El nuevo modelo iguala a GPT-6 Astra en la prueba Agents' Last Exam de tareas profesionales con un precio por token que es una décima parte del de ese sistema.

GPT-6.1 Terra, de OpenAI, iguala a GPT-6 Astra por una décima parte de su precio

OpenAI ha lanzado GPT-6.1 Terra, la nueva versión de sus modelos eficientes para tareas cotidianas. La actualización gana precisión en la comprensión visual para operar un ordenador, reduce los errores y añade salvaguardias equiparables a las de GPT-6 Astra.
El modelo mantiene el equilibrio entre velocidad, capacidad y coste que caracteriza a las variantes Terra, línea que la compañía estrenó en julio con GPT-5.6, y sigue orientado al uso diario.
Según el comunicado de OpenAI, la mejora en comprensión visual le permite manejar el ordenador con mayor exactitud y ejecutar acciones como rellenar formularios, interpretar planos técnicos o editar vídeo.
La empresa afirma que GPT-6.1 Terra supera en 15 puntos a su predecesor y alcanza el nivel de GPT-6 Astra en la prueba Agents' Last Exam, centrada en tareas profesionales. El precio por token, además, equivale a solo una décima parte del de su modelo más avanzado.
OpenAI también ha destacado los avances en la reducción de errores factuales y alucinaciones, respaldados por una prueba de referencia interna. Con un esfuerzo de razonamiento bajo, la tasa de error cayó del 53,6% de GPT-5.6 Terra al 16,7% de GPT-6.1 Terra, casi 37 puntos porcentuales de diferencia.
El nuevo modelo mejora asimismo en programación e investigación científica. En seguridad, incorpora medidas adicionales, alcanza el umbral crítico en ciberseguridad fijado por el Marco de preparación de OpenAI, conserva las protecciones diseñadas para GPT-6 Astra y suma las mejoras de alineación de la serie GPT-6.
En la API, GPT-6.1 Terra tiene un precio de 1 dólar por millón de tokens de entrada, 0,05 dólares por millón de tokens de entrada en caché y 5 dólares por millón de tokens de salida. Está disponible para las suscripciones Plus, Pro, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y Codex.
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¿Te parece significativa la mejora en la reducción de errores factuales de GPT-6.1 Terra para confiar más en este tipo de modelos en tareas profesionales críticas?
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