Кодовое имя GPT-5.3«Garlic» описывается в утечках и публикациях как следующий инкрементальный/итеративный релиз GPT-5.x, призванный закрыть пробелы в рассуждении, программировании и продуктовой производительности OpenAI в ответ на конкурентное давление со стороны Gemini от Google и Claude от Anthropic.
OpenAI экспериментирует с более плотной, эффективной итерацией GPT-5.x, ориентированной на более сильное рассуждение, более быстрый инференс и рабочие процессы с длинным контекстом, а не на бесконечное увеличение числа параметров. Это не просто очередная итерация серии Generative Pre-trained Transformer; это стратегическая контратака. Рождённая из внутреннего «Code Red», объявленного CEO Сэмом Альтманом в декабре 2025 года, «Garlic» представляет собой отказ от догмы «больше — значит лучше», которая управляла развитием LLM полдесятилетия. Вместо этого ставка сделана на новую метрику: когнитивную плотность.
Что такое GPT-5.3 «Garlic»?
GPT-5.3 — кодовое имя «Garlic» — описывается как следующий итеративный шаг в семействе GPT-5 от OpenAI. Источники, формулирующие утечки, представляют Garlic не как простой чекпоинт или токенную настройку, а как целевое уточнение архитектуры и обучения: цель — извлечь более высокую производительность рассуждения, улучшить многошаговое планирование и поведение на длинном контексте из более компактной, эффективной в инференсе модели, а не полагаться исключительно на голый масштаб. Эта рамка согласуется с более широким отраслевым трендом к «плотным» или «высокоэффективным» дизайнам моделей.
Прозвище «Garlic» — резкий отход от небесных (Orion) или сладко-ботанических (Strawberry) кодовых имён прошлого — якобы является намеренной внутренней метафорой. Подобно тому, как один зубчик чеснока может придать блюду более насыщенный вкус, чем большие, но пресные ингредиенты, эта модель призвана обеспечить концентрированный интеллект без массивных вычислительных накладных расходов гигантов индустрии.
Происхождение «Code Red»
Существование Garlic невозможно отделить от экзистенциального кризиса, который её породил. В конце 2025 года OpenAI впервые со времён запуска ChatGPT оказался в «оборонительной позиции». Gemini 3 от Google завоевал лидерство в мультимодальных бенчмарках, а Claude Opus 4.5 от Anthropic стал де-факто стандартом для сложного кодинга и агентных рабочих процессов. В ответ руководство OpenAI приостановило периферийные проекты — включая эксперименты с рекламной платформой и расширения потребительских агентов — чтобы полностью сосредоточиться на модели, способной нанести «тактический удар» по этим конкурентам.
Garlic и есть этот удар. Она не задумана как самая большая модель в мире; она задумана как самая умная в расчёте на параметр. Она объединяет исследовательские линии предыдущих внутренних проектов, прежде всего «Shallotpeat», включая исправления ошибок и улучшения предобучения, которые позволяют ей бить значительно выше своего весового класса.
Каков текущий статус наблюдаемых итераций модели GPT-5.3?
По состоянию на середину января 2026 года GPT-5.3 находится на финальной стадии внутренней валидации, фазе, которую в Кремниевой долине часто описывают как «hardening». Модель видна во внутренних логах и была точечно протестирована избранными корпоративными партнёрами под строгими соглашениями о неразглашении.
Наблюдаемые итерации и интеграция «Shallotpeat»
Путь к Garlic был нелинейным. Утёкшие внутренние записки директора по исследованиям Марка Чена предполагают, что Garlic фактически является композитом двух отдельных исследовательских треков. Изначально OpenAI разрабатывала модель с кодовым названием «Shallotpeat», которая задумывалась как прямое инкрементальное обновление. Однако во время предобучения Shallotpeat исследователи обнаружили новый способ «сжатия» паттернов рассуждения — по сути, научили модель раньше отбрасывать избыточные нейронные пути на этапе обучения.
Это открытие привело к отказу от самостоятельного релиза Shallotpeat. Её архитектура была объединена с более экспериментальной веткой «Garlic». Результат — гибридная итерация, обладающая стабильностью зрелого варианта GPT-5 и взрывной эффективностью рассуждений новой архитектуры.
Когда можно ожидать релиз?
Прогнозировать даты релизов OpenAI notoriously сложно, но статус «Code Red» ускоряет стандартные сроки. На основе конвергенции утечек, обновлений от вендоров и циклов конкурентов можно триангулировать окно релиза.
Основное окно: Q1 2026 (январь — март)
Консенсус среди инсайдеров — запуск в Q1 2026. «Code Red» был объявлен в декабре 2025 года с директивой выпустить «как можно скорее». Учитывая, что модель уже находится на стадии проверки/валидации (слияние с Shallotpeat ускорило график), наиболее вероятен релиз в конце января или начале февраля.
«Бета»-развёртывание
Мы можем увидеть поэтапный выпуск:
- Конец января 2026: «превью» для избранных партнёров и пользователей ChatGPT Pro (возможно под меткой «GPT-5.3 (Preview)»).
- Февраль 2026: полная доступность API.
- Март 2026: интеграция в бесплатный тариф ChatGPT (ограниченное число запросов) для противодействия бесплатной доступности Gemini.
3 определяющие особенности GPT-5.3?
Если слухи подтвердятся, GPT-5.3 представит набор функций, которые приоритизируют утилитарность и интеграцию над «голой» генеративной креативностью. Набор функций выглядит как список желаний для системных архитекторов и корпоративных разработчиков.
1. Высокоплотное предобучение (EPTE)
Главная «жемчужина» Garlic — её Расширенная эффективность предобучения (Enhanced Pre-Training Efficiency, EPTE).
Традиционные модели учатся, видя огромные объёмы данных и создавая разветвлённую сеть ассоциаций. Обучение Garlic, по сообщениям, включает фазу «обрезки», в которой модель активно конденсирует информацию.
- Результат: Модель физически меньше (с точки зрения требований к VRAM), но сохраняет «мировые знания» системы гораздо большего размера.
- Преимущество: Более высокая скорость инференса и существенно меньшая стоимость API, что решает «отношение интеллект/стоимость», мешавшее массовому принятию моделей вроде Claude Opus.
2. Нативное агентное рассуждение
В отличие от предыдущих моделей, которым требовались «обёртки» или сложный промпт-инжиниринг для работы в качестве агентов, Garlic обладает нативными возможностями вызова инструментов.
Модель рассматривает вызовы API, исполнение кода и запросы к базам данных как «объекты первого класса» в своём словаре.
- Глубокая интеграция: Она не просто «умеет кодить»; она понимает окружение кода. По сообщениям, способна ориентироваться в файловом каталоге, редактировать несколько файлов одновременно и запускать собственные модульные тесты без внешних оркестрационных скриптов.
3. Огромные окна контекста и вывода
Чтобы конкурировать с миллионным окном контекста у Gemini, Garlic, по слухам, поставляется с 400 000-токенным окном контекста. Хотя оно меньше, чем у Google, ключевое отличие — «идеальная память» по всему этому окну, с использованием нового механизма внимания, предотвращающего распространённую в моделях 2025 года «потерю середины контекста».
- 128k лимит вывода: Пожалуй, ещё более захватывающе для разработчиков — предполагаемое расширение лимита вывода до 128 000 токенов. Это позволит модели генерировать целые программные библиотеки, исчерпывающие юридические заключения или полноформатные новеллы за один проход, устраняя необходимость в «чунковании».
4. Резко сниженные галлюцинации
Garlic использует постобучающую методику подкрепления, ориентированную на «эпистемическую скромность» — модель тщательно обучается знать, чего она не знает. Внутренние тесты показывают уровень галлюцинаций значительно ниже, чем у GPT-5.0, что делает её пригодной для высокорисковых отраслей, таких как биомедицина и право.
Как он сравнивается с конкурентами, такими как Gemini и Claude 4.5?
Успех Garlic будет измеряться не в изоляции, а в прямом сравнении с двумя титанами, ныне правящими ареной: Gemini 3 от Google и Claude Opus 4.5 от Anthropic.
GPT-5.3 «Garlic» vs. Google Gemini 3
Битва масштаба против плотности.
- Gemini 3: В настоящее время это модель «всё и сразу». Она доминирует в мультимодальном понимании (видео, аудио, нативная генерация изображений) и имеет фактически бесконечное окно контекста. Это лучшая модель для «неаккуратных» реальных данных.
- GPT-5.3 Garlic: Не может соперничать с «сырой» мультимодальной широтой Gemini. Вместо этого она атакует Gemini по линии Чистоты рассуждений. Для чистой текстовой генерации, логики кода и сложного следования инструкциям Garlic стремится быть острее и менее склонной к «отказам» или блужданию.
- Вердикт: Если вам нужно проанализировать 3-часовое видео — используйте Gemini. Если нужно написать бэкенд для банковского приложения — используйте Garlic.
GPT-5.3 «Garlic» vs. Claude Opus 4.5
Битва за душу разработчика.
- Claude Opus 4.5: Выпущенная в конце 2025 года, эта модель завоевала сердца разработчиков своей «теплотой» и «атмосферой». Она известна тем, что пишет чистый, читаемый человеком код и следует системным инструкциям с военной точностью. Однако она дорогая и медленная.
- GPT-5.3 Garlic: Это прямой целевой конкурент. Garlic стремится соперничать с кодинговой компетентностью Opus 4.5, но при 2x скорости и 0.5x стоимости. Благодаря «Высокоплотному предобучению» OpenAI хочет предложить интеллект уровня Opus по бюджету уровня Sonnet.
- Вердикт: «Code Red» был спровоцирован именно доминированием Opus 4.5 в кодинге. Успех Garlic полностью зависит от того, сможет ли она убедить разработчиков вернуть свои API-ключи к OpenAI. Если Garlic умеет кодить так же, как Opus, но работает быстрее — рынок развернётся за ночь.
Выводы
Ранние внутренние сборки Garlic уже превосходят Gemini 3 от Google и Opus 4.5 от Anthropic в отдельных, высокоценных доменах:
- Компетентность в кодинге: Внутренние «сложные» бенчмарки (за пределами стандартного HumanEval) показывают, что Garlic реже застревает в «логических петлях» по сравнению с GPT-4.5.
- Плотность рассуждений: Модели требуется меньше «мыслительных» токенов, чтобы прийти к правильным выводам, что прямо контрастирует с тяжеловесностью «цепочки рассуждений» серии o1 (Strawberry).
| Метрика | GPT-5.3 (Garlic) | Google Gemini 3 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| Рассуждение (GDP-Val) | 70.9% | 53.3% | 59.6% |
| Кодирование (HumanEval+) | 94.2% | 89.1% | 91.5% |
| Окно контекста | 400K токенов | 2M токенов | 200K токенов |
| Скорость инференса | Ультрабыстрая | Средняя | Быстрая |
Заключение
«Garlic» — активный и правдоподобный слух: целевой инженерный трек OpenAI, который приоритизирует плотность рассуждений, эффективность и реальные инструменты. Его появление лучше рассматривать в контексте ускоряющейся гонки вооружений среди поставщиков моделей (OpenAI, Google, Anthropic) — где стратегическим призом является не только сырая способность, но пригодная к использованию способность на доллар и на миллисекунду задержки.
Если вас интересует эта новая модель, следите за CometAPI. Там всегда обновления о последних и лучших моделях ИИ по доступной цене.
Разработчики уже могут получить доступ к GPT-5.2, Gemini 3, Claude 4.5 через CometAPI. Для начала изучите возможности моделей CometAPI в Playground и обратитесь к Руководству по API за подробными инструкциями. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предлагает цену значительно ниже официальной, чтобы помочь вам с интеграцией.
Готовы начать?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !
Если хотите узнать больше советов, гайдов и новостей об ИИ, следите за нами в VK, X и Discord!