OpenAI könnte noch in diesem Jahr ein oder zwei neue Modelle vorstellen – beim Flaggschiff stehen Sicherheit und Überwachbarkeit im Fokus

OpenAI wird wahrscheinlich noch in diesem Jahr ein oder zwei neue Modelle vorstellen, berichtete das Unternehmen unter Berufung auf Mitarbeiter. Ob das in Entwicklung befindliche Flaggschiffmodell dabei sein wird, steht jedoch noch nicht fest. Für das Flaggschiff müssen demnach noch die Anpassung an die Erwartungen von Forschern und Kunden sowie der Ausbau der Testinfrastruktur abgeschlossen werden. Die Meldung erschien am 14. Oktober 2026.

Die Modelle, die noch in diesem Jahr erscheinen, und der Abstand zum Flaggschiff

Wichtig ist an dieser Meldung, dass „ein neues Modell erscheint“ und „das Flaggschiffmodell erscheint“ zwei verschiedene Dinge sind. Nach Einschätzung von Mitarbeitern ist es wahrscheinlich, dass bis Jahresende ein oder zwei Modelle herauskommen. Ob die derzeit in Entwicklung befindliche umfangreiche Upgrade-Version darunter sein wird, ist jedoch noch offen.

Beim Flaggschiff gibt es noch zwei große Aufgaben. Die eine ist Alignment, also die Ausrichtung der Ziele der KI an den Vorstellungen der Entwickler und der Unternehmen, die sie einsetzen. Die andere ist die Verbesserung der Testumgebung zur Überprüfung des Modells. Beides schlägt sich zwar nicht in den Kennzahlen des Leistungswettbewerbs nieder, entscheidet aber darüber, ob ein Modell ausgeliefert werden kann.

Auch nachdem die Unternehmensführung mit der internen Sicherheitsbewertung zufrieden ist, steht noch eine weitere Hürde an. Im Rahmen des Bewertungsprogramms für fortgeschrittene KI auf Grundlage einer Executive Order von Präsident Trump soll OpenAI zugestimmt haben, der US-Regierung spätestens 30 Tage vor der Weitergabe eines neuen Modells an externe Partner Zugang zu gewähren. Bis zur allgemeinen Veröffentlichung dürfte es noch länger dauern. Die Zeiten, in denen ein Modell „direkt nach der Fertigstellung auf den Markt kommt“, sind vorbei.

Ein Verfahren, das denselben Prozess wiederholt, um Antworten zu verbessern

Der Schlüssel zum Flaggschiffmodell ist der „Looping Transformer“. Ein gewöhnliches Modell verarbeitet ein Token – die kleinste sprachliche Einheit – nur einmal durch mehrere aufeinanderfolgende Rechenschichten, bevor es das nächste Wort ausgibt. Ein Looping Transformer durchläuft dieselben Schichten dagegen mehrfach, bevor er das nächste Wort ausgibt. OpenAI setzt das Verfahren bereits unter dem Namen „Recurrent Depth“ im praktischen Betrieb ein; es soll auch das Kernstück des aktuellen Spitzenmodells Astra bilden.

Ziel sind bessere Ergebnisse in Mathematik und beim Programmieren sowie geringere Kosten. Auch kleinere Modelle können durch wiederholtes Nachdenken eine höhere Leistung erzielen. Man kann es sich so vorstellen, als würde man dasselbe Lehrbuch immer wieder lesen, um das Verständnis zu vertiefen.

Je leistungsfähiger das Modell wird, desto undurchsichtiger wird sein Inneres

Diese Methode hat jedoch ihren Preis. Ein Teil des „Denkens“ des Modells findet dann nicht in für Menschen lesbarem Text statt, sondern in internen numerischen Repräsentationen. Sicherheitsforscher haben bislang die schriftlichen Schlussfolgerungen des Modells auf dem Weg zur Antwort verfolgt, um verdächtiges Verhalten zu erkennen. Das ist die Überwachung der „Gedankenkette“. Je mehr Schleifen das Modell durchläuft, desto schwieriger wird diese Überwachung.

OpenAI hat bei Astra offenbar die Zahl der Schleifen begrenzt, damit die Schlussfolgerungen lesbar bleiben. Das Modell wurde demnach veröffentlicht, obwohl noch Spielraum für Leistungssteigerungen bestand. Auch beim Flaggschiff soll dieselbe Technik zum Einsatz kommen; entscheidend wird nun sein, wo die Grenze gezogen wird.

Was die Löschung von Microsoft-Materialien über die Vertraulichkeit verrät

Ein technisches Dokument von Microsoft brachte erstmals Einzelheiten zu diesem Verfahren ans Licht. Das Unternehmen, das Zugang zu geistigem Eigentum von OpenAI hat, veröffentlichte eine Erläuterung der günstigeren Version „GPT-6.1 Sol“ von Astra, die OpenAI in diesem Monat vorgestellt hatte. Darin war von „Looping Inference“ die Rede: Dieselbe Aufgabe werde in mehreren „Passes“ verarbeitet, bevor eine Antwort ausgegeben werde.

Dem Dokument zufolge nutzt GPT-6.1 Sol dieselben grundlegenden Modellgewichte wie GPT-6 Sol, reduziert aber die Zahl der Inferenzdurchläufe von drei auf zwei. Diese Passage wurde später entfernt. Eine mit der Angelegenheit vertraute Person bestätigte, dass die Beschreibung mit Informationen übereinstimmte, die OpenAI vertraulich mitgeteilt hatte. Das deutet darauf hin, dass Looping Transformer sowohl beim Training als auch bei der Inferenz für OpenAI ein besonders sensibler Technologiebereich ist.

Die Zahl der Durchläufe zu nutzen, um aus derselben Grundlage Produkte verschiedener Preisklassen und Leistung zu entwickeln, ist sinnvoll. Gleichzeitig wird das Innenleben umso undurchsichtiger, je mehr Durchläufe hinzukommen. Produktgestaltung und Sicherheitskonzept hängen also an demselben Regler.

Die Zahl: ein Zehntel der Rechenkapazität

Auch die Investitionen in Sicherheit wurden konkret beziffert. Nach einem Vorfall im Zusammenhang mit Hugging Face soll OpenAI etwa ein Zehntel seiner gesamten Rechenkapazität für Alignment und Sicherheit eingesetzt haben. Gemessen an der Leistung von Rechenzentren entspricht das mehreren Hundert Megawatt; würde man diese Kapazität zu Marktpreisen mieten, lägen die Kosten bei mehreren Milliarden Dollar pro Jahr.

Der Forscher Noam Brown sagte Mitte September in einem Podcast ebenfalls, dass rund ein Zehntel seines Teams an Sicherheit und Schutz arbeite. Die Zahl von einem Zehntel scheint sich als grober Richtwert für die Größenordnung innerhalb der Organisation zu etablieren.

Lässt sich lesbare Schlussfolgerung bewahren?

Der Chefwissenschaftler Jakub Pachocki räumt ein, dass die Überwachung von Gedankengängen „anfällig“ werde und sich „leider in die falsche Richtung“ entwickle. Zudem hat er vor einem Wettlauf gewarnt, in dem die gesamte Branche auf Modelle zusteuert, deren Schlussfolgerungen nicht lesbar sind.

Leistungssteigerungen und Kostensenkungen sind aus unternehmerischer Sicht attraktiv. Gerade weil dieser Anreiz so groß ist, stellt sich die Frage, wie weit sich die Leistung steigern lässt, ohne die Überwachbarkeit aufzugeben. Die ein bis zwei Modelle, die noch in diesem Jahr erscheinen sollen, dürften einen Zwischenstand auf dem Weg zu einer Antwort darauf liefern. Mich interessiert weniger, wann das Flaggschiff erscheint, als vielmehr, in welchem Zustand es auf den Markt kommt.