Только все обсудили грядущий релиз Astra и GPT-6, как выяснилось: OpenAI, похоже, уже закончила предобучение модели, которая выйдет после них. Кодовое имя: Bell. По данным инсайдеров, это предобученная база с более чем 10 триллионами параметров, примерно масштаба GPT-4.5, и внутри компании её не считают GPT-6. Её позиционируют как фундамент для модели, которая, по словам самой OpenAI, может достичь их внутреннего порога AGI уже в этом году.

Если утечка подтвердится, это меняет расклад всей гонки. Разбираем, что известно о Bell, почему в Anthropic занервничали и как на это отвечают китайские лаборатории.

Что такое Bell

Bell: это кодовое название нового предобученного чекпоинта OpenAI, который, по сообщениям, завершился в конце августа 2026 года. Это преемник предыдущего прогона под именем Doug, о котором инсайдеры писали несколько недель назад. Сам Doug должен стать основой для Astra и GPT-6 после дообучения с подкреплением. Bell же: следующий шаг, модель масштабом свыше 10 трлн параметров, которую внутри OpenAI описывают как «монстра» и потенциального «убийцу Fable» от Anthropic.

Важно понимать иерархию. Doug после RL-дообучения превращается в Astra и GPT-6. Bell стартует там, где Doug закончил, и может стать базой для поколения после GPT-6. Ожидаемое окно появления: конец года или пара месяцев спустя после выхода Astra.

Почему 10 трлн параметров: это другое

Для контекста: GPT-4.5, самая большая модель OpenAI на сегодня, оценивается примерно в том же диапазоне. Но GPT-4.5 была дорогой и медленной «моделью-полигоном», которую компания быстро вывела из API. Bell, судя по утечке, строится не как дорогая демонстрация масштаба, а как рабочая база для целого семейства: Astra, GPT-6 и будущих моделей, обученных с подкреплением поверх неё.

Здесь кроется главный сдвиг стратегии. Раньше индустрия обсуждала, закончился ли эффект от простого увеличения предобучения. OpenAI, похоже, отвечает на этот вопрос действием: масштабный предтрейн остаётся ядром, а reasoning и RL работают как надстройка над всё более мощной базой. Чем сильнее база, тем выше потолок у reasoning-надстройки.

Есть и осторожная часть. Неизвестно, на какой именно стадии находится Bell, каким будет его пост-тренинг и в какой продукт он превратится. Всё, что сейчас циркулирует, стоит воспринимать как инсайдерскую информацию, а не как подтверждённый факт. Но само существование чекпоинта такого масштаба на финише августа говорит о темпах, которые OpenAI держит в предобучении.

Претензия на AGI

Самая громкая часть утечки: Bell рассматривается как возможный фундамент для модели, которая достигнет внутреннего порога AGI у OpenAI. Совсем недавно компания заявляла, что рассчитывает пересечь этот порог уже в текущем году. Теперь эта заявка обрела конкретное кодовое имя.

Конечно, «порог AGI» у OpenAI: это внутреннее определение, привязанное к их собственным бенчмаркам и контрактным формулировкам, а не научный консенсус. Напомним, что в соглашении с Microsoft AGI исторически описывался через экономический критерий: система, способная генерировать порядка 100 млрд долларов прибыли. Формулировки с тех пор уточнялись, но суть сохранилась: порог у каждой лаборатории свой, и пересечь его можно, не убедив никого снаружи. Тем не менее для рынка сигнал важнее терминологии: лаборатория фактически сообщает, что следующая базовая модель у неё уже готова, пока конкуренты ещё не выпустили ответ на предыдущую.

Отдельно стоит понимать, что Bell на этом этапе: это базовая модель, а не готовый продукт. Дальше идёт пост-тренинг: дообучение с подкреплением, выравнивание, дистилляция в рабочие размеры. Именно на этом этапе из «сырого» предтрейна на триллионы параметров получаются модели, которые пользователи видят в чате. По времени это обычно месяцы, что и объясняет оценку окна выхода: конец года или позже.

Почему в Anthropic занервничали

По той же утечке, OpenAI не верит, что у Anthropic есть сильный публичный ответ на Astra в ближайшей перспективе. Причина не в таланте исследователей, а в вычислениях: Anthropic ограничена по compute и, предположительно, готова уступить OpenAI инициативу до конца года, чтобы вернуться с чем-то существенно более сильным в начале следующего. Это знакомая стратегия: Anthropic уже не раз пропускала отдельные раунды гонки релизов, концентрируя ресурсы на одном крупном прыжке вместо серии мелких. Дефицит вычислений при таком подходе перестаёт быть слабостью и становится фильтром приоритетов, но расплата очевидна: несколько месяцев, когда лучшие заголовки и новые пользователи достаются конкуренту.

При этом Anthropic не сидит сложа руки. В телеметрии Claude Code всплыли два новых чекпоинта: Claude Marshmallow EAP и Claude Melon EAP. По ранним данным, Marshmallow заметно сильнее Melon и даже превосходит текущий Fable 5. Любопытна деталь: Marshmallow появился в списке моделей отдельной строкой, независимо от Opus 5, что намекает на принадлежность к линейке Fable, то есть это, скорее всего, чекпоинт Fable 5.1, а не обновление Opus. Второй чекпоинт, Melon, выглядит как кандидат на апгрейд Opus 5.

Ещё одна деталь из записанного API-трафика: Marshmallow работал с контекстным окном в 1 миллион токенов. В какой-то момент сработали защитные механизмы, и система откатилась на предыдущий Opus 4.8, что выдаёт раннюю стадию тестирования. Параллельно разработчики заметили, что Fable 5 на веб-версии Claude для части пользователей уже роутится на Fable 5.1. Ранние результаты впечатляют: модель генерирует лендинги с цельным визуальным стилем, где все компоненты согласованы между собой, а не выглядят набором случайных блоков. По слухам, Anthropic может выпустить оба чекпоинта буквально на днях, чтобы «разгрести» релизы до большого анонса, который ожидается на этой или следующей неделе.

Китайские лаборатории не ждут

На фоне американской дуэли китайские команды разгоняются в открытом весе. Alibaba выпустила Qwen 3.8 Flash, открытую мультимодальную MoE-модель. Сам релиз любопытен, но важнее другое: Alibaba прямо заявила, что модель построена на архитектуре следующего поколения и служит превью грядущего семейства Qwen 4. Идея в том, чтобы выжимать производительность проприетарных гигантов из заметно меньшего числа активных параметров. Учитывая, на что способен текущий Qwen 27B, перспектива Qwen 4 в том же классе размеров выглядит очень серьёзно.

Команда Zhipu в тот же день выпустила GLM 5.3 Flash: MoE-модель на 320 млрд параметров с контекстом в 1 миллион токенов, мультимодальностью и, главное, под лицензией MIT. Открытые модели с миллионным контекстом и свободной лицензией ещё год назад звучали фантастикой, сейчас это рядовой релиз вторника.

Отдельным фоном идёт Google с Gemini 3.5 Transcribe: моделью транскрипции, которая не просто переводит речь в текст, а на лету убирает слова-паразиты и сжимает многословные фразы в чистые формулировки. Мелочь по сравнению с десятитриллионными чекпоинтами, но показательная: гонка идёт на всех уровнях стека, от чипов до утилит.

Железный аргумент OpenAI

И ещё одна новость той же недели, которая связывает всё воедино. OpenAI официально представила Halpionia, свой первый кастомный инференс-чип, и опубликовала первые реальные бенчмарки. Чип тестировали на открытой OSS-120B, на DeepSeek R1 с ~670 млрд параметров и на Chimera 2.5 с триллионом параметров. Результат: в 1,5–1,9 раза больше AI-работы на ватт и в 1,7–3,6 раза ниже сквозная задержка по сравнению с ведущими доступными системами.

Для первого поколения собственного кремния это сильные цифры. Цель очевидна: более быстрые ответы GPT, более отзывчивые Codex и агенты, меньшее энергопотребление на запрос. Развёртывание начнётся с малых объёмов и будет масштабироваться в течение 2027 года. Когда у тебя есть базовая модель на 10 трлн параметров, собственный чип для её обслуживания перестаёт быть экстравагантностью и становится экономической необходимостью: при таких масштабах каждый процент энергоэффективности превращается в миллионы долларов экономии на дата-центрах, а зависимость от поставщика GPU: в стратегический риск. Не случайно тем же путём раньше пошли Google с TPU и Amazon с Trainium.

Что это значит

Если сложить картину, август 2026 года выглядит точкой перелома. OpenAI замкнула вертикаль: собственный чип, конвейер предобучения, где следующая база готова до выхода текущей, и публичная заявка на AGI-порог. Anthropic отвечает частыми инкрементальными релизами и миллионным контекстом, но признаёт дефицит вычислений. Китайские лаборатории забирают открытый сегмент моделями, которые всё меньше уступают флагманам.

Для разработчиков практический вывод простой: миллионный контекст становится стандартом одновременно у Anthropic и у открытых китайских моделей, а цена инференса продолжит падать по мере выхода кастомного кремния. Планировать архитектуру приложений стоит в расчёте на длинный контекст и дешёвые токены, а не на сегодняшние лимиты.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Bell у OpenAI?

Bell: кодовое название предобученного чекпоинта OpenAI с более чем 10 трлн параметров, завершённого в конце августа 2026 года. Это преемник прогона Doug и, по утечкам, потенциальная основа для поколения моделей после GPT-6, а не сам GPT-6. До публичного продукта чекпоинту ещё предстоит пройти пост-тренинг и выравнивание.

Когда выйдет GPT-6?

Точной даты нет. По текущей логике релизов сначала ожидается Astra, затем GPT-6 на базе Doug. Bell, по инсайдерским оценкам, может превратиться в продукт ближе к концу года или через пару месяцев после Astra.

Что за Claude Marshmallow и Melon?

Это два тестовых чекпоинта Anthropic, замеченные в API-трафике Claude Code. Marshmallow сильнее и, судя по всему, является кандидатом на Fable 5.1 с контекстом в миллион токенов. Melon выглядит как вероятное обновление линейки Opus 5. Оба могут выйти в ближайшие дни.

Правда ли, что Bell достигнет AGI?

Это внутренняя формулировка OpenAI, привязанная к их собственному порогу AGI, а не общепринятый научный критерий. Относиться к заявлению стоит как к индикатору амбиций и темпов лаборатории, а не как к подтверждённому техническому результату.

Итог

Утечка о Bell показывает главное: OpenAI обучает модели быстрее, чем успевает их выпускать. База на 10+ трлн параметров уже готова, пока мир ждёт Astra и GPT-6, и внутри компании её связывают с заявкой на AGI. Anthropic отвечает чекпоинтами Marshmallow и Melon с миллионным контекстом, китайские лаборатории давят открытыми весами нового поколения, а собственный чип OpenAI делает всю эту мощь дешевле в обслуживании. Следите за релизами ближайших двух недель: Fable 5.1 и Astra покажут, насколько утечка соответствует реальности.