Ted Sanders z OpenAI wyjaśnił logikę stojącą za systemem nazewnictwa modeli firmy, ujawniając co dokładnie oznaczają numery wersji w ich portfelu. Zdaniem Sandersa, wydajność dużych modeli językowych jest niezwykle wielowymiarowa - model najlepszy w matematyce niekoniecznie będzie najlepszy w tworzeniu żartów. Mimo tej złożoności, większość różnic w wydajności wyjaśnia się pojedynczą zmienną: rozmiarem modelu. Im większy model, tym jest bardziej niezawodny, lepiej przywołuje niszowe fakty, ale jednocześnie kosztuje więcej za token.
Modele OpenAI są uporządkowane hierarchicznie: Luna < Terra < Sol < Astra, ale system wersjonowania jest bardziej zawiły. Numer wersji u OpenAI pełni jednocześnie trzy funkcje: określa kolejność wydania, wskazuje relacje do innych wydań oraz odzwierciedla skalę ulepszeń. Wersja 6.1 oznacza model wydany po 5.6, mogący dzielić podobieństwa z innymi modelami 6.1 w zakresie danych treningowych i osobowości (dlatego nie jest numerowany jako 5.7), ale niewystarczająco przełomowy by uzasadniać przejście na wersję 7, która wiąże się z większymi oczekiwaniami i medialnym hype'em.
Ta transparentność w wyjaśnieniu konwencji nazewnictwa daje użytkownikom i deweloperom lepsze zrozumienie logiki za decyzjami OpenAI dotyczącymi licencjonowania i kolejności wydań modelów. Sanders praktycznie pokazuje, że numery wersji są nie tylko etykietami, ale zawierają istotne informacje o relacjach między modelami i stopniu innowacyjności każdego wydania.