代號 GPT-5.3「Garlic」，在爆料與報導中被描述為下一個漸進/迭代式的 GPT-5.x 版本，旨在填補 OpenAI 在推理、程式編碼與產品效能上的差距，以回應來自 Google 的 Gemini 與 Anthropic 的 Claude 的競爭壓力。
OpenAI 正在試驗一個更高密度、效率更高的 GPT-5.x 迭代，重點在更強的推理、更快的推理速度與更長上下文的工作流程，而非單純追求更大的參數量。這不僅僅是另一個 Generative Pre-trained Transformer 系列的迭代；而是一場策略性反擊。它源於 CEO Sam Altman 在 2025 年 12 月宣布的內部「Code Red」，「Garlic」代表對過去五年主導大型語言模型發展的「越大越好」教條的否定；它把賭注押在一個新指標：認知密度。
什麼是 GPT-5.3「Garlic」？
GPT-5.3——代號「Garlic」——被描述為 OpenAI GPT-5 系列的下一個迭代步驟。消息來源將 Garlic 定位為有針對性的架構與訓練精修，而非簡單的檢查點或 token 微調：目標是在更緊湊、推理效率更高的模型上，擷取更高的推理效能、更好的多步規劃以及改進的長上下文行為，而不是僅依賴純粹的尺度擴張。此種框架與產業更廣泛朝向「高密度」或「高效率」模型設計的趨勢一致。
「Garlic」這個稱號——與過去天體（Orion）或甜美植物（Strawberry）的代號鮮明不同——據稱是刻意的內部隱喻。正如一瓣蒜可以比更大、更平淡的食材更有力地調味，這個模型旨在在不承擔業界巨頭龐大計算負荷的前提下，提供濃縮的智慧。
「Code Red」的緣起
Garlic 的存在，無法與其誕生的生存危機切割。在 2025 年末，OpenAI 自 ChatGPT 推出以來首次落入「防守態勢」。Google 的 Gemini 3 在多模態基準上奪冠，而 Anthropic 的 Claude Opus 4.5 成為複雜程式編碼與代理型工作流程的事實標準。作為回應，OpenAI 的領導層暫停了周邊專案——包括廣告平台試驗與消費者代理拓展——將全部焦點放在一個能對競爭對手實施「戰術性打擊」的模型上。
Garlic 即是那一擊。它的設計不是為了成為世界上最大的模型；而是為了成為每個參數最聰明的一個。它融合了之前內部專案的研究線路，最顯著的是「Shallotpeat」，並納入錯誤修正與預訓練效率，讓它能展現超越其體量的表現。
GPT-5.3 模型目前觀察到的迭代狀態？
截至 2026 年 1 月中旬，GPT-5.3 處於內部驗證的最後階段，矽谷常稱之為「鞏固期」。該模型目前可在內部日誌中看到，並在嚴格保密協議下由部分企業夥伴進行抽測。
已觀察到的迭代與「Shallotpeat」整合
通往 Garlic 的道路並不線性。研究長 Mark Chen 的內部備忘錄顯示，Garlic 其實是兩條不同研究軌道的複合體。最初，OpenAI 正在開發代號「Shallotpeat」的模型，作為直接的漸進更新。然而，在 Shallotpeat 的預訓練過程中，研究人員發現了一種新方法，可「壓縮」推理模式——本質上是教模型在訓練的更早期丟棄冗餘的神經通路。
此發現導致獨立的 Shallotpeat 發佈被放棄。其架構被合併進更具實驗性的「Garlic」分支。結果是一個混合迭代：兼具成熟 GPT-5 變體的穩定性，以及新架構爆發性的推理效率。
何時可以推測其發佈時間？
預測 OpenAI 的發佈日期向來困難，但「Code Red」狀態會加速標準時程。基於爆料、供應商更新與競品節奏的匯合，我們可以三角定位一個發佈窗口。
主要窗口：2026 年第 1 季（1 月 - 3 月）
內部人士的共識是2026 年第 1 季發佈。2025 年 12 月宣布「Code Red」，並下達「儘速發佈」的指示。鑑於模型已處於檢查/驗證階段（「Shallotpeat」的合併加速了時程），1 月底或 2 月初發佈似乎最為合理。
「Beta」上線方式
我們可能會看到分階段上線：
- 2026 年 1 月底：向特選合作夥伴與 ChatGPT Pro 使用者提供「預覽版」（可能標註為「GPT-5.3 (Preview)」）。
- 2026 年 2 月：完整 API 開放。
- 2026 年 3 月：整合進 ChatGPT 免費層（有限次數），以對抗 Gemini 的免費可用性。
GPT-5.3 的 3 個定義性特徵？
若傳聞屬實，GPT-5.3 將引入一系列更重視實用性與整合性（而非純粹生成創意）的功能。此功能集彷彿是系統架構師與企業開發者的心願清單。
1. 高密度預訓練（EPTE）
Garlic 的核心是其增強型預訓練效率（EPTE）。
傳統模型透過見多識廣建立龐雜的關聯網絡。據稱 Garlic 的訓練過程包含一個「修剪」階段，模型會主動凝練資訊。
- 結果：模型在物理上更小（就 VRAM 需求而言），但保留了更大型系統的「世界知識」。
- 好處：更快的推理速度與顯著更低的 API 成本，解決阻礙像 Claude Opus 等模型大規模採用的「智能-成本比」問題。
2. 原生代理式推理
不同於以往需要「封裝層」或複雜提示工程才能扮演代理，Garlic 具備原生工具呼叫能力。
模型將 API 呼叫、程式碼執行與資料庫查詢視為語彙中的「一等公民」。
- 深度整合：它不僅「懂得寫程式碼」；還理解程式碼的環境。據稱它可以瀏覽檔案目錄、同時編輯多個檔案，並在沒有外部編排腳本的情況下自行執行單元測試。
3. 巨大的上下文與輸出窗口
為了競爭 Gemini 的百萬 token 窗口，Garlic 傳聞將配備400,000-token 的上下文窗口。雖然小於 Google 的提供，但其關鍵差異在於對該窗口的「完全回憶」，利用新的注意力機制避免 2025 年模型常見的「上下文中段遺失」。
- 128k 輸出上限：對開發者而言更令人興奮的是傳聞輸出上限擴充至 128,000 tokens。這將允許模型在單次輸出中生成完整的軟體庫、全面的法律意見書或長篇小說，無需「分塊」。
4. 大幅降低幻覺
Garlic 採用以「認知謙遜」為核心的後訓練強化技術——模型被嚴格訓練去知曉自己不知道的內容。內部測試顯示其幻覺率較 GPT-5.0 顯著降低，使其在生物醫學與法律等高風險行業中更具可行性。
與 Gemini 與 Claude 4.5 的比較如何？
Garlic 的成功不會孤立衡量，而是在與兩位當前稱霸舞台的巨頭——Google 的 Gemini 3 與 Anthropic 的 Claude Opus 4.5——的直接比較中評判。
GPT-5.3「Garlic」 vs. Google Gemini 3
規模對密度之戰。
- Gemini 3：目前是「大而全」的模型。它在多模態理解（影片、音訊、原生影像生成）上占優，且具有實質上近乎無限的上下文窗口。它是處理「混雜」真實世界資料的最佳模型。
- GPT-5.3 Garlic：無法在原始多模態廣度上與 Gemini 競爭。它改以推理純度攻擊 Gemini。對純文字生成、程式邏輯與複雜指令遵循，Garlic 旨在更銳利、較不易「拒答」或走偏。
- 結論：若您需要分析一段 3 小時的影片，用 Gemini；若您需要撰寫銀行應用的後端，用 Garlic。
GPT-5.3「Garlic」 vs. Claude Opus 4.5
爭奪開發者之魂。
- Claude Opus 4.5：於 2025 年底發佈，此模型以其「溫度」與「氛圍」贏得開發者青睞。它以產出乾淨、易讀的程式碼與近乎軍事級的精確遵循系統指令聞名。然而，它昂貴且偏慢。
- GPT-5.3 Garlic：這是直接對標。Garlic 旨在匹配 Opus 4.5 的程式能力，但以2 倍速度與 0.5 倍成本達成。透過「高密度預訓練」，OpenAI 期望以 Opus 等級的智慧，提供 Sonnet 等級的預算。
- 結論：「Code Red」正是因 Opus 4.5 在程式領域的主導而觸發。Garlic 的成功全仰賴其能否讓開發者把 API 金鑰換回 OpenAI。若 Garlic 能以更快速度編碼且達到 Opus 的水準，市場將在一夜之間轉向。
要點
Garlic 的早期內部版本已在特定、高價值領域中超越 Google 的 Gemini 3 與 Anthropic 的 Opus 4.5：
- 程式編碼能力：在內部「高難度」基準（超出標準 HumanEval）中，Garlic 相較 GPT-4.5 顯示出更低的「邏輯循環」傾向。
- 推理密度：模型用較少的「思考」tokens 就能達到正確結論，與 o1（Strawberry）系列冗長的思維鏈形成直接對比。
| 指標 | GPT-5.3（Garlic） | Google Gemini 3 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| 推理（GDP-Val） | 70.9% | 53.3% | 59.6% |
| 程式編碼（HumanEval+） | 94.2% | 89.1% | 91.5% |
| 上下文窗 | 400K Tokens | 2M Tokens | 200K Tokens |
| 推理速度 | 超快速 | 中等 | 快速 |
結論
「Garlic」是一個活躍且可信的傳聞：一條 OpenAI 的目標化工程路線，優先追求推理密度、效率與真實世界工具整合。其出現最適合置於模型供應商（OpenAI、Google、Anthropic）之間日益加速的軍備競賽脈絡中——在這場競賽中，戰略獎品不僅是原始能力，更是每美元與每毫秒延遲的可用能力。
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