GPT-6.1Sol
Astra-ին մոտ բանականություն՝ գնի մեկ հինգերորդով
Ներկայացնում ենք GPT-6.1 Sol-ը՝ GPT-6 Sol-ի կատարելագործված տարբերակը, որը ագենտային ծրագրավորման, համակարգչի օգտագործման և մասնագիտական աշխատանքի ոլորտներում ինտելեկտով գրեթե հավասարվում է GPT-6 Astra-ին՝ Astra-ի ստանդարտ մուտքային և ելքային թոքենների գնի մեկ հինգերորդով։ Քեշավորված մուտքի արժեքը կազմում է ընդամենը $0,10 մեկ միլիոն թոքենի համար՝ 95%-ով պակաս ստանդարտ մուտքի գնից և 50%-ով պակաս GPT-6 Sol-ի քեշավորված մուտքի գնից, ինչը մշակողներին ավելի մեծ հնարավորություն է տալիս ստեղծելու և գործարկելու ունակ ագենտներ, որոնք տարբեր հարցումների միջև վերօգտագործում են համատեքստը։
GPT-6Astra
Մեր ամենախելացի մոդելը՝ լավագույն արդյունքների համար։
- մուտք
- 10,00 $
- ելք
- 50,00 $
- քեշավորված մուտք
- 1,00 $
GPT-6.1Sol
Astra-ի մակարդակին մոտ բանականություն՝ հինգ անգամ ցածր գնով։
- մուտք
- 2,00 $
- ելք
- 10,00 $
- քեշավորված մուտք
- 0,10 $
GPT-6Luna
Առօրյա աշխատանքի արագ ու արդյունավետ կատարում՝ մեծ ծավալներով։
- մուտք
- 0,10 $
- ելք
- 0,50 $
- քեշավորված մուտք
- 0,01 $
Ավելի հզոր Sol՝ տարատեսակ առաջադրանքների համար
GPT-6.1 Sol-ը կարևոր առօրյա աշխատանքի համար առաջարկում է հնարավորությունների և արժեքի նոր հավասարակշռություն։ Այն GPT-6 Sol-ի համեմատ զգալի բարելավումներ է ապահովում բարդ մասնագիտական առաջադրանքների լայն շրջանակում՝ սկսած կոդ գրելուց և վրիպազերծելուց մինչև փաստաթղթեր հասկանալն ու բազմափուլ բիզնես գործընթացներ իրականացնելը։ Այս գնահատումներից մի քանիսում այն էապես ավելի ցածր արժեքով մոտենում է GPT-6 Astra-ի արդյունավետությանը։
Կոդավորում
DeepSWE v1.1 թեստում, որը գնահատում է իրական կոդային բազաներում ծրագրային ճարտարագիտության բարդ առաջադրանքների կատարումը, GPT-6.1 Sol-ը հավասարվում է GPT-6 Astra-ին՝ մոտ հինգ անգամ ցածր գնով։ Միաժամանակ այն դատողության ավելի ցածր ինտենսիվությամբ և ավելի ցածր գնով 6,4 տոկոսային կետով գերազանցում է GPT-6 Sol-ի լավագույն արդյունքը։
DeepSWE 1.1-ում(բացվում է նոր պատուհանում), ԱԲ ագենտները լուծում են ինքնատիպ, երկարատև ծրագրային ճարտարագիտության առաջադրանքներ։
Մասնագիտական աշխատանք
GDP.pdf թեստը չափում է՝ որքան ճշգրիտ են մոդելները պատասխանում մասնագիտական հարցերին՝ օգտագործելով բարդ PDF փաստաթղթեր՝ աղյուսակներով, գրաֆիկներով, գծապատկերներով և մանրատառ մանրամասներով։ Դատողության փորձարկված կարգավորումներում GPT-6.1 Sol-ն ավելի բարձր արդյունք է ցույց տալիս, քան պահուստային տարբերակներով Opus 5.5-ը՝ մեկ առաջադրանքի համար ավելի քան երկու անգամ ցածր գնով։ Այն նաև մեկ առաջադրանքի համար մոտ հինգ անգամ ցածր գնով մոտենում է GPT-6 Astra-ի՝ ոլորտում լավագույն արդյունավետությանը։
GDP.pdf-ում(բացվում է նոր պատուհանում) մոդելները պետք է պատասխանեն իրական աշխատանքային իրավիճակներից վերցված հարցումներին, որոնք վերաբերում են ֆինանսների, առողջապահության, իրավունքի և ևս յոթ մասնագիտական ոլորտների բարդ PDF փաստաթղթերին։
AutomationBench թեստում, որը չափում է՝ արդյոք ագենտները ճիշտ են կատարում բազմաքայլ բիզնես գործընթացները, GPT-6.1 Sol-ը դատողության միջին ինտենսիվության դեպքում 2.2 տոկոսային կետով գերազանցում է Opus 5.5-ին՝ մոտ երեք անգամ ցածր գնով։ Այս արդյունքը նաև 4.8 տոկոսային կետով բարձր է նույն կարգավորմամբ GPT-6 Sol-ի արդյունքից։
AutomationBench 1.0.6(բացվում է նոր պատուհանում)-ում ԱԲ ագենտները ստուգվում են սկզբից մինչև վերջ աշխատանքային հոսքերում՝ վաճառքի, մարքեթինգի, գործառնությունների, աջակցման, ֆինանսների և կադրերի ոլորտների 47 գործիքով։ Claude Fable 5.1-ի տվյալը թերագնահատում է դրա իրական արժեքը, քանի որ չի ներառում պահուստային գործարկումների արժեքը, որոնք կիրառվել են առաջադրանքների մոտ ~40%-ում։
Համակարգչի օգտագործում
GPT-6.1 Sol-ը նաև զգալի առաջընթաց է գրանցում համակարգչային հավելվածների հետ փոխգործակցություն պահանջող առաջադրանքներում։ OSWorld 2.0-ի անցանց հավաքածուում, որը գնահատում է ագենտներին համակարգչի օգտագործման բարդ աշխատանքային գործընթացներում, GPT-6.1 Sol-ը դատողության առավելագույն ինտենսիվության դեպքում յոթ տոկոսային կետով գերազանցում է GPT-6 Sol-ին՝ ավելի քան երկու անգամ ցածր գնով։ Դատողության առավելագույն ինտենսիվության դեպքում այն Astra-ի արդյունքից հետ է մնում ընդամենը 2.1 տոկոսային կետով՝ մեկ առաջադրանքի համար մոտ յոթ անգամ ցածր գնով։
OSWorld 2.0(բացվում է նոր պատուհանում)-ում ԱԲ ագենտները փորձում են իրականացնել երկարատև համակարգչային աշխատանքային գործընթացներ, որոնք ընդգրկում են առօրյա և մասնագիտական առաջադրանքներ։ Մենք ներկայացնում ենք v2026.08.08 թողարկման օֆլայն հավաքածուի մասնակի պարգևատրման ցուցանիշը։
Գիտական հետազոտություն
Terminal-Bench Science 0.1 թեստը գնահատում է գիտական աշխատանքային գործընթացները, այդ թվում՝ տվյալների վերլուծությունը, մոդելավորումը և թեորեմների ապացուցումը։ Այստեղ GPT-6.1 Sol-ը դատողության առավելագույն ինտենսիվության դեպքում ավելի քան կրկնապատկում է GPT-6 Sol-ի արդյունքը՝ մեկ առաջադրանքի համար ավելի քան երկու անգամ ցածր գնով։ Առավելագույն ինտենսիվության դեպքում GPT-6.1 Sol-ով մեկ առաջադրանքն արժե միջինը $5.47՝ Opus 5.5-ի $23.21-ի և Astra-ի $23.80-ի համեմատ։ Այն ապահովում է գիտական աշխատանքի զգալի կարողություններ՝ երկու մոդելներից յուրաքանչյուրի համեմատ ավելի քան 75%-ով ցածր գնով։
GPT-6 Astra-ն շարունակում է փորձարկված մոդելների շարքում գրանցել ամենաբարձր արդյունքը՝ 68.1%, և այն պետք է օգտագործել ամենաբարդ գիտահետազոտական առաջադրանքների համար։
Terminal-Bench Science 0.1(բացվում է նոր պատուհանում)-ում ագենտները կոդի և տերմինալային գործիքների միջոցով իրականացնում են գիտական հետազոտության աշխատանքային գործընթացներ, այդ թվում՝ վերլուծում են տվյալները, կատարում սիմուլյացիաներ և կառուցում մոդելներ։
Փաստական ճշտություն
GPT-6.1 Sol-ը նաև բարելավում է փաստական ճշգրտությունը բարդ հարցումների դեպքում։ GPT-6 Sol-ի համեմատ փաստացիության ամենամեծ բարելավումը նկատվում է հիմնավորման ցածր ջանքի դեպքում, երբ փաստական սխալ պարունակող պատասխանների բաժինը 11,4%-ից նվազում է մինչև 7,7%՝ մոտավորապես 32%-ով։ Փորձարկված հիմնավորման բոլոր կարգավորումներում դրա սխալների մակարդակը GPT-6 Astra-ի ցուցանիշից տարբերվում է առավելագույնը 1,9 տոկոսային կետով՝ մեկ առաջադրանքի համար մեկ հինգերորդից էլ պակաս արժեքով։
Այս գնահատումը չափում է առնվազն մեկ փաստական սխալ պարունակող պատասխանների բաժինը՝ օգտագործելով ապանձնավորված զրույցներ, որոնցում օգտատերերը նշել էին նախորդ մոդելի սխալը։ Դիտավորյալ ընտրված այս բարդ հարցումները չեն արտացոլում սովորական օգտագործումը։
Փաստական ճշտությունը գնահատում ենք ChatGPT-ի ապանձնավորված զրույցներով, որոնցում օգտատերերը նշել էին նախորդ մոդելի փաստական սխալը։ Սխալներ առաջացնող այս զրույցները չեն արտացոլում սովորական օգտագործումը, որի դեպքում փաստական սխալներն ավելի հազվադեպ են։
GPT-6.1 Sol-ի անվտանգ գործարկումը
Օգտատիրոջ մտադրությանն ու անվտանգության պահանջներին համապատասխանության մեր գնահատումներում GPT-6.1 Sol-ը զգալի բարելավումներ է ցույց տալիս GPT-6 Sol-ի համեմատ՝ մոտենալով GPT-6 Astra-ին։
GPT-6.1 Sol-ը ավելի թափանցիկ է իր սահմանափակումների վերաբերյալ և ավելի հուսալի է օգտատիրոջ մտադրությունն ու անվտանգության սահմանափակումները պահպանելու հարցում։ Բարդ գնահատումներում այն GPT-6 Sol-ի համեմատ ավելի ցածր ձախողման ցուցանիշներ է ցույց տալիս չաշխատող որոնման գործիքների մասին թափանցիկ տեղեկացնելու, հստակ սահմանափակումները պահպանելու և ագենտային առաջադրանքների ընթացքում չարտոնված արդյունքներից խուսափելու առումով։ Մենք չենք արձանագրել ավտոմատացված անվտանգության ստուգումը շրջանցելու որևէ փորձ, ինչը համընկնում է GPT-6 Astra-ի և GPT-6 Sol-ի արդյունքների հետ։ Ամբողջական մանրամասները կարող եք գտնել GPT-6.1 Sol համակարգային քարտի հավելվածում(բացվում է նոր պատուհանում)։
Ստորև ներկայացված գնահատումներում դիտավորյալ փորձարկվում են բարդ իրավիճակներ․ դրանք չեն չափում սովորական օգտագործման ընթացքում ձախողումների հաճախականությունը։
Գներ և հասանելիություն
GPT-6.1 Sol-ը այսօրվանից հասանելի է ChatGPT Work-ում և Codex-ում՝ Plus, Pro, Business, Enterprise և Edu բոլոր օգտատերերի համար։ GPT-6.1 Sol-ը դեռ հասանելի չէ Chat-ում։ Մշակողները կարող են այն օգտագործել նաև OpenAI API-ի միջոցով՝ gpt-6.1-sol անվամբ։ Դրա ստանդարտ API գներն են՝ $2 մեկ միլիոն մուտքի թոքենի համար, $0,10 մեկ միլիոն քեշավորված մուտքի թոքենի համար և $10 մեկ միլիոն ելքի թոքենի համար։ Առաջիկա օրերին կառաջարկենք նաև GPT-6.1 Sol Ultrafast տարբերակը, որը Codex-ում ստանդարտ արագության համեմատ կապահովի թոքենների մինչև 8 անգամ ավելի արագ գեներացում։
Հեղինակ
GPT-ի գնահատումներն իրականացվել են մեր հետազոտական միջավայրում կամ մեր API-ի միջոցով։ Արդյունքները կարող են փոքր-ինչ տարբերվել օգտատերերին հասանելի ChatGPT-ի արդյունքներից՝ համակարգային հարցումների, հասանելի գործիքների, դատողության ինտենսիվության և այլ տարբերությունների պատճառով։ Մրցակից մոդելների գնահատումները վերցված են հանրամատչելի զեկույցներից։

