OpenAI расширила семейство GPT-6 двумя моделями — Sol и Luna, — обученными по той же методике, что и флагманская Astra, но нацеленными на массовые сценарии. Главный сигнал релиза — не архитектурный прорыв, а экономика: API подешевел на 50% относительно промо-цен GPT-5.6, а кэширование промптов теперь даёт скидку 90% и не сбрасывается при изменении уровня рассуждения или включении инструментов. Sol стоит $2 за ввод и $10 за вывод за миллион токенов, Luna — $0,10 и $0,50 соответственно. На бенчмарке AutomationBench, тестирующем сквозные бизнес-процессы с 47 инструментами, Sol при максимальном усилении (xhigh) набирает 33,2% — выше, чем Claude Opus 5 на максимуме (26,9%), и при стоимости задачи $0,27 против $3,00 у Opus 5. Luna на высоком усилении прибавила 5,4 процентных пункта к результату предшественницы, одновременно подешевев на 58% за задачу. На Agents' Last Exam, оценивающем агентов в сложных профессиональных рабочих процессах, Sol на максимуме получила 56,4% — выше лучшего результата Opus 5 при стоимости задачи на 60% ниже. В кодинге расстановка сил детализирована. На FrontierCode, где проверяется не только корректность, но и пригодность кода к слиянию в реальный репозиторий, Sol сравнивается c Claude Fable 5.1 на максимальных настройках, но при значительно меньшей цене. На DeepSWE v1.1 — бенчмарке сложных инженерных задач — Sol на максимуме набрала 68,8%, уступая Fable 5 (69,9% на xhigh) всего 1,1 процентного пункта, но стоя примерно на 80% дешевле за задачу. Luna на максимуме получила 66,6% — уровень Opus 5 и Fable 5 на среднем усилии, — но дешевле Opus 5 на 93% и Fable 5 на 96%.
Комментарии