OpenAI تصلح خللًا في ترميز الصور أضعف فهم GPT-6 Sol وLuna للصور في أيامهما الثلاثة الأولى
التقييمات التي أُجريت على النموذجين في أيامهما الأولى قاست خللًا في خطوة قبل النموذج لا النموذج نفسه، والانطباع الذي تكوّن حينها قد يبقى بعد زوال سببه.
نشرت OpenAI في سجل تغييرات الـ API بتاريخ 25 سبتمبر 2026 إصلاحًا لخلل في الـ image encoding كان يُضعف فهم الصور في نموذجي GPT-6 Sol وGPT-6 Luna. وبحسب السجل نفسه، يحسّن الإصلاح المهام البصرية في الـ API وفي Codex، بما فيها مهام الـ computer use، أي تشغيل النموذج لواجهات الحاسوب عبر رؤية الشاشة.
والتوقيت هو ما يمنح الخبر وزنه. فالنموذجان صدرا في 22 سبتمبر، والإصلاح جاء في 25 سبتمبر، أي أن الخلل كان قائمًا طوال الأيام الثلاثة الأولى من عمرهما.
ولم يكن الخلل في النموذج نفسه، بل في الخطوة التي تسبقه. فالـ encoding هو تحويل الصورة إلى تمثيل رقمي قبل أن تدخل إلى النموذج، وفي هذه المرحلة تحديدًا وقع الخطأ. أي أن النموذج كان يتلقى نسخة أضعف من الصورة التي أُرسلت إليه، ثم يُحكم على فهمه بناءً عليها.
وكتبت OpenAI صراحة أنها توصي من يعملون على مهام الصور بإعادة تشغيل الـ evaluations وإعادة اختبار الـ workflows المتأثرة.
ويمس ذلك تحديدًا الفرق التي جرّبت النموذجين في تلك الأيام، وخلصت إلى أنهما ضعيفان في فهم الصور ثم انتقلت إلى خيار آخر. فالحكم بُني على خلل زال بعد ذلك، بينما قد يبقى القرار الذي اتُّخذ على أساسه.
وتتكرر هذه الظاهرة مع كل إصدار جديد تقريبًا: تُجرى التجارب في الأيام الأولى، وتتكون الآراء بسرعة، ثم تبقى هذه الآراء متداولة بعد أن تتغير الأسباب التي قامت عليها.