenia brzegowe/chmurowe. Cel: sprawić, by zachowania o wysokiej wydajności wydawały się natychmiastowe, zachowując jednocześnie możliwość przejścia do głębszego myślenia w razie potrzeby.
6. Lepsze rozumowanie, faktografia i tryby „myślenia”
Firma OpenAI wielokrotnie podkreślała, że wyciągnęła wnioski z wdrożenia GPT-5 i dąży do tego, aby GPT-6 stanowił znaczący skok jakościowy, a nie jedynie przyrost. Oznacza to ulepszone rozumowanie oparte na łańcuchu myślowym, udoskonaloną kalibrację (pewność, że odpowiada poprawności) oraz jawne tryby „myślenia” lub deliberacji, które ujawniają pośrednie kroki modelu wykorzystywanego do uzyskiwania odpowiedzi – zarówno w celu zwiększenia przejrzystości, jak i ułatwienia nadzoru ze strony człowieka.
Jaką architekturę będzie wykorzystywać GPT-6?
Przewidywanie dokładnej architektury na miesiące przed premierą jest spekulacją — ale z trajektorii architektonicznej, którą zasygnalizowały OpenAI i inne laboratoria, wynikają rozsądne wnioski. GPT-6 najprawdopodobniej będzie system modeli zamiast jednego monolitycznego modelu, z usprawnieniami na trzech warstwach: routingu modeli, systemów pobierania i pamięci oraz modułowych komponentów eksperckich.
Czy GPT-6 będzie skalowanym transformerem czy czymś nowym?
Trend w branży jest hybrydowy: duże szkielety transformatorów pozostają podstawą, ale coraz częściej są one łączone z modułowymi podsystemami – systemami odzyskiwania, agentami uziemiającymi, koordynatorami narzędzi i potencjalnie komponentami neurosymbolicznymi. GPT-6 połączy rdzeń transformatora z dużymi inwestycjami w techniki wspomagane odzyskiwaniem, precyzyjne dostrajanie w stylu RLHF oraz specjalistyczne adaptery do obsługi modalności (wizja, dźwięk, wideo).
Modułowa, rzadka i wydajna konstrukcja
Aby osiągnąć cele zarówno w zakresie skali, jak i wydajności, GPT-6 może wykorzystywać warstwy mieszane ekspertów (MoE), rozrzedzenie i obliczenia warunkowe, dzięki czemu model może dynamicznie kierować tokeny przez lekkie lub ciężkie podmoduły. Zapewnia to lepszy stosunek ceny do wydajności i pozwala na wywoływanie wyspecjalizowanych ekspertów (np. eksperta medycznego, eksperta ds. kodowania) tylko wtedy, gdy jest to potrzebne. Kilka wersji zapoznawczych w ekosystemie wskazało ten kierunek jako praktyczny sposób na zwiększenie wydajności bez niemożliwych do utrzymania kosztów obliczeniowych.
Jak GPT-6 wypada w porównaniu z Google Gemini 3.0?
Biorąc pod uwagę zbliżającą się datę premiery GPT-6 i Google Gemini 3.0 oraz fakt, że obie firmy niedawno ujawniły informacje o swoich najnowszych modelach sztucznej inteligencji, rywalizacja między tymi dwoma czołowymi modelami jest nieunikniona.
Porównanie GPT-6 i Google Gemini 3.0 (opisanego w branżowych zapowiedziach) wymaga oddzielenia potwierdzonych faktów dotyczących produktu od spekulacji rynkowych. Google zasygnalizowało nową generację rodziny Gemini, koncentrującą się na silniejszym rozumowaniu i możliwościach agentowych; harmonogramy i szczegóły różnią się w zależności od raportu.
Postawa zdolności
Obaj dostawcy dążą do zapewnienia głębszego rozumowania, szerszej multimodalności i automatyzacji w stylu agenta. Historycznie, OpenAI kładło nacisk na integrację produktów (platforma ChatGPT, API, narzędzia dla programistów), podczas gdy Google kładło nacisk na infrastrukturę modelowania oraz integrację z wyszukiwarką/asystentem. W praktyce:
- OpenAI (oczekiwanie GPT-6): nacisk na pamięć i personalizację, routing modeli i agentów klasy korporacyjnej z solidnymi narzędziami do audytu i bezpieczeństwa. ()
- Google (oczekiwania dotyczące Gemini 3.0): Oczekiwania wskazują na udoskonalenia w zakresie rozumowania multimodalnego i programów podglądu dla deweloperów łączących Gemini z ekosystemami Google Cloud i wyszukiwania. ()
Czynniki różnicujące
- Integracja z istniejącymi stosami: Siłą Google jest możliwość wbudowania Gemini w Dokumenty, Obszar roboczy i narzędzia wyszukiwania; siłą OpenAI jest skupienie się na platformie (ChatGPT + API + ekosystem wtyczek).
- Rozumowanie i tok myślenia: Oba projekty stawiają na zaawansowane rozumowanie; OpenAI kładzie nacisk na iteracyjne udoskonalanie w oparciu o wcześniejsze wdrożenia, podczas gdy Gemini firmy DeepMind kładzie nacisk na tryby „głębokiego myślenia”. Spodziewaj się zaciętej konkurencji w testach porównawczych, w których liczy się rozumowanie wieloetapowe.
- Dane i uziemienie: oba będą kłaść nacisk na odzyskiwanie i uziemianie, ale mogą pojawić się różnice w domyślnych modelach prywatności, kontrolach przedsiębiorstwa i sposobie udostępniania pamięci.
- Ergonomia programisty: Długość kontekstu, wydajność w przypadku określonych zadań i, co najważniejsze, koszt użytkowania to czynniki, na których najbardziej zależy programistom.
Implikacja rynkowa
Konkurencja będzie korzystna dla klientów: wielu dostawców ścigających się ze sobą w dostarczaniu pamięci, przepływów pracy opartych na agentach i multimodalnych rozwiązań przyspieszy dostarczanie funkcji, ale jednocześnie zwiększy heterogeniczność. Śledźmy uważnie premierę tych dwóch modeli. CometAPI zintegruje najnowsze modele i udostępni najnowsze porównania w odpowiednim czasie.
Końcowe przemyślenia
Nowa generacja modeli fundamentowych – niezależnie od tego, czy nazwiemy je GPT-6, GPT-6-7, czy jakoś inaczej – oznacza coś więcej niż tylko przyrostową skalę: to połączenie pamięci trwałej, koordynacji agentowej i multimodalnego rozumienia w systemach, które programiści i przedsiębiorstwa mogą przekształcać w produkty. Publiczne sygnały Sama Altmana, pozycja przedsiębiorstwa OpenAI oraz presja konkurencyjna ze strony projektów takich jak Gemini 3.0 razem tworzą środowisko o wysokiej stawce, w którym postępowi technicznemu musi towarzyszyć staranne wdrażanie i zarządzanie.
Interfejs API Comet obiecuje śledzić najnowsze zmiany w modelach, w tym GPT-6, który ukaże się równocześnie z oficjalną premierą. Prosimy o cierpliwość i śledzenie rozwoju CometAPI. W oczekiwaniu na premierę można zapoznać się z innymi modelami, poznać ich możliwości w Playground i zapoznać się z przewodnikiem po API, aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do… API GPT-5-Codex ,Interfejs API GPT-5 Pro Najnowsze modele CometAPI wymienione w CometAPI są aktualne na dzień publikacji artykułu. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API.Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!