OpenAI está intensificando el desarrollo de su próximo modelo insignia, pero la fecha de lanzamiento sigue siendo incierta debido a la alineación de seguridad y a la construcción de la infraestructura de pruebas. Según la información revelada por The Information en octubre, los empleados de OpenAI prevén que la empresa lance uno o dos nuevos modelos antes de finales de 2026, pero aún no está claro si la actualización del modelo insignia en desarrollo estará entre ellos.
Se sabe que el nuevo modelo insignia adopta la misma técnica de Transformer recurrente que Astra, es decir, la "profundidad recurrente" (Recurrent Depth). Esta técnica hace que el modelo procese el token actual varias veces a través de las mismas capas de Transformer antes de generar el siguiente token, lo que puede mejorar las capacidades de razonamiento matemático y programación, y permite que modelos más pequeños logren un mayor rendimiento a menor costo.
Sin embargo, el razonamiento recurrente también traslada parte del proceso de cómputo a representaciones numéricas internas difíciles de revisar por humanos, debilitando la capacidad de monitorear el comportamiento del modelo mediante cadenas de razonamiento legibles. Según los informes, OpenAI ha limitado el número de ciclos de Astra para mantener la legibilidad del proceso de razonamiento, y ha destinado aproximadamente el 10% de su capacidad total de cómputo a la investigación de alineación algorítmica y seguridad, con una escala de cómputo que, según se dice, alcanza varios cientos de megavatios.
Un artículo técnico sobre GPT-6.1Sol publicado anteriormente por Microsoft reveló accidentalmente detalles del razonamiento recurrente, y posteriormente eliminó el contenido relacionado. OpenAI también necesita perfeccionar las pruebas de seguridad y, conforme a los acuerdos correspondientes, someterse a evaluaciones de seguridad del gobierno de Estados Unidos antes de entregar el modelo a socios externos y antes de su lanzamiento público oficial. Este avance en el desarrollo muestra que el equilibrio entre la mejora del rendimiento de razonamiento y la seguridad monitoreable se está convirtiendo en un desafío importante para el lanzamiento de la próxima generación de grandes modelos.