OpenAI 据传完成 10 万亿参数模型「Bel」预训练

近日，多位海外爆料者在 X（原 Twitter）与 Reddit 上密集放出关于 OpenAI 内部动向的消息，称代号「Bel」的预训练模型参数规模已突破 10 万亿，直指通用人工智能（AGI）门槛。相关说法尚未获得 OpenAI 官方任何确认，仍属社交媒体层面的高强度传闻。

需要强调的是，本文涉及的所有具体数字、代号、人事变动与路线图，均来源于匿名爆料者的社交媒体发帖，OpenAI 官方未发布任何对应声明，读者需自行甄别。

传闻中的「Bel」：10 万亿参数的下一代基座

爆料者 @Leo 在 Reddit r/singularity 板块发帖称，OpenAI 已完成代号「Bel」的超大规模预训练。综合 @ChrisGPT、@fanofaliens 等多位爆料者的交叉说法，关于「Bel」的传闻要点如下：

• 参数规模：据称达到 10 万亿级别，且 10 万亿只是「起点」，模型可在此后继续以两种速度学习。
• 定位：被描述为「Doug」的继任者，「Doug」本身被指为 Astra 计划及传闻中 GPT-6 的基础模型，「Bel」则被定位为「后 GPT-6 时代」的下一代基座。
• 能力：爆料者声称「Bel」在编码、推理与长时程智能体任务上超越 Astra，可数天无人干预持续运行，具备自我恢复能力，并能协调数百个并行子智能体。
• 时间表：@ChrisGPT 称「Bel」或在 Astra 发布后数月内推出，最早今年年底面世。

上述消息源均为匿名社交媒体账号，未提供任何技术细节、论文或官方文件支撑。

同期传闻：Astra、自研芯片与人事动荡

围绕同一时间窗口，爆料社区还流传着多项相互关联的说法：

• 「Astra」模型：被指将于下周四前后公开露面，测试范围已扩大；在数学等基准上据称有多项突破。
• 自研芯片「Jalapeño」：传已正式接管底层代码，AI 编写核心代码的运行速度据称比人类顶尖工程师快 1.8 倍。
• 人事变动：首席收入官 Dennis Draser、首席运营官 Brad Lightcap，以及曾任 Sam Altman 副手的 Fergie Simo 被传相继离职。
• 算力对比：有爆料称 OpenAI 内部评估认为，Anthropic 因算力短缺难以应对 OpenAI 的下一代模型；OpenAI 已砍掉 Sora 与 AI 浏览器 Atlas 等产品以集中算力。

这些说法同样未获任何一方当事人或权威媒体证实。

Codex 负责人访谈中的「路线图」

在知名科技播客主 Matthew Berman 的访谈中，被介绍为 OpenAI 高管的 Tibo 据称披露了若干应用层规划。要点包括：

• 递归自我改进（RSI）：Tibo 称 RSI 在 OpenAI 内部「每天都在发生」，并举例称用 Sol 模型优化 Luna 模型，使运营成本下降约 80%。
• 「Ultra Fast」模式：内部据称已实现最高 14 倍加速，预计 1 到 2 年内成为行业默认标准。
• 计算范式：下一代模型将更倾向于云端大规模智能体集群，而非本地运行。
• 「Personal AGI」概念：ChatGPT 与 Codex 据称将融合，界面可根据用户身份动态调整，技术细节未公开。

以上访谈内容的真实性未由 OpenAI 官方背书，相关代号「Sol」「Luna」等也未出现在任何官方资料中。

信源与判断

综合来看，目前公开材料存在三个明显特征：第一，所有「Bel」、Astra、Jalapeño 相关说法均来自匿名社交媒体爆料者；第二，OpenAI 未发布任何对应声明或技术博客；第三，行文中出现「Fable Killer」「RSI 指数」等缺乏一手出处的术语。

在缺少论文、官方博客或一线权威媒体一手报道的情况下，10 万亿参数、AGI 阈值、80% 成本下降、14 倍加速等具体数字应被视为待证传闻，而非既成事实。读者若关注相关进展，建议等待 OpenAI 官方渠道或一线媒体的实证报道。