Первые поколения GPT начинались с GPT-1 в 2018 году. Это была модель, которая в первую очередь продемонстрировала сам подход Generative Pre-trained Transformer. Основная идея заключалась в предварительном обучении на больших корпусах текста и последующей адаптации под конкретные задачи. GPT-1 была сравнительно небольшой, с ограниченным пониманием контекста и практически не использовалась напрямую в продуктах.
GPT-2, выпущенная в 2019 году, стала заметным шагом вперёд. Существенно выросло количество параметров, улучшилась связность длинных текстов, появилась способность имитировать стили — от новостных заметок до художественных рассказов. При этом модель часто галлюцинировала факты и не умела осмысленно следовать инструкциям пользователя.
В 2020 году появилась GPT-3 — первая модель OpenAI, получившая массовое применение через API. Она имела 175 миллиардов параметров и продемонстрировала феномен few-shot learning, когда модель обучается прямо в запросе на нескольких примерах. GPT-3 оказалась универсальной: она писала тексты, переводила, объясняла, писала код. Однако она всё ещё плохо следовала инструкциям и давала нестабильные результаты.
Переходным этапом стала GPT-3.5, появившаяся в 2022 году. Ключевым отличием стало использование обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF). Благодаря этому модель стала вести диалог, учитывать намерение пользователя и выдавать более полезные ответы. Именно GPT-3.5 легла в основу первой версии ChatGPT.
GPT-4, представленная в 2023 году, стала качественным скачком в области рассуждений. Она значительно лучше справляется с логическими задачами, сложными текстами, юридическим и техническим анализом. Важным новшеством стала мультимодальность — способность работать не только с текстом, но и с изображениями. Позднее появились оптимизированные версии, такие как GPT-4 Turbo и GPT-4.1, которые предложили более длинное контекстное окно, меньшую стоимость и лучшую интеграцию с инструментами.
В 2024 году была представлена GPT-4o, где буква «o» означает omni. Это универсальная мультимодальная модель, способная обрабатывать текст, изображения, аудио и видео в рамках одной архитектуры. В отличие от предыдущих подходов, где использовалась связка разных моделей, GPT-4o объединяет всё в одном решении, обеспечивая более быструю реакцию и работу в реальном времени, включая голосовые диалоги.
Отдельно стоит серия o-моделей, таких как o1, o3 и последующие. Это модели, ориентированные на глубокое рассуждение. Они работают медленнее, но обеспечивают более точные и формально корректные ответы. Их основное назначение — сложные аналитические задачи, математика, программирование, доказательства и многошаговые выводы. В отличие от GPT-4o, они менее разговорные и более «строгие» логически.
GPT-5 рассматривается скорее как концепция следующего шага. Предполагается дальнейшая унификация диалога, логики и мультимодальности, улучшение агентного поведения, планирования и взаимодействия с инструментами. OpenAI постепенно уходит от простой нумерации версий к семействам моделей под конкретные задачи.
Помимо GPT, в экосистеме OpenAI есть и другие важные модели. DALL·E используется для генерации изображений и прошла путь от экспериментальной версии до DALL·E 3, которая глубоко понимает текстовые описания и композицию. Whisper — модель распознавания речи, отличающаяся высокой точностью и поддержкой множества языков. Embedding-модели применяются для поиска, рекомендаций и RAG-архитектур.
В итоге различия между версиями OpenAI можно описать так: ранние GPT были генераторами текста, GPT-3.5 стал полноценным помощником, GPT-4 — аналитиком, GPT-4o — мультимодальным ассистентом в реальном времени, o-модели — специализированными «мыслителями», а остальные модели выполняют узкие, но критически важные функции. OpenAI развивается не линейно, а экосистемно, создавая модели под разные классы задач, что особенно важно учитывать при практическом применении.