Zusammenfassung:
Heute ist so ein lebhafter Tag. Anthropic hat dort einen Börsengang beantragt und OpenAI hat sein neuestes Modell GPT-6.1 Terra veröffentlicht. Seine Positionierung besteht darin, „schnelle und leistungsstarke Computer-Bedienfunktionen zu einem niedrigeren Preis bereitzustellen“ und detailliertes visuelles Denken, präzise Computer-Bedienfunktionen mit einer klareren und natürlicheren Schreibleistung zu kombinieren.
Sam Altman sagte aufgeregt: „GPT-6.1 Terra wird eine neue Ära der Computerbedienung einläuten.“
Im Vergleich zu GPT-5.6 Terra wurden die Fähigkeiten von GPT-6.1 Terra deutlich verbessert. Besonders gut eignet er sich für die Bewältigung von Kommunikations- und Computer-Bedienungsaufgaben in der täglichen Arbeit, von der Ausarbeitung von Angeboten über die Interpretation technischer Zeichnungen bis hin zum Ausfüllen von Formularen und der Bearbeitung von Videos.
Terra verbessert weiterhin das Gleichgewicht zwischen intelligenter Leistung und Kosten in seinen Modellreihen und bietet Benutzern eine bessere Kombination aus Geschwindigkeit, Leistung und Preis. Die Standard-API-Preise sind wie folgt:
Eingabe-Token: 1 USD pro Million
Gespeicherter Eingabetoken: 0,05 $ pro Million
Ausgabetoken: 5 $ pro Million
Der Standard-API-Preis ist 50 % niedriger als bei GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Sol. Dadurch können Entwickler große Aufgaben zu geringeren Kosten automatisieren, beispielsweise das Lesen eingehender Rechnungen und die Eingabe relevanter Informationen in die Buchhaltungssoftware.
Ab heute ist GPT-6.1 Terra in ChatGPT Work und Codex für alle Plus-, Pro-, Enterprise- und Edu-Benutzer verfügbar. Entwickler können das Modell auch über die OpenAI-API aufrufen. Die Modell-ID lautet gpt-6.1-terra.
Darüber hinaus kann die Verwendung von GPT-6.1 Terra in ChatGPT Work und Codex auch dazu führen, dass Ihr Plankontingent eine größere Rolle spielt. Bei gleicher Nutzung können mehr Aufgaben erledigt werden als mit GPT-5.6 Terra; Im Vergleich zu GPT-6.1 Sol oder GPT-6 Astra wird die Anzahl der Aufgaben, die erledigt werden können, viel höher sein.
Vom visuellen Verständnis zur praktischen Bedienung
OpenAI verwendet den Agents' Last Exam-Benchmark, um die Computerfähigkeiten von GPT-6.1 Terra zu bewerten. Der Benchmark umfasst spezielle Aufgaben wie die Erstellung von 3D-Modellen aus Architekturzeichnungen und die Überprüfung animierter Aufnahmen Bild für Bild, um eine zeitkodierte Aufzeichnung für das Restaurierungsteam zu erstellen.
Bei mittlerer Inferenzintensität erzielt GPT-6.1 Terra 15 Prozentpunkte mehr Punkte als GPT-5.6 Terra bei etwa einem Drittel der Kosten. Auch im Vergleich zu GPT-6 Astra ist die Leistung vergleichbar, allerdings beträgt der Preis pro Token nur ein Zehntel davon.
Bei der höchsten Inferenzintensität ist die Token-Nutzungseffizienz von Terra mehr als dreimal so hoch wie die von Claude Opus 5.5, und der Preis jedes Tokens beträgt nur ein Viertel davon. Daher können die Kosten für die Erledigung derselben Aufgabe auf etwa ein Neuntel reduziert werden.
Terra läuft außerdem viel schneller und erledigt Aufgaben mehr als dreimal schneller als GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol.
Beim visuellen Inferenz-Benchmark MMMU-Pro übertrifft GPT-6.1 Terra GPT-5.6 Terra bei allen Inferenzstärkeeinstellungen. Es punktet sogar annähernd mit den leistungsfähigsten Spitzenmodellen von OpenAI, GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol, allerdings zu deutlich geringeren Kosten.
OSWorld 2.1 wird verwendet, um zu testen, ob ein KI-Agent eine Desktop-Anwendung bedienen kann, um mehrstufige Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel die Erstellung von 3D-Modellen aus technischen Zeichnungen. Bei mäßiger Inferenzintensität übertrifft GPT-6.1 Terra bereits die beste Leistung von GPT-5.6 Terra bei deutlich geringeren Kosten pro Aufgabe.
Erhebliche Verbesserung der sachlichen Genauigkeit und Programmierfähigkeiten
In diesem Jahr hat OpenAI große Anstrengungen unternommen, um Halluzinationen und sachliche Fehler in seinen Modellen zu reduzieren.
Beim eigens entwickelten, fehleranfälligen Prompt-Word-Benchmark sank die Fehlerrate von GPT-6.1 Terra um fast 37 Prozentpunkte von 53,6 % bei GPT-5.6 Terra auf 16,7 % bei niedriger Inferenzintensität.
Bei der höchsten Inferenzintensität sank die Fehlerrate ebenfalls um 18 Prozentpunkte auf 4,3 %, was sehr nahe an den Fehlerraten von GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol liegt.
Die Software-Engineering-Funktionen von GPT-6.1 Terra wurden im Vergleich zu GPT-5.6 Terra ebenfalls erheblich verbessert.
Terminal-Bench 4.0 wird verwendet, um die Fähigkeit von Programmieragenten zu testen, Probleme über die Befehlszeile zu lösen, beispielsweise das Reparieren einer Webseite, deren Layout sich beim Laden der Seite ändert. Bei der höchsten Inferenzintensität ist GPT-6.1 Terra in der Lage, 50,3 % der Aufgaben zu lösen, mehr als das Doppelte der veröffentlichten Punktzahl von GPT-5.6 Terra von 21,5 %. Für die komplexesten Programmieraufgaben sind GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra immer noch die bessere Wahl.
Terminal-Bench-Science 0.1 wird verwendet, um zu testen, ob ein Agent wissenschaftliche Forschungsaufgaben erledigen kann, indem er Code schreibt und ausführt, beispielsweise die Verfolgung der Zellteilung in einem Zeitraffervideo.
Bei der höchsten Inferenzintensität übertrifft GPT-6.1 Terra GPT-6.1 Sol und kostet gleichzeitig weniger. Es erreicht einen Wert von nur 5 Prozentpunkten gegenüber Opus 5.5, bei geschätzten Kosten von weniger als einem Fünftel.
Sicherheit und Ausrichtung
Während wir leistungsstarke KI effizienter und benutzerfreundlicher machen, trainieren, testen und verbessern wir weiterhin Sicherheitsschutzmechanismen.
Gemäß dem Preparedness Framework von OpenAI erreicht GPT-6.1 Terra einen „kritischen“ Fähigkeitsschwellenwert im Bereich der Netzwerksicherheit, während die für GPT-6 Astra entwickelten Sicherheitsschutzmaßnahmen beibehalten werden.
GPT-6.1 Terra übernimmt auch die Ausrichtungsverbesserungen der GPT-6-Serie. Laut Bewertungen ist es im Vergleich zu GPT-5.6 Terra wahrscheinlicher, dass GPT-6.1 Terra den Betrieb auf den vom Benutzer angegebenen Umfang beschränkt und Benutzer wahrheitsgemäß über die Einschränkungen ihrer eigenen Fähigkeiten und mögliche Hindernisse informiert.
Im Prompt-Word-Injection-Test zeigte GPT-6.1 Terra auch eine starke Resistenz gegen Angriffe, die versuchen, das Modell durch böswillige Anweisungen von der ursprünglichen Aufgabe des Benutzers abzulenken.
Details zum Modell finden Sie auf der Modellkarte:
Modellkartenadresse: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra/gpt-6-1-terra.pdf
Blog-Adresse: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra
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