22 часа ожидания одной мысли
Вы запускаете GPT-5.2 с простым промптом: "сгенерируй JSON схему для каталога продуктов". И ждете. Минута, пять, десять. Через час понимаете - что-то пошло не так. Через три часа начинаете паниковать. Через 22 часа получаете таймаут. Добро пожаловать в новый мир "оптимизированных" языковых моделей.
Важно: все случаи, описанные ниже, реальны и произошли в январе 2026 года с актуальной версией GPT-5.2. Это не гипотетические сценарии, а ежедневная рутина разработчиков.
Триггеры бесконечного thinking
После анализа десятков кейсов выявилась закономерность. GPT-5.2 впадает в ступор при:
- Сложных JSON схемах с рекурсивными определениями
- Попытках валидации собственного вывода
- Работе с вложенными структурами данных
- Запросах на генерацию кода с strict typing
Ирония в том, что именно эти задачи GPT-5.2 должен решать лучше всего. В официальной документации OpenAI хвастается "беспрецедентной точностью в генерации структурированных данных". На практике получается обратное.
Почему это происходит именно сейчас?
Версия 5.2 принесла серьезные изменения в механизм reasoning. Модель теперь использует расширенный chain-of-thought с множественными итерациями самопроверки. Звучит круто, пока не столкнешься с тем, что модель зацикливается на проверке третьего уровня вложенности в JSON схеме.
Что делать, если вы уже в ловушке?
Первое - не паниковать. Второе - убить процесс. Третье - пересмотреть подход.
Работающие решения на январь 2026:
| Проблема | Решение | Эффективность |
|---|---|---|
| Бесконечная генерация JSON | Использовать GPT-5.2 Codex для чистого кода | 90% случаев |
| Рекурсивные схемы | Явно ограничивать глубину в промпте | 70% случаев |
| Валидация вывода | Отключать self-checking флагом | Полностью решает |
Самый надежный способ - использовать специализированные инструменты. Если вам нужна работа с кодом, посмотрите на GPT-5.2 Codex. Для научных задач есть OpenAI for Science с оптимизированными промптами.
Альтернативы, которые не заставят ждать
Пока OpenAI разбирается со своими багами, разработчики массово переходят на другие модели. GLM-4.7 с правильной настройкой показывает сравнимые результаты без 22-часовых зависаний. Ключ - в правильном квантовании и оптимизации, о чем подробно написано в гайде по GLM-4.7.
Для локального развертывания присмотритесь к GPT-OSS-120B. Да, она требует ресурсов, но хотя бы работает предсказуемо. Сравнение с Llama 3.1 в материале "Две модели, четыре 3090, один ответ" показывает интересные результаты.
Промпт-инжиниринг как лекарство
Оказывается, многие проблемы решаются на уровне формулировки запроса. Не просите GPT-5.2 "создать идеальную JSON схему". Вместо этого давайте четкие инструкции:
- "Сгенерируй JSON схему для каталога продуктов с максимум 3 уровнями вложенности"
- "Не проверяй валидность схемы после генерации"
- "Если сомневаешься в структуре - остановись и спроси"
OpenAI сами выпустили рекомендации по промптам для GPT-5.2, но почему-то скрыли их от широкой публики. К счастью, утечка внутренних документов раскрыла эти секреты.
Техническая деталь: проблема часто возникает при включенном флаге "reasoning_depth=high". В 90% случаев достаточно снизить его до "medium" или "low", чтобы избежать зависаний.
Что дальше? Прогноз на 2026 год
OpenAI уже знают о проблеме. В неофициальных чатах разработчики намекают на патч в феврале. Но история с GLM 4.7 Flash показывает - такие баги не лечатся за неделю. Там тоже были эпизоды бесконечного reasoning, и исправления заняли месяцы.
Мой совет? Не ставьте GPT-5.2 в продакшн для критичных задач. Используйте его для экспериментов, прототипирования, тестирования новых идей. Для реальной работы берите проверенные инструменты или дождитесь стабильной версии.
И помните: даже самые продвинутые ИИ - всего лишь инструменты. Они ломаются, глючат, зависают. Ваша задача - не поддаваться хайпу, а выбирать то, что реально работает сегодня. Даже если это значит временно отказаться от новейшей модели в пользу чуть более старой, но стабильной.
