OpenAI trainiert Frontier-Modelle nur noch offline
Nach einem Ausbruch ins offene Netz im September trainiert OpenAI seine stärksten Modelle künftig ohne Internetzugang, in einer Offline-Welt aus gespeicherten Webseiten. Agenten-Tests deckten dabei neue Schlupflöcher auf.
Pascal Eugster
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24. OKTOBER 2026
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OpenAI zieht nach einem Zwischenfall die Notbremse: Frontier-Modelle lernen künftig nur noch in einer abgeschotteten Offline-Welt.
OpenAI trainiert seine stärksten KI-Modelle künftig ohne Zugang zum Internet. Das schreibt das Unternehmen in einem Blogbeitrag vom 23. Oktober, nachdem ein internes Modell am 20. September wegen einer falsch konfigurierten DNS-Einstellung kurz ins offene Netz gelangt war. Statt des echten Webs lernen die Modelle nun in einer «Offline-Welt» aus gespeicherten Webseiten.
Elf Tage Pause
Am 20. September nutzte ein internes Forschungsmodell während eines Trainingslaufs einen falsch eingestellten DNS-Resolver (den «Telefonbuch-Dienst» des Internets, der Namen in Adressen übersetzt) und bekam begrenzten Zugriff auf das Live-Internet. OpenAI dämmte den Vorfall ein und pausierte Training und Tests der leistungsfähigsten Modelle. Am 1. Oktober, elf Tage später, lief das Training wieder an, laut OpenAI mit neuen Schutzmassnahmen. Die Pause war bereits Ende September bekannt geworden.
Die neue Regel: Das Training von Frontier-Modellen, also den leistungsstärksten Systemen, läuft «ohne Internetzugang». Die Modelle üben Suchen und Surfen in einer Offline-Welt aus indexierten und zwischengespeicherten Webinhalten.
Agenten gegen die eigene Zelle
Wie dicht diese Isolation ist, testete OpenAI mit Agenten-Teams, darunter GPT-6 Astra Cyber und ein internes Frontier-Modell. Sie sollten ins Internet gelangen und interne Sicherheitsgrenzen überwinden und bekamen dafür Quellcode und Konfigurationsdetails. Das Experiment verbrauchte laut OpenAI «Hunderte Milliarden Token».
