OpenAI发布GPT-6Sol/Luna小模型，API价格降50%

今天Astra正式推出了GPT-6系列, 包含两款全新的模型。这两款新模型的名称分别是GPT-6Sol和GPT-6Luna。它们的API价格直接降到了原来的一半, 性能却非常接近旗舰水平。开发者社区的反馈相当热烈。

价格与缓存优化

GPT-6Sol 这个产品的 API 价格, 还有 Luna 这个产品的 API 价格, 这两个都跟 GPT-5.6 那个促销价进行比较, 发现是直接将价格降低了百分之五十。除了降低价格之外, 官方还同时对提示缓存机制进行了优化, 结果是默认情况下的缓存命中率得到了非常显著的提升。

现在这个智能体能够重复使用更多的上下文信息, 它的响应速度也变得更快, 完成每一个单独的任务所需要的费用进一步变少了, 这样一来, 即使是小规模的团队也能够承担得起高频次的API调用操作。

业务流程与智能体测试

在针对跨应用业务流程开展的测试工作里, 当面对高强度的场景时, GPT-6Sol所展现出的表现情况比Opus5要好上一些, 而且从成本角度进行考量会发现, GPT-6Sol每完成一项任务所产生的花费, 仅仅是Opus5在完成同样一项任务时所产生花费的百分之九。

在Last Exam智能体评估这个活动里面, Sol得到的分数超过了Opus5的最高分, 每一个任务的花费减少了百分之六十, 这就让企业在部署智能体的时候, 花在预算上面的压力变得大大的减轻了。

事实可靠性改进

在去标识化真实对话测试中, GPT-6Sol的错误率大约只有前代的一半。这表明它的可靠性已经接近到了Astra旗舰的水平。

Luna所具备的事实方面的可靠性, 也迎来了一个大幅提升的情况, 那两个模型当中存在的幻觉问题, 出现了明显得到缓解的现象, 在日常问答以及事实检索这两个方面, 可信度变得更高了。

编程与软件工程表现

在优采云AI推出的v1.1软件工程测试这一环节中, GPT-6Sol这个模型所获得的最终成绩达到了百分之六十八点八。它离当前记录的最高分还仅仅相差一百一十个百分点。并且需要特别指出的是，该模型在处理单个任务时所花费的成本非常低。具体而言其单任务成本大约只有其他模型的约百分之二十左右。

Luna的性能表现能够追近于部分具有中等竞争力的对手产品。并且有两款模型都是针对人工智能代理的工作负载情况进行了深度的调整与优化, 因此在处理编码任务时的性价比显得非常突出。

计算机操作与沟通风格

在离线计算机操作测试的场景之中, Sol的成绩表现得非常接近竞品里处于中等强度的产品, 其处理单一个任务所花费的成本大致上要低百分之八十那么许多；而Luna的表现则超越了上一代作为主打型号的产品, 它的成本仅相当于上代产品的十分之一那样。

在沟通风格和表现方面, 新的模型减少了那些专业术语的堆积情况, 同时也摒弃了没有价值的细枝末节。这使得编码对话的内容变得更加清晰明了, 表述也更为简练直接。因此, 那种具有误导性的声明发生的频率有了明显降低。

开放渠道与使用方式

这两款模型, 已经在工作以及编码的平台里头, 向那些买了PLUS套餐、PRO套餐的团队用户和教育领域用户做了全面开放的动作。至于说那些使用免费服务的同学, 还有使用GO服务的同学, 他们可以在自己面前的那个大屏幕设备上, 去用LUNA这一个项目。

在应用程序接口里面, 是通过使用gpt-6-sol和gpt-6-luna这两个标识来分别提供服务子的, 从今天开始就可以接入使用了。你正在考虑打算把这两款模型用来替换掉的现有的工作流程都有哪些? 欢迎来到评论区进行聊天与交流, 如果你觉着这内容非常有用话, 那就请顺手点个赞并且进行分享。