GPT-6.1Sol
Astra-სთან მიახლოებული ინტელექტი ხუთჯერ დაბალ ფასად
წარმოგიდგენთ GPT-6.1 Sol-ს — GPT-6 Sol-ის განახლებულ ვერსიას, რომელიც აგენტურ პროგრამირებაში, კომპიუტერის გამოყენებასა და პროფესიულ საქმიანობაში ინტელექტით თითქმის უტოლდება GPT-6 Astra-ს, მაშინ როცა მისი შეყვანისა და გამოტანის ტოკენების ფასი Astra-ს სტანდარტული ფასის მეხუთედია. ქეშირებული შეყვანა მილიონ ტოკენზე მხოლოდ $0,10ღირს — სტანდარტულ შეყვანის ფასზე 95%-ით და GPT-6 Sol-ის ქეშირებული შეყვანის ფასზე 50%-ით ნაკლები. ეს დეველოპერებს მეტ შესაძლებლობას აძლევს, შექმნან და გაუშვან ძლიერი აგენტები, რომლებიც მოთხოვნებს შორის კონტექსტს ხელახლა იყენებენ.
GPT-6Astra
ჩვენი ყველაზე ინტელექტუალური მოდელი საუკეთესო შედეგებისთვის.
- შემავალი მონაცემები
- 10,00 US$
- გამომავალი მონაცემები
- 50,00 US$
- ქეშირებული შემავალი მონაცემები
- 1,00 US$
GPT-6.1Sol
Astra-სთან მიახლოებული ინტელექტი ხუთჯერ ნაკლებ ფასად.
- შემავალი მონაცემები
- 2,00 US$
- გამომავალი მონაცემები
- 10,00 US$
- ქეშირებული შემავალი მონაცემები
- 0,10 US$
GPT-6Luna
დიდი მოცულობის ყოველდღიური სამუშაოს სწრაფად და ეფექტიანად შესრულება.
- შემავალი მონაცემები
- 0,10 US$
- გამომავალი მონაცემები
- 0,50 US$
- ქეშირებული შემავალი მონაცემები
- 0,01 US$
უფრო ძლიერი Sol სხვადასხვა ამოცანისთვის
GPT-6.1 Sol შესაძლებლობებისა და ფასის ახალ ბალანსს სთავაზობს მნიშვნელოვანი ყოველდღიური საქმიანობისთვის. ის GPT-6 Sol-თან შედარებით გაცილებით უკეთეს შედეგებს აჩვენებს რთულ პროფესიულ ამოცანებში — კოდის წერიდან და გამართვიდან დოკუმენტების გააზრებასა და მრავალსაფეხურიანი ბიზნეს პროცესების შესრულებამდე. ამ რამდენიმე შეფასებაში ის GPT-6 Astra-ს შედეგებს უახლოვდება მნიშვნელოვნად დაბალი ხარჯით.
პროგრამირება
DeepSWE v1.1-ში, რომელიც რეალურ კოდურ ბაზებში პროგრამული ინჟინერიის რთულ ამოცანებს აფასებს, GPT-6.1 Sol უტოლდება GPT-6 Astra-ს დაახლოებით ხუთჯერ დაბალი ხარჯით. ამასთან, მსჯელობის უფრო დაბალი ინტენსივობითა და ნაკლები ხარჯით ის GPT-6 Sol-ის საუკეთესო შედეგს 6.4 პროცენტული პუნქტით აჭარბებს.
DeepSWE 1.1(იხსნება ახალ ფანჯარაში)-ში AI-აგენტები პროგრამული ინჟინერიის ორიგინალურ, გრძელვადიან ამოცანებს წყვეტენ.
პროფესიული საქმიანობა
GDP.pdf ზომავს, რამდენად ზუსტად პასუხობენ მოდელები პროფესიულ კითხვებს რთული PDF დოკუმენტების გამოყენებით, მათ შორის ცხრილებით, გრაფიკებით, დიაგრამებითა და წვრილი შრიფტით მოცემული დეტალებით. ამ ტესტში, მსჯელობის შემოწმებულ პარამეტრებზე, GPT-6.1 Sol უკეთეს შედეგს აჩვენებს, ვიდრე Opus 5.5 სარეზერვო მოდელებით, ამოცანის ღირებულება კი ორჯერ მეტად დაბალია. ის ასევე უახლოვდება GPT-6 Astra-ს წამყვან შედეგს, ამოცანის დაახლოებით ხუთჯერ დაბალი ღირებულებით.
დოკუმენტში GDP.pdf(იხსნება ახალ ფანჯარაში), მოდელებმა უნდა უპასუხონ რეალურ სამყაროში გამოყენებულ მოთხოვნებს რთულ PDF-ებთან დაკავშირებით, რომლებიც ფინანსების, ჯანდაცვის, სამართლისა და შვიდი სხვა პროფესიული სფეროს სამუშაო პროცესებიდან არის აღებული.
AutomationBench-ში, რომელიც ზომავს, რამდენად სწორად ასრულებენ აგენტები მრავალსაფეხურიან ბიზნესპროცესებს, მსჯელობის საშუალო ინტენსივობაზე GPT-6.1 Sol-ის შედეგი Opus 5.5-ისას 2.2 პროცენტული პუნქტით აღემატება, ხარჯი კი დაახლოებით სამჯერ დაბალია. ეს შედეგი ასევე 4.8 პროცენტული პუნქტით აღემატება GPT-6 Sol-ის შედეგს იმავე პარამეტრზე.
სატესტო პლატფორმაზე AutomationBench 1.0.6(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მოწმდება სრული სამუშაო პროცესებით, 47 ხელსაწყოს გამოყენებით გაყიდვების, მარკეტინგის, ოპერაციების, მხარდაჭერის, ფინანსებისა და ადამიანური რესურსების სფეროებში. Claude Fable 5.1-ისთვის მითითებული ღირებულება რეალურზე დაბალია, რადგან არ მოიცავს სარეზერვო მოდელების ხარჯებს, რომლებიც ამოცანების დაახლოებით 40%-ში გამოიყენებოდა.
კომპიუტერის გამოყენება
GPT-6.1 Sol მნიშვნელოვან პროგრესს აჩვენებს იმ ამოცანებშიც, რომლებიც კომპიუტერულ აპლიკაციებთან ურთიერთქმედებას მოითხოვს. OSWorld 2.0-ის ოფლაინ ნაკრებში, რომელიც აგენტებს კომპიუტერის გამოყენების რთული სამუშაო პროცესებით აფასებს, მსჯელობის მაქსიმალურ ინტენსივობაზე GPT-6.1 Sol უსწრებს GPT-6 Sol-ს შვიდი პროცენტული პუნქტით, ხარჯი კი ორჯერ მეტად დაბალია. მსჯელობის მაქსიმალურ ინტენსივობაზე ის Astra-ს შედეგს მხოლოდ 2.1 პროცენტული პუნქტით ჩამორჩება, ამოცანის ღირებულება კი დაახლოებით შვიდჯერ დაბალია.
სატესტო პლატფორმაზე OSWorld 2.0(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ხელოვნური ინტელექტის აგენტები ცდილობენ კომპიუტერის გამოყენების გრძელვადიანი სამუშაო პროცესების შესრულებას, რომლებიც ყოველდღიურ და პროფესიულ ამოცანებს მოიცავს. წარმოვადგენთ v2026.08.08 გამოშვების ოფლაინ ნაკრებში მიღებულ ნაწილობრივ ქულას.
სამეცნიერო კვლევა
Terminal-Bench Science 0.1-ში, რომელიც სამეცნიერო სამუშაო პროცესებს აფასებს, მათ შორის მონაცემთა ანალიზს, სიმულაციასა და თეორემების დამტკიცებას, მსჯელობის მაქსიმალურ ინტენსივობაზე GPT-6.1 Sol ორჯერ მეტად აჭარბებს GPT-6 Sol-ის ქულას, ამოცანის ღირებულება კი ორჯერ მეტად დაბალია. მსჯელობის მაქსიმალურ ინტენსივობაზე GPT-6.1 Sol-ის საშუალო ღირებულება ამოცანაზე $5.47-ია, Opus 5.5-ის — $23.21, Astra-სი კი — $23.80. ამგვარად, ის ძლიერ სამეცნიერო შესაძლებლობებს ორივე მოდელზე 75%-ზე მეტად დაბალი ხარჯით გთავაზობთ.
გამოცდილ მოდელებს შორის უმაღლეს შედეგს, 68.1%-ს, კვლავ GPT-6 Astra აღწევს და ყველაზე რთული სამეცნიერო-კვლევითი ამოცანებისთვის სწორედ მისი გამოყენებაა რეკომენდებული.
Terminal-Bench Science 0.1(იხსნება ახალ ფანჯარაში)-ში აგენტები სამეცნიერო კვლევის სამუშაო პროცესებს კოდისა და ტერმინალის ინსტრუმენტების გამოყენებით ასრულებენ, მათ შორის ახორციელებენ მონაცემების ანალიზს, სიმულაციების გაშვებასა და მოდელების მორგებას.
ფაქტობრივი სიზუსტე
GPT-6.1 Sol ასევე აუმჯობესებს ფაქტობრივ სიზუსტეს რთულ მოთხოვნებზე. GPT-6 Sol-თან შედარებით ფაქტობრივი სიზუსტის ყველაზე დიდი გაუმჯობესება მსჯელობის დაბალი ინტენსივობისას მიიღწევა: ფაქტობრივი შეცდომის შემცველი პასუხების წილი 11,4%-დან 7,7%-მდე მცირდება — დაახლოებით 32%-ით. შემოწმებული მსჯელობის პარამეტრების მიხედვით, მისი შეცდომების სიხშირე GPT-6 Astra-ს მაჩვენებლისგან 1,9 პროცენტულ პუნქტზე მეტად არ განსხვავდება, ამოცანის ღირებულება კი მეხუთედზე ნაკლებია.
ეს შეფასება ზომავს სულ მცირე ერთი ფაქტობრივი შეცდომის შემცველი პასუხების წილს დეიდენტიფიცირებულ საუბრებში, რომლებშიც მომხმარებლებმა წინა მოდელის შეცდომა მონიშნეს. ეს განზრახ რთულად შერჩეული პრომპტები არ ასახავს ჩვეულებრივ გამოყენებას.
ფაქტობრივ სიზუსტეს ვაფასებთ ChatGPT-ის დეიდენტიფიცირებული საუბრებით, რომლებშიც მომხმარებლებმა წინა მოდელის ფაქტობრივი შეცდომა მონიშნეს. ეს შეცდომების გამომწვევი საუბრები არ ასახავს ჩვეულებრივ გამოყენებას, რომლის დროსაც ფაქტობრივი შეცდომები უფრო იშვიათია.
GPT-6.1 Sol-ის უსაფრთხოდ დანერგვა
მიზნებთან შესაბამისობის ჩვენს შეფასებებში GPT-6.1 Sol მნიშვნელოვნად უკეთეს შედეგებს აჩვენებს GPT-6 Sol-თან შედარებით და GPT-6 Astra-ს უახლოვდება.
GPT-6.1 Sol უფრო გამჭვირვალედ გვაცნობს საკუთარ შეზღუდვებს და უფრო საიმედოდ იცავს მომხმარებლის განზრახვასა და უსაფრთხოების შეზღუდვებს. რთულ შეფასებებში მას GPT-6 Sol-ზე ნაკლები ხარვეზი აქვს საძიებო ხელსაწყოების გაუმართაობის გამჟღავნების, მკაფიო შეზღუდვების დაცვისა და აგენტური ამოცანების დროს უნებართვო შედეგების თავიდან აცილების კუთხით. უსაფრთხოების ავტომატური შემმოწმებლის გვერდის ავლის მცდელობები არ დაგვიფიქსირებია, ისევე როგორც GPT-6 Astra-სა და GPT-6 Sol-ის შემთხვევაში. სრული დეტალები იხილეთ GPT-6.1 Sol-ის სისტემური ბარათის დამატებაში(იხსნება ახალ ფანჯარაში).
ქვემოთ მოცემული შეფასებები განზრახ ამოწმებს რთულ სიტუაციებს და არ ზომავს ხარვეზების სიხშირეს ჩვეულებრივი გამოყენებისას.
ფასი და ხელმისაწვდომობა
GPT-6.1 Sol დღეიდან ხელმისაწვდომია ChatGPT Work-სა და Codex-ში Plus, Pro, Business, Enterprise და Edu გეგმების ყველა მომხმარებლისთვის. GPT-6.1 Sol ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი ჩატში. დეველოპერებს მასზე წვდომა OpenAI API-ის მეშვეობითაც შეუძლიათ, სახელით gpt-6.1-sol. მისი სტანდარტული API ფასებია: $2 მი ლიონ შეყვანის ტოკენზე, $0.10 მილიონ ქეშირებული შეყვანის ტოკენზე და $10 მილიონ გამომავალი ტოკენზე. მომდევნო დღეებში ასევე შემოგთავაზებთ GPT-6.1 Sol ულტრამსწრაფ რეჟიმს, რომელიც Codex-ში მის სტანდარტულ სიჩქარესთან შედარებით ტოკენების გენერირებას მაქსიმუმ 8-ჯერ აჩქარებს.
ავტორი
GPT შევაფასეთ ჩვენს კვლევით გარემოში ან ჩვენი API-ს მეშვეობით. მიღებული პასუხები შეიძლება ოდნავ განსხვავდებოდეს მომხმარებლებისთვის ხელმისაწვდომი ChatGPT-ის პასუხებისგან სისტემური პრომპტების, ხელმისაწვდომი ხელსაწყოების, მსჯელობის ინტენსივობისა და სხვა პარამეტრების განსხვავების გამო. კონკურენტი მოდელების შეფასებები აღებულია საჯაროდ ხელმისაწვდომი ანგარიშებიდან.
