Zwykliśmy za najlepszy model AI uważać taki, który najwięcej potrafi. Można jednak do tematu podejść inaczej, doceniając model, który robi wystarczająco dużo, za to stosunkowo tanio. Właśnie w tym kierunku poszła firma OpenAI opracowując GPT-6.1 Terra.
GPT-6.1 Terra – potrafi dużo, a potrzebuje mało
Nowy model oferuje wydajność mocno zbliżoną do tej, jaką cechuje się GPT-6.1 Sol zaprezentowany pod koniec września 2026 roku. Równocześnie jednak – w porównaniu do niego – podczas swojego działania generuje o około 50% mniej kosztów, a zarazem maleńki ułamek tego, ile kosztuje korzystanie z zaawansowanego modelu GPT-6 Astra, w wielu zadaniach wcale nie przegrywając jakoś szczególnie pod względem efektywności.
Model GPT-6.1 Terra nie jest aż tak niedrogi w użytkowaniu jak GPT-6 Luna, ale równocześnie zapewnia zdecydowanie większe i lepsze możliwości. Wydaje się więc, że może stanowić doskonały kompromis i wypełnienie luki pomiędzy wariantami Luna i Sol. Dobrze obrazują to poniższe wykresy, przedstawiające wyniki w benchmarkach Agent’s Last Exam (zadania zawodowe), MMMU-Pro (rozumowanie wizualne), OSWorld (zadania wieloetapowe) i Terminal-Bench-Science (zadania badawcze):
Skąd wynika ta ekonomiczna efektywność modelu GPT-6.1 Terra? Między innymi z faktu, że potrafi on (nawet trzy razy) szybciej docierać do cenniejszych informacji. Równocześnie sprawniej odsiewa poprawne dane od błędnych. W efekcie ten sam limit użycia wystarcza na więcej zadań.
Według zapewnień firmy OpenAI model ten ma się dobrze sprawdzać w szerokim spektrum zastosowań: od rozumowania wizualnego, przez generowanie naturalnych treści, po przygotowywanie ofert i porównań.
GPT 6.1 Terra trafia już do użytkowników
Nowy model powoli trafia już do użytkowników – mogą z niego skorzystać osoby opłacające abonament Plus, Pro, Enterprise i Edu. Pojawił się też w usługach ChatGPT Work i Codex.
OpenAI chwali się nowymi odkryciami naukowymi
Przy okazji firma OpenAI pochwaliła się kolejnymi trzema odkryciami naukowymi – tym razem z zakresu matematyki, informatyki i fizyki. Uzyskane dane zostały przekazane badaczom, którzy mogą je przeanalizować i zweryfikować.
Matematyczne odkrycie dotyczy analizy harmonicznej – sztuczna inteligencja zdołała (ponoć) dostarczyć dowody na słuszność hipotezy lokalnego wygładzania w każdym wymiarze (sformułowanej w 1991 roku przez Christophera Sogge, a głoszącej, że ekstremalne skupienie fal musi być krótkotrwałe). Zastosowała w tym celu pomocnicze cząstkowe równanie różniczkowe.
Jeśli chodzi o informatykę, to sztuczna inteligencja (rzekomo) obaliła hipotezę wykładniczego czasu (ETH), która głosi, że nie da się przekroczyć pewnej bariery wzrostu liczby operacji wraz ze zwiększaniem liczby zmiennych dla algorytmów rozwiązujących formuły logiczne 3-SAT.
W dziedzinie fizyki natomiast modele OpenAI miały dostarczyć dowód na istnienie kwantowej chromodynamiki (teorii opisującej łączenie kwarków za pomocą gluonów i tworzenie w ten sposób protonów i neutronów) oraz uzupełnić Model Standardowy w czterech wymiarach.
