Конкуренція ШІ пришвидшується. І це вже не просто перегони за найрозумнішу модель

Доки користувачі встигають звикнути до однієї версії ChatGPT чи Claude, розробники випускають наступну. Нові моделі з’являються з інтервалом у тижні, іноді – у дні. Але за цим калейдоскопом назв і цифр легко пропустити головне: змінюється не тільки швидкість розвитку штучного інтелекту. Змінюється те, яку роботу ми готові йому довіряти, скільки за це платимо і від кого стаємо залежними. 

22 вересня OpenAI випустила GPT-6 Sol, а Anthropic того ж дня показала Claude Opus 5.5. Через тиждень OpenAI вже оновила Sol до версії 6.1. Вихід нової моделі перетворився на подію на кшталт презентації iPhone, тільки відбувається вона вже не раз на рік, а майже щомісяця – відкриваємо анонс, дивимося графіки й того ж вечора перевіряємо, що модель вміє.

Ще недавно таке важко було б уявити, бо між еволюцією GPT-3 і GPT-4 минуло майже три роки, між Claude 2 і Claude 3 – вісім місяців. Вихід нової frontier-моделі був подією, під яку переписували огляди, курси й корпоративні інструкції, і ці тексти жили місяцями. Тепер будь-який огляд може застаріти раніше, ніж його опублікують.

За цим темпом стоїть конкуренція. Жодна з компаній не може дозволити собі відстати навіть на кілька тижнів, тож релізи йдуть один за одним.

Утім, було б помилкою вимірювати прогрес лише кількістю релізів. Поява версії з новим номером не обов’язково означає новий рівень інтелекту. Іноді це справжній прорив, іноді – помітне покращення, а іноді – насамперед оптимізація швидкості та ціни. Для користувача останнє може бути навіть важливішим за черговий рекорд у тесті. 

Від рідкісних проривів до постійних оновлень

Найпростіше побачити прискорення, якщо виписати всі основні версії GPT від самого початку. Історія GPT добре ілюструє зміну ритму. GPT-1 з’явилась у 2018 році, GPT-2 – у 2019-му, GPT-3 – у 2020-му. Масовий інтерес до технології вибухнув після запуску ChatGPT наприкінці 2022 року. GPT-4 у березні 2023-го стала окремою великою подією. Далі темп прискорився: GPT-4 Turbo, GPT-4o, GPT-4.5, сімейство GPT-5, а у вересні 2026 року – GPT-6 Astra, Sol і Luna. Згодом з’явилася GPT-6.1 Sol.

Тепер Claude, беремо найпотужнішу лінійку Opus, а для перших поколінь, коли її ще не було, – просто Claude.

Найдовша пауза в таблиці Claude – між третім і четвертим Opus, у цей час Anthropic оновлювала молодші моделі, а Claude 3.5 Opus так і не вийшов. Над Opus є ще вищий клас Mythos, до якого належать Claude Fable 5.1 і Mythos 5.1.

Між першими поколіннями минали роки, тепер же “круглі номери” з’являються приблизно раз на рік. GPT-5 вийшла в серпні 2025-го, GPT-6 – у вересні 2026-го. Але між ними OpenAI встигла випустити шість проміжних версій, а Anthropic між Opus 4 і Opus 5 – п’ять. Розвиток моделей перестав бути рідкісними стрибками й став потоком частих кроків, де кожна версія трохи краща, а часто й дешевша за попередню.

Добре видно і саму конкуренцію, 14 березня 2023 року OpenAI показала GPT-4, а Anthropic того ж дня – першу Claude. 22 вересня 2026-го історія повторилася з GPT-6 Sol і Claude Opus 5.5. Тільки тепер між такими днями минають тижні – лише за вересень обидві компанії разом провели шість релізів.

Щодо неймінгу, то в OpenAI число означає покоління, а Astra, Sol і Luna – рівні моделей всередині нього. В Anthropic назва лінійки стоїть перед номером, тож правильно Claude Opus 5.5, а не “Claude 5.5 Opus”. Є чотири рівні моделей: Haiku, Sonnet, Opus і Mythos, публічна версія якого називається Fable.

Все це не означає, що на створення принципово нової моделі тепер потрібно сім днів. Різні моделі готуються паралельно, а випуск проміжної версії може означати нові налаштування, додаткове навчання, оптимізацію або перенесення можливостей дорожчої моделі в доступніший продукт. Тому порівнювати інтервали між усіма назвами як однакові технологічні стрибки некоректно. 

Що можна поклацати

Можливості нових моделей найкраще видно в проєктах, які можна відкрити в браузері. Більшість із них зроблено з одного або кількох промптів.

На флагманській GPT-6 Astra, з якої OpenAI переносить можливості в Sol, спільнота вже наробила цілих світів, один з них Seoul 3D Atlas – мініатюрний Сеул, зібраний з даних OpenStreetMap, з прольотами над пам’ятками й зміною дня і ночі.

Амбітний проєкт на Astra зробив також Ітан Моллік. ABYSSAL: The Living Deep – цілий океан у браузері. Моллік дав Astra відкритий генератор штормової поверхні моря і попросив добудувати все, що під нею. Вийшов безперервний підводний світ аж до 1400 метрів глибини з рифами, водоростевими лісами, течіями й тваринами з власною поведінкою. Трохи іронії додає те, що оригінальний генератор поверхні його автор зробив на Claude Opus 5.

У Claude Opus 5.5 теж уже є свої “світи”, і деякі з них не поступаються проєктам на Astra. Найкрасивіший, мабуть, Долина сакур сінгапурського дизайнера Менга То. За його словами, Opus 5.5 зробив цілу прогулянку човном японською річкою з п’ятиярусною пагодою, арковим мостом, квітучими сакурами, дощем, зміною дня й ночі та човнярем у солом’яному капелюсі. Вода відбиває все довкола, а клавіші W, A, S, D і T дають самому керувати човном. Інший автор, Орельєн, виклав у відкритий доступ свою симуляцію води, теж зроблену з Opus 5.5. Розробник riba2534 показав гру про пелікана на велосипеді з фізикою тканини й зміною дня та ночі, зроблену з одного речення без жодної ручної правки коду. А для тих, хто хоче побачити діапазон моделі за п’ять хвилин, є 100 HTML-експериментів – авторка попросила модель зробити сто різних інтерактивних файлів, від ігор до візуалізаторів, і виклала їх в одній галереї.

Більше прикладів – у добірках демо GPT-6 Astra і Claude Opus 5.5.

Хто виграє від перегонів

Якщо відкласти порівняння і подивитися на все це очима користувача, картина доволі однозначна.

Почнімо з грошей – GPT-6 Sol удвічі дешевша за попередницю, GPT-6.1 Sol обіцяє майже рівень флагмана за п’яту частину ціни, а Opus 5.5 на 40% дешевший за Opus 5 і водночас сильніший. Те, за що рік тому платили ціну флагмана, тепер продається як середній клас. Доступ теж розширюється – безкоштовні користувачі ChatGPT отримали Luna в десктопному застосунку, а підписникам Claude разом з Opus 5.5 підняли ліміти. І змінилася якість – нові моделі рідше вигадують факти й частіше визнають, що щось пішло не так, тож на перевірку за ними йде менше часу.

Однак у такого темпу є і своя ціна, огляди й інструкції застарівають за тижні, робочі процеси доводиться перебудовувати під нові версії, а найсильніші можливості спершу з’являються в набагато дорожчих платних тарифах. Та й самі компанії вже говорять про межі – CEO Anthropic Даріо Амодей у вересні закликав регулювати темп розвитку найпотужніших моделей, а OpenAI, за даними WSJ, відклала GPT-6.1 Astra через питання безпеки.

Проте головна історія тут не в тому, хто кого обійшов, а в тому, що конкуренція перетворила розвиток ШІ на безперервні перегони, які ведуть компанії, а виграє від цього користувач – кожен новий “раунд” приносить моделі, які роблять більше, працюють швидше і коштують менше.

Що зміниться для журналістики

Для редакцій конкуренція ШІ-компаній відкриває цікаві можливості. Дешевше оброблення великих масивів інформації може посилити розслідувальну журналістику і фактчекінг. Невеликі редакції отримують інструменти, які раніше вимагали окремої технічної команди.

Водночас з’являється новий ризик. ШІ дає змогу виробляти переконливий контент у величезних обсягах, і це стосується як якісних матеріалів, так і дезінформації. Якщо інформаційний простір наповнюється синтетичними текстами, зображеннями та відео, робота зі встановлення їхнього походження стає складнішою.

Ще один виклик – залежність від інфраструктури приватних компаній. Редакція може побудувати важливий процес навколо певної моделі, а потім зіткнутися зі зміною тарифів, лімітів, доступності або правил роботи з даними. 

Далі, якщо редакційна команда надсилає зовнішньому сервісу неопубліковані розслідування, персональні дані чи матеріали від конфіденційних джерел, питання вже не тільки в зручності. Йдеться про захист джерел, конфіденційність і редакційну незалежність.

Тому впровадження ШІ в медіа має починатися не з питання “яка модель зараз найсильніша?”, а з інших – які завдання можна автоматизувати, хто відповідає за помилки, які дані заборонено передавати зовнішнім сервісам і як перевіряється кожен важливий результат. Відповідальність за опублікований матеріал залишається на редакції, а не на чат-боті.

Ігор Ісиченко