Top.Mail.Ru
OpenAI выпустила GPT-6 Sol и Luna, снизив стоимость использования моделей вдвое — RuSamara | Информационная лента

OpenAI выпустила GPT-6 Sol и Luna, снизив стоимость использования моделей вдвое

23 сентября 2026, 03:30 · Рината Толиева

Компания Anthropic заявила, что использование Opus 5.5 в типичных задачах при стандартных настройках обходится примерно на 40% дешевле по сравнению с Opus 5. Экономия связана не только со снижением стоимости токенов, но и с тем, что новая модель расходует меньше токенов при выполнении заданий. Об этом сообщила Ars Technica.

Opus 5.5 также позиционируется как модель, способная работать с задачами в областях повышенного риска, включая кибербезопасность и биологию. Поэтому к ней применят те же меры защиты, что и к Fable 5.1. При обнаружении запроса, который затрагивает защищённую тематику, система может автоматически и без отдельного уведомления перенаправить его на более старую модель.

OpenAI одновременно представила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. Эти модели стали очередным обновлением линейки компании, использующей названия Sol, Terra и Luna для семейства GPT-5.6. Ранее в этом месяце OpenAI выпустила GPT-6 Astra, которую назвала своей наиболее мощной и продвинутой моделью.

В этой системе Astra предназначена для сложного программирования, исследований и других ресурсоёмких задач. Sol рассчитана на регулярное использование и сочетает производительность с более низкой стоимостью. Terra выступает универсальным вариантом, а Luna ориентирована на максимальную скорость и минимальные расходы.

По приблизительному сопоставлению, Astra конкурирует с Fable, Sol — с Opus, Terra — с Sonnet, а Luna — с Haiku. При этом такое сравнение не является точным, особенно в отношении наиболее производительных моделей.

По данным OpenAI, GPT-6 Sol и Luna обучались с применением методов, близких к тем, которые использовались при создании GPT-6 Astra. В отдельных тестах новые модели показали результат на несколько процентных пунктов выше, чем их предшественники, а стоимость их использования оказалась вдвое ниже.