OpenAI отново отложи пускането на своя AI модел с отворен код. В събота, изпълнителният директор на компанията, Сам Алтман, заяви, че поради необходимостта от допълнително време за провеждане на тестове за безопасност, пускането на модела е отложено за неопределено време. Това е второ подобно отлагане, след като компанията вече го отложи през юни.

Твърди се, че това ще бъде първото издание на AI модел с отворен код от базираната в Сан Франциско фирма от 2019 г. насам, както и първият AI модел, фокусиран върху разсъжденията. През април компанията сподели формуляр за обратна връзка за "отворен модел", за да разбере какво искат разработчиците да правят с него.

В публикация в X (по-рано известен като Twitter), Алтман написа: "Планирахме да пуснем нашия модел с отворени тегла следващата седмица. Отлагаме го; нуждаем се от време за провеждане на допълнителни тестове за безопасност и преглед на високорискови области. Все още не сме сигурни колко време ще ни отнеме."

Съобщението идва в момент, когато OpenAI се подготвя и за пускането на следващото поколение на своя водещ AI модел, GPT-5. През последните месеци, нейни конкуренти като Google, Anthropic и Alibaba, пуснаха водещи AI модели, които надминаха последните модели на OpenAI по няколко бенчмарка.

В допълнение, тези компании (включително Meta и xAI) направиха значителен принос към отворената общност. Alibaba беше последната, която се присъедини към тенденцията, като предостави моделите си AI Ernie с отворен код.

Планираният принос на OpenAI с отворен код вероятно беше стратегически ход, за да се позиционира като лидер в това пространство както сред предприятията и потребителите (със собствения модел GPT-5), така и сред разработчиците (с модела с отворен код). Нито едно от двете не е факт досега.

Според доклад на TechCrunch, AI фирмата планира да пусне AI модел, който е сравним с нейните големи езикови модели (LLMs) от серия "o". Въпреки това, компанията планира да предостави само тегловите параметри на модела на отворената общност.

Това означава, че разработчиците и ентусиастите ще могат да изтеглят модела, да фино настройват неговите параметри и да го стартират локално. Те обаче няма да могат да научат за неговите методи на обучение и архитектура, за да възпроизведат изграждането на подобен модел или да надграждат върху него.