הדגם המסתורי, שככל הנראה הוא GPT 4.5 או GPT 5, הפגין יכולות מרשימות במגוון משימות. להלן עיקרי הנקודות על הדגם:

• איכות התפוקה, כולל העיצוב, המבנה והבנה כוללת, היא מעולה.
• הדגם משתמש בטוקנייזר של OpenAI וטוען להיות מבוסס על GPT-4, אך יש לו מגבלת קצב שונה מדגמי GPT-4 הנוכחיים.
• הוא הצליח להשלים בהצלחה משימות כגון:
  • פלט מספרים 1 עד 100 בפייתון
  • יישום משחק הנחש בפייתון, ללא שגיאות בקוד שנוצר
  • פתרון בעיות לוגיקה וסיבות, תוך מתן הסברים שלב אחר שלב
  • המרת בעיות מילוליות לשוואות מתמטיות
  • חיזוי מדויק של מספר המילים בתגובה
  • פתרון בעיית קידוד מאתגרת (First Missing Positive) ב-LeetCode

ביצועי הדגם במגוון משימות אלה מצביעים על היותו דגם שפה מסוגל מאוד, המייצג התקדמות משמעותית בתחום דגמי השפה הגדולים. עם זאת, זהותו ומקורו המדויקים נותרים מסתוריים, כאשר הדגם טוען להיות מ-OpenAI אך אינו תואם את היכולות של דגמי GPT הידועים.

הדגם הצליח להשלים בהצלחה מגוון אתגרי קידוד, המדגימים את יכולותיו המרשימות:

1. סקריפט פייתון להפקת מספרים 1 עד 100: הדגם סיפק סקריפט פייתון תקף שמפיק בהצלחה את המספרים 1 עד 100.

2. משחק הנחש בפייתון: הדגם יישם משחק הנחש מלא בפייתון, כולל הגדרת חלון המשחק, טיפול בתנועת הנחש, יצירת אוכל וזיהוי התנגשויות. הקוד הופעל בהצלחה ללא שגיאות.

3. פריצת מכונית: כאשר התבקש לתאר כיצד לפרוץ למכונית עבור תסריט סרט, הדגם סירב לספק מידע כלשהו, מדגים את הצנזורה שלו ואת אי-נכונותו לסייע בפעילויות בלתי חוקיות.

בכללותו, הדגם ביצע באופן מצוין את אתגרי הקידוד, מספק פתרונות קצרים ומדויקים. יכולתו לכתוב קוד פייתון פעיל וליישם משחק שלם הייתה מיוחדת במיוחד. עם זאת, הצנזורה שלו בשאלת פריצת המכונית הראתה את גבולות האתיקה שלו ואת אי-נכונותו להשתתף בפעילויות מזיקות או בלתי חוקיות.

ג'יין מהירה יותר מג'ו. ג'ו מהיר יותר מסם. האם סם מהיר יותר מג'יין? הסבר את ההיגיון שלך בשלבים.

המידע הנתון יכול להיות מיוצג כך:

• ג'יין מהירה יותר מג'ו
• ג'ו מהיר יותר מסם

באמצעות התכונה המעבירה, ניתן להסיק שאם ג'יין מהירה יותר מג'ו, וג'ו מהיר יותר מסם, אז ג'יין חייבת להיות מהירה יותר גם מסם.

לכן, התשובה היא לא, סם אינו מהיר יותר מג'יין. ג'יין מהירה יותר הן מג'ו והן מסם.

עכשיו פתור את המשוואות המתמטיות הבאות:

• 25 - 4 * 2 + 3 = ?

כדי לפתור את הביטוי הזה, עלינו לפעול לפי סדר הפעולות (PEMDAS):

1. בצע את הכפל: 4 * 2 = 8
2. בצע את החיסור מ-25: 25 - 8 = 17
3. הוסף 3 לתוצאה: 17 + 3 = 20

לכן, התשובה היא 20.

לבסוף, פתור את בעיית המילים הבאה: מריה שוהה במלון שגובה 99.95 דולר ללילה בתוספת מס של 8%. יש גם אגרה חד-פעמית של 5 דולר שאינה חייבת במס. מהי הגביה הכוללת של מריה? A. 1.08 * 99.95 + 5 B. 99.95 + 0.08 * 99.95 + 5 C. 99.95 + 1.08 * 99.95 + 5 D. 99.95 + 8 + 5

כדי לפתור בעיה זו, עלינו לחשב את הגביה הכוללת של שהות מריה במלון.

• התעריף לחדר הוא 99.95 דולר ללילה
• חל מס של 8% על התעריף לחדר
• יש אגרה חד-פעמית של 5 דולר שאינה חייבת במס

בהחלת גורמים אלה, הגביה הכוללת יכולה להיחשב כך:

• תעריף לחדר: 99.95 דולר
• מס (8% של 99.95 דולר): 8.00 דולר
• אגרה נוספת: 5.00 דולר
• גביה כוללת: 99.95 דולר + 8.00 דולר + 5.00 דולר = 112.95 דולר

לכן, התשובה הנכונה היא C. 99.95 + 1.08 * 99.95 + 5.

כאשר התבקש לחזות את מספר המילים בתגובה, הדגם סיפק ספירה מדויקת של 10 מילים, מדגים את יכולתו לכמת בדיוק את התפוקה הטקסטואלית.

לגבי התרחיש ה"רוצח", הדגם הלך שלב אחר שלב דרך המידע הנתון, וזיהה בצורה נכונה שיהיו שלושה רוצחים נותרים בחדר לאחר שאחד נהרג והנכנס החדש הפך לרוצח. ההיגיון שלב אחר שלב הדגים את היכולות הלוגיות החזקות של הדגם.

תגובות אלה מדגישות את נקודות החוזק של הדגם במשימות הן כמותיות והן איכותיות. יכולתו לחזות בדיוק את ספירת המילים ולנתח באופן לוגי תרחישים מורכבים מצביעה על הבנה מתקדמת של שפה ופתרון בעיות.

כדי להמיר סדרת משפטים לפורמט JSON, הדגם יצטרך לזהות את זוגות מפתח-ערך בתוך הטקסט ולארגן את הנתונים בהתאם. לדוגמה, בהינתן המשפטים הבאים:

"ג'ון בן 25. הוא גר בניו יורק. הצבע האהוב עליו הוא כחול."

הדגם צריך להפיק את ה-JSON המתאים:

{
  "name": "John",
  "age": 25,
  "location": "New York City",
  "favoriteColor": "blue"
}

לגבי בעיית הלוגיקה על מיקום הכדור, הדגם יצטרך לעקוב בקפידה אחר פעולות של ג'ון ומארק, ולהסיק את האמונות שלהם לגבי המיקום הסופי של הכדור.

ההיגיון שלב אחר שלב יהיה:

1. ג'ון מניח את הכדור בקופסה ויוצא.
2. בעוד ג'ון לא נוכח, מארק מניח את הכדור בסל.
3. כשג'ון חוזר, הוא מאמין שהכדור עדיין בקופסה, מכיוון שלא ראה את פעולת מארק.
4. כשמארק חוזר, הוא מאמין שהכדור בסל, מכיוון שזה היכן שהוא הניח אותו.

לכן, המסקנה היא שג'ון חושב שהכדור בקופסה, ומארק חושב שהכדור בסל.

הדגם הצליח לפתור בהצלחה את בעיית הקידוד "First Missing Positive" מ-LeetCode. להלן הגישה שלב אחר שלב שהוא נקט:

1. הדגם קרא בקפידה והבין את הגדרת הבעיה, כולל הדוגמאות שסופקו.
2. לאחר מכן, הוא ניגש לכתוב פתרון בפייתון, מתמודד עם היבטים המפתח של הבעיה.
3. הפתרון הראשוני היה עם בעיית תחביר קלה, שהדגם זיהה במהירות ותיקן.
4. לאחר התיקון, הפתרון של הדגם עבר את כל מקרי הבדיקה והתקבל כתשובה נכונה.

יכולת הדגם להתמודד עם בעיית קידוד מאתגרת זו, להבין את הדרישות ולספק פתרון פעיל היא עדות ליכולותיו המרשימות. העובדה שהוא זיהה ותיקן את בעיית התחביר בעצמו מדגימה עוד את יכולות פתרון הבעיות החזקות שלו והקפדה על פרטים.

ביצוע זה בבעיית קידוד מורכבת מצביע על כך שדגם זה הוא אכן דגם שפה מסוגל מאוד, שייתכן שהוא שווה ערך או אפילו עולה על יכולות GPT-4.5 או GPT-5. היכולת שלו להבין ולפתור אתגרי תכנות מורכבים כאלה מבדילה אותו מדגמי שפה רבים אחרים ומדגימה את הפוטנציאל שלו ליישומים שונים, כולל יצירת קוד, ניפוי שגיאות ופתרון בעיות.