OpenAI首席研究负责人Mark Chen近期在《Core Memory》播客上透露，下一轮反击的核心筹码已经准备完毕："我们内部已经研发出达到Gemini 3水平的模型，有信心很快对外发布，之后还会推出能力更强的迭代版本。"
他坦言自己和Sam Altman的角色类似，核心职责之一就是"放大紧迫感"，会刻意强调行业竞争压力，推动整个组织保持高效前进的状态，此前引发行业关注的内部"红色警戒"备忘录，正是这种管理思路的直接体现。
据内部消息，OpenAI团队近期已经在全员体验Gemini 3。团队认为仅靠公开基准测试的结果，无法准确判断模型间的真实能力差距，只有让足够多的研究员在实际复杂任务中充分测试，才能形成更客观的集体判断。
Mark Chen提到自己有个专门用来测试模型推理能力的"私藏数学难题"，被内部称为"42问题"，哪怕是最新的思考类大模型，目前也只能接近最优解，还没有完全攻克这道题。在他看来这反而是件好事，说明大模型的技术迭代还有足够的上升空间。
在SWE-bench这类软件工程基准测试中，谷歌的模型表现虽然亮眼，但在"投入多少数据和算力能达成对应效果"的效率维度上，还有明显的优化空间。而OpenAI在这一领域的算法储备充足，这正是他们下一轮技术竞争的核心优势。
过去两年，OpenAI把大量资源倾斜到推理模型研发上，预训练和后训练相关的技术迭代有所放缓；近半年团队已经在组织层面重新调整重点，把研发重心放回预训练方向。Mark Chen明确反对"Scaling已死"的观点，他认为预训练和数据塑形方向还有巨大的潜力可挖。
接下来的技术路线，团队会聚焦更精细的"数据塑形"和"合成数据"研发，通过更智能的预训练策略，推动大模型从"模仿人类写作、代码生成"的初级模式，升级到真正掌握更高层次抽象能力的新阶段。
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