Недавнее исследование Ли Боджи, главного научного сотрудника Pine AI, оценило количество параметров нескольких закрытых крупных языковых моделей с использованием нового метода. Исследование, опубликованное в статье под названием "Неподдающиеся сжатию знания", использовало 1400 малоизвестных фактических вопросов для обратного проектирования размеров параметров этих моделей. В исследовании было установлено, что GPT-5.5 лидирует с оценкой в 9,7 триллиона параметров, значительно опережая Claude Opus 4.6 с примерно 5,3 триллионами. Исследование также определило Grok-4 примерно с 3,2 триллионами параметров, а другие модели, такие как GPT-5 и Claude Opus 4.7, следовали за ними. Методология исследования включала сопоставление производительности закрытых моделей с кривой, полученной на основе 89 открытых моделей с известным количеством параметров. Этот подход обеспечил значимые оценки параметров, несмотря на возможные вариации. Результаты подчеркивают значительный рост количества параметров в новых моделях, при этом GPT-5.5 отмечает значительный скачок в мощности.