ChatGPT

ChatGPT: Обзор омнимодального интеллекта и адаптивного рассуждения

По состоянию на январь 2026 года архитектура ChatGPT определяется способностью динамически модулировать усилия инференса. Платформа переключается между GPT-5.1 Instant для взаимодействия в реальном времени и GPT-5.1 Thinking для сложной логики, при этом последняя использует параметр 'reasoning_effort' для управления бюджетом вычислений 📑. Хотя высокоуровневые функции задокументированы, конкретные реализации слоя векторного хранения и частоты обновления RAG остаются проприетарными 🌑.

Механика памяти и слой персонализации

Слой персонализации функционирует как гибридная система векторного хранения, вероятно, интегрированная в инфраструктуру Azure VectorDB для поддержки кросс-сессионной памяти 🧠.

• Изолированная память тенанта: Корпоративные тарифы поддерживают изолированные контуры памяти, гарантируя, что векторы, используемые для персонализации, не покидают границы организации 📑.
• Соответствие требованиям и TTL: В соответствии с Законом ЕС об ИИ пользователи могут инициировать протоколы 'Права на забвение' для удаления динамических весов персонализации; однако точный TTL (время жизни) для неудаленных векторов не раскрывается 🌑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Вычисления на этапе инференса: Instant vs. Thinking

Конвейер обработки 2026 года различает реактивные и рефлексивные задачи через разные профили задержки и стоимости.

• Профили задержки: GPT-5.1 Instant нацелен на TTFT (время до первого токена) менее 100 мс. Модели Thinking демонстрируют переменную фазу 'холодного старта' рассуждений продолжительностью 2–15 секунд в зависимости от сложности промпта 📑.
• Экономическая разница: Накладные расходы на модели Thinking значительно выше: стоимость 1 млн токенов в 10–15 раз превышает тариф Instant 📑.

Омнимодальная токенизация и спецификации SearchGPT

Система использует нативную токенизацию для нетекстовых входных данных, хотя аппаратные ограничения влияют на обработку высокой точности.

• Видеобуфер: Обработка видео поддерживает до 24 кадров в секунду для коротких всплесков (до 30 секунд), снижая частоту до 2 кадров в секунду для анализа длинного контекста с сохранением окна в 200 тыс. токенов 🧠.
• Акустическая производительность: ChatGPT Voice использует кодек Opus на 24 кГц. Технические оценки показывают чувствительность к фоновому шуму: ухудшение понимания наблюдается при снижении соотношения сигнал/шум (SNR) ниже 20 дБ 🧠.
• Индексация поиска: Задержка от сканирования до индексации в SearchGPT для медиа-партнеров с высоким авторитетом составляет от 15 до 40 минут, используется система ранжирования на основе авторитета 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим архитекторам следует проверять переменную API 'reasoning_effort', чтобы предотвратить превышение затрат в автоматизированных агентных рабочих процессах. Для развертываний с несколькими агентами команды должны отслеживать состояния гонки в Canvas API, особенно когда агенты GPT-5.2 пытаются одновременно редактировать один и тот же блок контекста на 200 тыс. токенов 📑. Убедитесь, что изолированная память тенанта соответствует местным требованиям к размещению данных через раскрытие информации о местоположении тенанта Azure 🌑.