Компании OpenAI и Anthropic недавно представили новые модели, нацеленные на снижение затрат. Anthropic анонсировала Opus 5.5, последнюю версию своей основной модели для массового рынка, используемой для таких задач, как программирование и другая сложная интеллектуальная работа.
А OpenAI представила GPT-6 Sol и Luna, последние версии своих менее мощных или компактных моделей, ориентированных на эффективность и скорость.
Эти новые релизы не связаны с революционными возможностями. Скорее, они направлены на повышение эффективности. Поскольку и OpenAI, и Anthropic нацелены на корпоративных клиентов, они стремятся конкурировать с моделями с открытым весом, поскольку организации изучают возможность изменения своих практик и использования маршрутизаторов моделей, чтобы меньше полагаться на дорогие передовые модели в пользу более дешевых альтернатив.
Anthropic и OpenAI утверждают, что эти новые релизы раздвигают границы (хотя и в основном в скромных пределах), одновременно существенно снижая затраты.
Opus 5.5: более доступный и конкурентоспособный флагман
Opus 5.5 находится на верхнем уровне среди анонсированных сегодня моделей, но более широкий контекст заключается в том, что Anthropic несколько отстает в гонке с OpenAI. OpenAI в начале этого месяца выпустила GPT-6 Astra, которая иногда немного превосходила Opus 5 по бенчмаркам и отзывам пользователей. (По цене и возможностям Astra конкурирует как с Opus, так и с Fable.)
Бенчмарки от Anthropic и ее партнеров теперь показывают, что Opus 5.5 в некоторых случаях превосходит GPT-6 Astra в задачах программирования и интеллектуальной работы, хотя и незначительно.
Настоящая новость — это стоимость. Из анонса Anthropic: «Входные и выходные токены стоят 4 и 20 долларов за миллион соответственно, что на 20% дешевле, чем у Opus 5. Чтение кэша (которое составляет большую часть затрат на агентскую работу и программирование) стоит 0,20 доллара за миллион токенов, что на 60% дешевле, чем у Opus 5. Opus 5.5 также генерирует вывод более чем на 30% быстрее, чем Opus 5».
,
Anthropic далее утверждает, что экономия составляет около 40 процентов по сравнению с Opus 5 для типичных рабочих нагрузок при настройках по умолчанию, поскольку помимо снижения стоимости токенов, Opus 5.5 также использует меньше токенов при выполнении задач.
Сообщается, что Opus 5.5 обладает заметными возможностями в «областях высокого риска», таких как кибербезопасность и биология, поэтому к нему будут применяться те же меры защиты, что и к Fable 5.1 — ваши запросы могут быть автоматически и прозрачно перенаправлены на более старую модель, если они будут помечены как затрагивающие защищенную область.
GPT-6 Sol и Luna: скромное обновление с фокусом на стоимость
Релиз GPT-6 Sol и Luna от OpenAI является итеративным шагом вперед. Не так давно компания представила свою конвенцию именования Sol, Terra, Luna для семейства моделей GPT-5.6. А совсем недавно (буквально в этом месяце) она представила GPT-6 Astra, которая была ее самой передовой и самой мощной моделью.
Возможно, не совсем очевидно, что означают эти названия, поэтому вот краткое пояснение. Astra — самая мощная (и дорогая) модель, предназначенная для интенсивного программирования, исследований и т. д. Sol — это способная, но более эффективная и доступная альтернатива, предназначенная для повседневного использования в подобных задачах. Terra — сбалансированная модель общего назначения. А Luna — быстрый и дешевый вариант.
Можно было бы разумно и примерно сопоставить Astra с Fable от Anthropic, Sol с Opus, Terra с Sonnet и Luna с Haiku, но это было бы несовершенное сопоставление, особенно для моделей верхнего уровня.
OpenAI заявляет, что GPT-6 Sol и Luna были обучены с использованием методов, аналогичных тем, которые использовались для обучения GPT-6 Astra. В зависимости от бенчмарка они иногда на несколько процентных пунктов превосходят своих предшественников в определенных задачах, но их использование обходится вдвое дешевле.
,
Ценообразование API для GPT-6 Sol составляет 2 доллара за 1 миллион входных токенов и 10 долларов за 1 миллион выходных токенов. Для Luna эти цифры составляют 0,10 и 0,50 доллара соответственно.
Мнение: дьявол кроется в долларах
Дискуссии вокруг передовых моделей хаотичны. В социальных сетях люди заявляют, что можно с помощью таких моделей, как GPT-6 Astra, с первого раза проходить сложные 3D-видеоигры, но также поступают сообщения о нарушениях безопасности и других проблемах согласования, призывы к замедлению и регулированию и так далее.
Некоторые из этих вопросов заслуживают серьезного внимания, в то время как другие — это шум, а некоторые серьезны, но используются или преувеличиваются для коммерческого позиционирования.
Более того, растет признание того, что модели — будь то от Anthropic, OpenAI, Alibaba или любого другого крупного игрока — не являются единственными важными движущими силами прогресса и результатов в последние месяцы. Оркестрация и средства управления для этих моделей по крайней мере так же важны.
Передовые технологии продолжают развиваться, и сегодняшние модели, очевидно, более способны и лучше согласованы, чем модели нескольких месяцев назад. Но некоторые разработчики и предприятия в меньшей степени сосредоточены на передовых технологиях и больше — на том, как именно операционализировать все это и сделать это экономически эффективным.
Таким образом, в то время как лидеры в области ИИ призывают к замедлению, якобы или частично по соображениям безопасности, существует также практическая и экономическая реальность: модели, которые у нас есть сейчас, достаточно хороши, чтобы выполнять множество полезных задач, но они требуют сложной контекстуализации и операционализации со стороны людей — будь то в среде выполнения и средствах управления или в организационных практиках — для их использования. В результате некоторые клиенты этих компаний могут все меньше требовать повышения производительности. Они ищут предсказуемые развертывания и, прежде всего, разумные затраты.
Это может стать естественным замедлением само по себе, и эти модели позиционируются для этой новой, реальной ситуации.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Samuel Axon
