Vào ngày 5 tháng 5 năm 2026, OpenAI đã chính thức chuyển đổi ChatGPT sang mô hình GPT-5.5 Instant làm mặc định cho phần lớn người dùng. Thay đổi này không chỉ cải thiện tốc độ xử lý mà còn tối ưu hóa cách thức tiếp nhận ngữ cảnh, điều này được thể hiện rõ nét qua các kết quả thử nghiệm nội bộ của công ty.
Mô hình vẫn duy trì kiến trúc Transformer với cơ chế hỗn hợp chuyên gia (mixture-of-experts), tuy nhiên tỷ lệ tham số hoạt động trên mỗi mã thông báo (token) đã tăng lên mức 28%. Cải tiến này giúp giảm đáng kể số lượng lỗi trong các tác vụ đòi hỏi chuỗi suy luận dài. Theo dữ liệu từ OpenAI, độ chính xác trên công cụ đánh giá GPQA đã tăng từ 53% lên 61%, trong khi vẫn giữ nguyên khối lượng tính toán khi vận hành.
Điểm mới cốt lõi nằm ở việc sửa đổi cơ chế chú ý (attention mechanism): giờ đây mô hình sử dụng phương pháp trọng số ngữ cảnh động dựa trên độ tin cậy của các mã thông báo trước đó. Cách tiếp cận này khác biệt hoàn toàn so với phiên bản trước, vốn phân bổ trọng số đồng đều trên toàn bộ cửa sổ dữ liệu. Nhờ đó, xác suất xảy ra hiện tượng "ảo giác" đối với những dữ kiện ít xuất hiện trong tập dữ liệu đào tạo đã được giảm thiểu đáng kể.
Phương pháp đánh giá được công bố trong ghi chú phát hành bao gồm cả kịch bản "zero-shot" và "few-shot". Tuy nhiên, công ty vẫn chưa cung cấp dữ liệu đầy đủ về thành phần của các bộ thử nghiệm, gây khó khăn cho việc kiểm chứng độc lập. Các nhà nghiên cứu độc lập đã bắt đầu ghi nhận sự khác biệt giữa các chỉ số được công bố và kết quả có thể tái lập trên các tập dữ liệu mở.
So với phương pháp của Anthropic áp dụng trên Claude 3.5, OpenAI đặt cược vào việc tăng số lượng tham số hoạt động thay vì tập trung vào giai đoạn hậu đào tạo với các nguyên tắc hiến pháp. Điều này tạo ra những đặc tính lỗi khác nhau: trong khi các mô hình của Anthropic thường từ chối trả lời, thì GPT-5.5 Instant lại cố gắng đưa ra phản hồi nhưng đôi khi vẫn mắc sai sót ở các chi tiết nhỏ.
Trong thực tiễn, thay đổi này đồng nghĩa với việc người dùng có thể ít phải yêu cầu tạo lại câu trả lời hơn khi làm việc với tài liệu kỹ thuật hoặc phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, đối với những nhiệm vụ đòi hỏi xác minh sự thật một cách nghiêm ngặt, việc sử dụng các công cụ kiểm chứng bên ngoài vẫn được khuyến cáo.
Một câu hỏi vẫn còn bỏ ngỏ là liệu những cải tiến này có duy trì được tính ổn định khi chuyển sang các lĩnh vực mới hay không. Các nghiên cứu tiếp theo có khả năng sẽ kiểm tra hành vi của mô hình trên các kho dữ liệu chuyên biệt vốn không xuất hiện trong quá trình đào tạo chính thức.
Sau cùng, GPT-5.5 Instant đã chứng minh rằng độ chính xác không chỉ được nâng cao nhờ vào quy mô, mà còn thông qua việc tinh chỉnh tinh vi hơn cơ chế chú ý.
