傳OpenAI完成10萬億參數模型「Bel」預訓練

nashnova research

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多位科技爆料人稱OpenAI已完成代號「Bel」的10萬億參數超大模型預訓練，直接瞄準AGI門檻——若屬實，這將是目前已知參數量最大的基座模型，意味著AI軍備競賽進入新量級。

Bel是甚麼，和現有模型甚麼關係？

OpenAI內部代號體系：Doug → Astra/GPT-6 → Bel。Doug是下一代基座模型，Astra（即傳聞中的GPT-6）基於Doug構建，而Bel被定位為「後GPT-6時代」的進一步迭代。

這意味著→ Bel並非GPT-6本身，而是GPT-6之後的東西，直接對標通用人工智能（AGI）門檻。

爆料人@ChrisGPT稱Bel是OpenAI的「怪獸」級模型，目標競爭對手是Anthropic的旗艦模型Fable，預計年底或Astra發佈後數月內推出。

10萬億（10T）參數，是目前公開已知模型中參數量最大的級別。簡單來說＝參數量可以粗略理解為模型的「腦容量」，數字越大，模型能記住和處理的模式就越多。

爆料稱Bel在編碼、推理、長時程智能體任務上均超越Astra，能在無人干預下持續工作數天，並協調數百個並行子智能體。

這意味著→ 如果屬實，Bel不只是「更大」，而是在自主工作能力上跨了一個台階——從「回答問題」走向「獨立完成複雜項目」。

爆料描述Bel具備雙速學習機制：快速權重層（fast weights）在工作中實時吸收經驗，較慢的循環則把驗證過的改進固化為持久化權重。

說白了＝模型一邊幹活一邊「現學現用」，學到的好方法再經過篩選，變成永久技能寫進自身。這反映出OpenAI正嘗試讓模型具備某種「邊做邊成長」的能力。

此外，OpenAI內部用Sol模型優化Luna模型，將運營成本削減80%，token生成效率提升逾15%。

爆料稱OpenAI內部評估認為Anthropic存在算力短缺，難以應對OpenAI的下一代模型。

OpenAI自研晶片「Jalapeño」的推進被認為進一步擴大了算力差距，內部預判2026年下半年至2027年期間將保持領先。

這意味著→ OpenAI押注的邏輯很清晰：模型越大越需要算力，自研晶片就是為了確保「餵得起」自己的怪獸模型，同時令對手追不上。

以上所有信息均來自匿名爆料人士及社交媒體，OpenAI官方未證實，無公開數據支撐。

Bel的實際能力與發佈時間表，仍有待OpenAI正式披露才能驗證。

簡單來說＝這是一條高信息密度但零官方背書的傳聞——值得關注趨勢方向，但具體數字和時間節點不宜當作定論。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。