Resumen:
Hoy es un día muy animado. Anthropic solicitó una oferta pública inicial allí y OpenAI lanzó su último modelo GPT-6.1 Terra. Su posicionamiento es "proporcionar capacidades de operación informática rápidas y potentes a un precio más bajo", combinando razonamiento visual detallado, capacidades operativas precisas de la computadora con un rendimiento de escritura más claro y natural.
Sam Altman dijo emocionado: "GPT-6.1 Terra abrirá una nueva era en el funcionamiento de las computadoras".
En comparación con GPT-5.6 Terra, las capacidades de GPT-6.1 Terra se han mejorado significativamente. Es especialmente bueno para manejar tareas de comunicación y operación de computadoras en el trabajo diario, desde redactar propuestas e interpretar dibujos técnicos hasta completar formularios y editar videos.
Terra continúa ampliando el equilibrio entre rendimiento inteligente y costo en todas sus líneas de modelos, brindando a los usuarios una mejor combinación de velocidad, potencia y precio. El precio de su API estándar es el siguiente:
Token de entrada: 1 USD por millón
Token de entrada en caché: 0,05 $ por millón
Token de salida: 5 dólares por millón
El precio de API estándar es un 50 % más bajo que el de GPT-5.6 Terra y GPT-6.1 Sol. Esto permite a los desarrolladores automatizar grandes tareas a un costo menor, como leer facturas entrantes e ingresar la información relevante en el software de contabilidad.
A partir de hoy, GPT-6.1 Terra está disponible en ChatGPT Work y Codex para todos los usuarios Plus, Pro, Enterprise y Edu. Los desarrolladores también pueden llamar al modelo a través de la API OpenAI y el ID del modelo es gpt-6.1-terra.
Además, usar GPT-6.1 Terra en ChatGPT Work y Codex también puede hacer que la cuota de su plan desempeñe un papel más importante. Con la misma cantidad de uso, se pueden completar más tareas que GPT-5.6 Terra; En comparación con GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra, la cantidad de tareas que se pueden completar será mucho mayor.
De la comprensión visual al funcionamiento práctico
OpenAI utiliza el punto de referencia del último examen de los agentes para evaluar las capacidades informáticas de GPT-6.1 Terra. El punto de referencia cubre tareas especializadas como la creación de modelos 3D a partir de dibujos arquitectónicos y la revisión de metraje animado toma por toma para producir un registro codificado en tiempo para el equipo de restauración.
Con una intensidad de inferencia media, GPT-6.1 Terra obtiene 15 puntos porcentuales más que GPT-5.6 Terra a aproximadamente un tercio del costo. Incluso en comparación con el GPT-6 Astra, su rendimiento es comparable, pero el precio por token es sólo una décima parte del de este último.
En la intensidad de inferencia más alta, la eficiencia del uso de tokens de Terra es más de tres veces mayor que la de Claude Opus 5.5, y el precio de cada token es solo una cuarta parte del de este último. Por lo tanto, el coste de completar la misma tarea se puede reducir a aproximadamente una novena parte.
Terra también se ejecuta mucho más rápido y completa tareas más de tres veces más rápido que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol.
En el punto de referencia de inferencia visual MMMU-Pro, GPT-6.1 Terra supera a GPT-5.6 Terra en todas las configuraciones de intensidad de inferencia. Tiene una puntuación incluso cercana a la de los modelos de vanguardia más capaces de OpenAI, GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol, pero a un costo mucho menor.
OSWorld 2.1 se utiliza para probar si un agente de IA puede operar una aplicación de escritorio para completar tareas de varios pasos, como la creación de modelos 3D a partir de dibujos técnicos. Con una intensidad de inferencia moderada, GPT-6.1 Terra ya supera el mejor rendimiento de GPT-5.6 Terra a un costo por tarea mucho menor.
Mejora significativa en la precisión fáctica y las capacidades de programación
Este año, OpenAI se ha esforzado mucho en reducir las alucinaciones y los errores fácticos en sus modelos.
En su punto de referencia de palabras dinámicas propensas a errores, diseñado internamente, la tasa de error de GPT-6.1 Terra se redujo en casi 37 puntos porcentuales desde el 53,6 % de GPT-5.6 Terra al 16,7 % con baja intensidad de inferencia.
En la intensidad de inferencia más alta, la tasa de error también se redujo en 18 puntos porcentuales hasta el 4,3 %, lo que está muy cerca de las tasas de error de GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol.
Las capacidades de ingeniería de software de GPT-6.1 Terra también se han mejorado enormemente en comparación con GPT-5.6 Terra.
Terminal-Bench 4.0 se utiliza para probar la capacidad de los agentes de programación para resolver problemas a través de la línea de comandos, como arreglar una página web cuyo diseño cambia cuando se carga la página. Con la intensidad de inferencia más alta, GPT-6.1 Terra es capaz de resolver el 50,3 % de las tareas, más del doble de la puntuación publicada de GPT-5.6 Terra del 21,5 %. Para las tareas de programación más complejas, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra siguen siendo las mejores opciones.
Terminal-Bench-Science 0.1 se utiliza para probar si un agente puede completar tareas de investigación científica escribiendo y ejecutando código, como rastrear la división celular en un vídeo de lapso de tiempo.
Con la intensidad de inferencia más alta, GPT-6.1 Terra supera a GPT-6.1 Sol y cuesta menos. Obtiene una puntuación dentro de los 5 puntos porcentuales del Opus 5.5 a un costo estimado de menos de una quinta parte.
Seguridad y Alineación
Al mismo tiempo que hacemos que la IA potente sea más eficiente y más fácil de usar, también continuamos capacitando, probando y mejorando los mecanismos de protección de seguridad.
Según el marco de preparación de OpenAI, GPT-6.1 Terra alcanza un umbral de capacidad de nivel "crítico" en el campo de la seguridad de la red, al tiempo que conserva las medidas de protección de seguridad desarrolladas para GPT-6 Astra.
GPT-6.1 Terra también hereda las mejoras de alineación de la serie GPT-6. Según las revisiones, en comparación con GPT-5.6 Terra, es más probable que GPT-6.1 Terra limite las operaciones al alcance especificado por el usuario e informe sinceramente a los usuarios sobre sus propias limitaciones de capacidades y posibles obstáculos.
En la prueba de inyección de palabras, GPT-6.1 Terra también mostró una fuerte resistencia a los ataques que intentan desviar el modelo de la tarea original del usuario a través de instrucciones maliciosas.
Consulta la tarjeta del modelo para obtener detalles del modelo:
Dirección de la tarjeta del modelo: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra/gpt-6-1-terra.pdf
Dirección del blog: https://openai.com/index/introduciendo-gpt-6-1-terra
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