30 בספטמבר 2026 האקדמיה ארכיון
מבזקים
ראנוויי משיקה סוכן עם תיוג נכסים ומציגה שלוש פלטפורמות על גבי מודל עולם כללי OpenAI משיקה את Dots, סוכנים אישיים שפועלים ברקע בלי השגחה מפגינים חוסמים את שערי DevDay של OpenAI GPT-6.1 סול מחליף את קודמו אחרי שבוע בלבד, ומתקרב לביצועי אסטרה ברבע מחיר חוקרי NVIDIA מציגים את Physis-Lang: שפה פיזיקלית שמקפיצה את Cosmos 3 מעל Veo 3.1
מוצרים

GPT-6.1 סול מחליף את קודמו אחרי שבוע בלבד, ומתקרב לביצועי אסטרה ברבע מחיר

GPT-6.1 סול מחליף את קודמו אחרי שבוע בלבד, ומתקרב לביצועי אסטרה ברבע מחיר

אופן-איי (OpenAI) השיקה את GPT-6.1 Sol שבעה ימים בלבד אחרי השקת GPT-6 Sol, והוא מדורג נקודה אחת בלבד מתחת ל-GPT-6 Astra באינדקס האינטליגנציה (Intelligence Index), בעלות של פחות מרבע לכל משימה. התמחור נשאר זהה: 2 דולר למיליון טוקני קלט ו-10 דולר למיליון טוקני פלט (כ-7.4 ו-37 שקל בהתאמה), אבל הנחת קריאה ממטמון (cache read discount) עלתה מ-90% ל-95%, מה שמוריד עוד קצת את המחיר המשוקלל לעומסי עבודה סוכניים (agentic). זהו קיצוץ מחיר נוסף, אחרי ש-GPT-6 Sol כבר הציע 50% הנחה מול GPT-5.6 Sol.

קפיצה בביצועים מול הדור הקודם

לפי נתוני Artificial Analysis, GPT-6.1 Sol משפר ב-4 נקודות את ציון אינדקס האינטליגנציה מול GPT-6 Sol, וב-5 נקודות מול GPT-5.6 Sol, ומגיע לנקודה אחת מתחת לאסטרה. בעבודת ידע סוכנית נרשמו עליות של 4 נקודות ב-AA-Briefcase v1.1 ו-5 נקודות ב-GDPval-AA v2.1. עוד עליות בולטות: 12 נקודות ב-Terminal-Bench 4.0, 5 נקודות ב-Humanity's Last Exam, 6 נקודות ב-GDP.pdf, ו-8 נקודות בדיוק AA-Omniscience, כששיעור ההזיות (hallucination rate) יורד מ-60% ל-54%.

יעילות עלות שוברת שיאים

במאמץ מרבי (max effort), GPT-6.1 Sol עולה 0.72 דולר למשימת אינדקס אינטליגנציה, לעומת 3.26 דולר של אסטרה, פער של יותר מפי ארבעה. מול GPT-6 Sol מדובר בחיסכון של 31% (1.05 דולר למשימה), ומול GPT-5.6 Sol צונח המחיר ב-64% (מ-1.99 דולר). כל רמות המאמץ של הדגם החדש דוחפות את חזית יעילות העלות (Pareto frontier): לכל רמת אינטליגנציה נתונה, אין מודל זול יותר.

יעילות טוקנים: תמורה טובה יותר למרות יותר פלט

המודל החדש מייצר 10%-30% יותר טוקני פלט (output tokens) מקודמו בכל רמות המאמץ. אלא שבזכות העלייה בציון האינטליגנציה, רמות המאמץ הנמוכה והבינונית הופכות לאופטימליות מבחינת יעילות טוקנים (token efficiency Pareto optimal), מקבלים יותר תבונה לכל טוקן שמשלמים עליו.

גם בקוד: צמצום פערים מול אסטרה

באינדקס סוכני הקוד של Artificial Analysis (Coding Agent Index), GPT-6.1 Sol מוסיף 3 נקודות על GPT-6 Sol במאמץ מרבי, ומתמקם 2 נקודות מתחת לאסטרה. השיפור מצטרף למגמה עקבית: הדגמים הקטנים והזולים סוגרים פערים מול ספינות הדגל, והופכים את הבחירה באסטרה לפחות מובנת מאליה עבור רוב עומסי העבודה.