GPT-6 Sol-ն ու Luna-ն արդեն հասանելի են VEGA-ում։

OpenAI-ն GPT-6 ընտանիքին ավելացրել է երկու մոդել՝ GPT-6 Sol և GPT-6 Luna։ Երկուսն էլ արդեն հասանելի են VEGA-ում։ OpenAI-ն դրանք ուսուցանել է նույն մեթոդներով, ինչ GPT-6 Astra-ն՝ այս ամսվա սկզբին ներկայացրած առաջատար մոդելը, այնպես որ այս զույգը Astra-ի ձեռքբերումները՝ մասնագիտական աշխատանքում, փաստացիության, կոդավորման, համակարգչի օգտագործման և համահունչության ոլորտներում, բերում է ավելի մատչելի և արագ դասերի։

Երկու մոդել՝ աշխատանքի տարբեր ծավալների համար

Sol-ը երկուսից ավելի հզոր աշխատանքային մոդելն է։ Այն նախատեսված է բարդ մասնագիտական առաջադրանքների, գործակալային կոդավորման և երկարատև աշխատանքային հոսքերի համար, երբ անհրաժեշտ են բարձրորակ արդյունքներ և կատարելագործման հնարավորություն։ Luna-ն թեթև դասի մոդելն է․ արագ և մատչելի, նախատեսված առօրյա աջակցության և մեծ ծավալի աշխատանքների համար, թեև նախորդ Luna-ի համեմատ ակնհայտորեն ավելի հզոր է։

Ամենաբարդ նախագծերի համար Astra-ն շարունակում է մնալ լավագույն ընտրությունը։ Sol-ի և Luna-ի նպատակը արդյունավետությունն է․ դրանք ապահովում են այդ ինտելեկտի զգալի մասը՝ GPT-5.6 սերնդի API-ի արժեքի մոտ կեսով։

Հենանիշներ

Հենանիշ	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna
AutomationBench (գործարար աշխատանքային հոսքեր, 47 գործիք)	33.2% (xhigh) — առավելագույն ջանքերի դեպքում գերազանցում է Claude Opus 5-ին	Նախորդ մոդելի համեմատ՝ +5.4 տոկոսային կետ (high)
Agents' Last Exam (մասնագիտական աշխատանքային հոսքեր)	56.4% (max) — ավելի բարձր է, քան Opus 5-ի լավագույն արդյունքը	—
DeepSWE 1.1 (ծրագրային ճարտարագիտություն)	68.8% (max)	66.6% (max)
OSWorld 2.0 offline (համակարգչի օգտագործում)	60.5% (xhigh) — համարժեք է Opus 5-ի medium մակարդակին	գերազանցում է GPT-5.6 Sol-ին (medium)

• Մասնագիտական աշխատանք։ AutomationBench-ում GPT-6 Sol-ը xhigh ջանքերի դեպքում գերազանցում է Claude Opus 5-ին՝ max ջանքերով, մինչդեռ մեկ առաջադրանքի արժեքը դրա արժեքի միայն մի մասն է, և նույնիսկ փոքր առավելությամբ գերազանցում է ցածր ջանքերով GPT-6 Astra-ին։
• Փաստացիություն։ Sol-ը մոտ երկու անգամ ավելի քիչ փաստական սխալներ է թույլ տալիս, քան նախորդ մոդելը՝ մոտենալով Astra-ի հուսալիության մակարդակին։ Ավելի մեծ ջանքերի դեպքում Luna-ի փաստացիությունը համարժեք է GPT-5.6 Sol-ին՝ արժեքի չնչին մասի դիմաց։
• Կոդավորում։ FrontierCode-ը գնահատում է փոփոխությունները՝ ըստ այն բանի, թե արդյոք դրանք հնարավոր կլինի ներառել իրական կոդային բազայում․ այդտեղ Sol-ը զգալիորեն բարելավվել է GPT-5.6 Sol-ի համեմատ և համարժեք է Claude Fable 5.1 xhigh-ին։ DeepSWE-ում այն մոտ մեկ միավորով ցածր է Fable 5-ի լավագույն արդյունքից։
• Համագործակցության ոճ։ Sol-ն ու Luna-ն ժառանգել են Astra-ի ավելի հստակ հաղորդակցման ոճը՝ ավելի քիչ ժարգոն, ավելորդ մանրամասների ավելի քիչ քանակ և փոքր-ինչ կարճ պատասխաններ՝ առանց բովանդակությունը կորցնելու։ Տարբերությունն առավել նկատելի է տեխնիկական և կոդավորման թեմաներով զրույցներում։

Ավելի լավ քեշավորում գործակալների և երկար զրույցների համար

OpenAI-ն նաև վերամշակել է GPT-6-ի հարցումների քեշավորումը։ Լռելյայն՝ քեշի օգտագործման հաճախականությունն ավելի բարձր է, վահանակն ու ախտորոշման գործիքը ցույց են տալիս, թե որտեղ քեշավորումը չի կիրառվում, իսկ բացահայտ սահմանակետերը մշակողներին թույլ են տալիս վերահսկել, թե որտեղ են ավարտվում քեշավորվող հարցման նախածանցները։ Մտածողության ջանքերի մակարդակն ու գործիքների հասանելիությունը կարելի է փոխել զրույցի ընթացքում՝ առանց քեշը անվավեր դարձնելու։ GitHub-ը հայտնում է, որ այս փոփոխությունների շնորհիվ Copilot-ի միլիարդավոր հարցումներում նորից մշակման կարիք ունեցող հարցման թոքենների բաժինը կրճատվել է ավելի քան կեսով։

Համահունչություն

Sol-ն ու Luna-ն ժառանգել են Astra-ի հետ ներդրված համահունչության բարելավումները։ OpenAI-ի գնահատումներում երկուսն էլ ավելի քիչ ապակողմնորոշող պնդումներ են անում իրենց կոդավորման աշխատանքի մասին, քան GPT-5.6-ի իրենց համապատասխան տարբերակները, ինչպես նաև բարելավումներ են գրանցում խաբեության և շրջանցման թեստերում։

Փորձեք GPT-6 Sol-ն ու Luna-ն VEGA-ում

Երկու մոդելն էլ արդեն առկա են VEGA-ի մոդելների ցանկում։ Ընտրեք Sol-ը՝ բարդ մասնագիտական և կոդավորման առաջադրանքների, իսկ Luna-ն՝ արագ առօրյա հարցերի համար, և համեմատեք դրանք ագրեգատորի մյուս առաջատար մոդելների հետ՝ կողք կողքի։