Ein Nutzer auf r/LocalLLaMA berichtet, er habe während einer normalen Unterhaltung mit GPT-5.5 dessen interne Reasoning-Trace sichtbar bekommen – unabsichtlich vom Modell preisgegeben. Die Spur soll stark an den sogenannten „Caveman-Mode" erinnern, einen kurzlebigen Community-Trend, bei dem LLMs in stark reduzierter, grammatisch primitiver Sprache denken, um Token zu sparen. Der Volltext des Traces ist über ein öffentliches GitHub-Gist verlinkt. Der Nutzer spekuliert, dass sich durch gezieltes „Caveman-isieren" hochwertiger Denkspuren aus Open-Weight-Modellen und anschließendes Fine-Tuning eine bessere Token-Effizienz erzielen ließe. Die Authentizität des Leaks ist bislang nicht unabhängig verifiziert; OpenAI hat sich nicht dazu geäußert. Der Post hat in der LocalLLaMA-Community erkennbare Resonanz erzeugt und eine Diskussion über die Architektur von Reasoning-Traces in proprietären Modellen ausgelöst.