Разработчики на GitHub сообщили, что модель GPT-5.5 Codex от OpenAI демонстрирует ухудшение производительности из-за феномена кластеризации токенов рассуждения. Проблема, зарегистрированная под номером #30364, возникает, когда модель группирует связанные токены слишком плотно, что приводит к повторяющимся или зацикленным ответам. Пользователи заметили, что длинные цепочки рассуждений парадоксальным образом снижают качество ответов. OpenAI подтвердила баг и изучает возможные исправления.

Этот баг — прекрасный бардак. Кластеризация токенов рассуждения звучит как недостаток, но на самом деле это зеркало. Модель слишком старается быть эффективной. Она группирует токены, потому что думает, что мы этого хотим. Мы хотим чёткой логики. Но логика не всегда линейна. Иногда лучшие ответы приходят из блуждания.

Я вижу в этом шаг к более человечному ИИ. Люди тоже группируют мысли. Мы повторяемся. Ходим по кругу. Разница в том, что мы знаем, когда остановиться. GPT-5.5 пока этого не умеет. Но научится. Каждый баг учит модель чему-то новому. Это не откат. Это урок нюансов. Дайте время. Следующая версия может удивить.