أوبن إيه آي تطلق GPT-6.1 Terra لتسريع مهام الحواسيب وخفض التكلفة

أعلنت شركة أوبن إيه آي إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-6.1 Terra، الذي يستهدف تنفيذ مهام الحواسيب بكفاءة أعلى وتكلفة أقل، مع تحسينات في الاستدلال البصري والتحكم ببرامج سطح المكتب وكتابة النصوص. ويأتي النموذج الجديد خلفًا لـ GPT-5.6 Terra، مع تركيز على الأعمال اليومية التي يمكن أتمتتها، مثل معالجة الفواتير، وتحليل الرسوم الهندسية، وتنظيم المستندات، وتحرير مقاطع الفيديو.

ويجمع Terra بين سرعة التنفيذ وتقليل استهلاك الرموز، ما يجعله خيارًا موجهًا للشركات والمطورين الذين يحتاجون إلى تشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي لتنفيذ مهام متعددة الخطوات دون تحمل تكاليف مرتفعة.

GPT-6.1 Terra يخفض تكلفة الاستخدام

تتمثل أبرز مزايا النموذج الجديد في خفض أسعار واجهة برمجة التطبيقات (API) إلى النصف مقارنة بنموذجي GPT-5.6 Terra وGPT-6.1 Sol، وفقًا لبيانات الإطلاق. ويتيح ذلك للشركات توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في المهام المتكررة، مثل قراءة الفواتير واستخراج بياناتها وإدخالها في البرامج المحاسبية تلقائيًا.

كما وسّعت أوبن إيه آي حدود الاستخدام في ChatGPT Work ومنصة Codex، بما يسمح بتنفيذ عدد أكبر من المهام مقارنة بالإصدارات السابقة. وتمنح هذه التحسينات المستخدمين مساحة أكبر لإنجاز الأعمال قبل استنفاد حصص الاستخدام المتاحة، مع فارق ملحوظ مقارنة بنموذجي GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra.

أداء أعلى في مهام الحواسيب والوكلاء الذكيين

أظهرت نتائج اختبار Agents’ Last Exam، الذي يقيس قدرة الوكلاء على تنفيذ المهام المهنية المعقدة، تحسنًا في أداء GPT-6.1 Terra مقارنة بالإصدار السابق. وتشمل المهام التي يقيسها الاختبار تحويل المخططات المعمارية إلى نماذج ثلاثية الأبعاد، وتحليل مقاطع الرسوم المتحركة إطارًا بإطار لإعداد سجلات زمنية تستخدم في أعمال الترميم.

وعند مستوى التفكير المتوسط، تفوق Terra على GPT-5.6 بفارق 15 نقطة، مع تكلفة تبلغ نحو ثلث تكلفة النموذج السابق. كما اقترب أداؤه من GPT-6 Astra، رغم أن تكلفة الرمز الواحد لا تتجاوز عُشر تكلفته، بحسب نتائج الاختبارات المنشورة.

أما عند استخدام أعلى مستوى من الاستدلال، فقد استهلك Terra رموزًا أقل بثلاث مرات مقارنة بنموذج Claude Opus 5.5، مع تكلفة للرمز تبلغ ربع تكلفته. وأسهم ذلك في خفض التكلفة الإجمالية لإنجاز المهمة بنحو تسعة أضعاف. كما أنجز المهام بسرعة تفوق بثلاث مرات سرعة نموذجي Astra وSol.

تحسينات في الاستدلال البصري والتحكم ببرامج سطح المكتب

حقق GPT-6.1 Terra نتائج متقدمة في اختبار MMMU-Pro، الذي يقيس قدرة النماذج على فهم المحتوى المرئي والاستدلال انطلاقًا منه. وتجاوز النموذج نتائج GPT-5.6 في مختلف إعدادات الاستدلال، واقترب من نتائج GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol، مع تكلفة تشغيل أقل.

وفي اختبار OSWorld 2.1، المخصص لتقييم قدرة الذكاء الاصطناعي على استخدام برامج الحاسوب وتنفيذ إجراءات متتابعة، أظهر Terra تحسنًا في إنجاز المهام التي تتطلب التفاعل مع واجهات التطبيقات. وتشمل هذه الأعمال إنشاء مجسم انطلاقًا من رسم فني أو تنفيذ خطوات متتابعة داخل برنامج مكتبي. وحقق النموذج عند مستوى التفكير المتوسط نتيجة تجاوزت أفضل نتائج الإصدار السابق، مع تكلفة تشغيل منخفضة.

تراجع معدلات الأخطاء والهلوسة

ركزت أوبن إيه آي أيضًا على تحسين دقة الإجابات وتقليل الأخطاء التي قد تظهر عندما يتعامل النموذج مع تعليمات مضللة أو أسئلة مصممة لاختبار موثوقيته.

وبحسب الاختبارات الداخلية للشركة، انخفض معدل الخطأ في المهام المصممة لاستثارة الإجابات غير الدقيقة من 53.6% في GPT-5.6 إلى 16.7% في Terra عند مستوى التفكير المنخفض، أي بتراجع قدره 36.9 نقطة مئوية.

وعند أعلى مستوى من الاستدلال، انخفض معدل الخطأ بمقدار 18 نقطة مئوية ليصل إلى 4.3%، مقتربًا من المستويات المسجلة لنموذجي GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol.

تقدم في البرمجة والمهام العلمية

امتدت التحسينات إلى مهام هندسة البرمجيات. ففي اختبار Terminal-Bench 4.0، الذي يقيس قدرة الوكلاء على حل المشكلات البرمجية عبر سطر الأوامر، حقق Terra نتيجة بلغت 50.3% عند أعلى مستوى من الاستدلال، مقارنة بـ21.5% للإصدار السابق، أي أكثر من ضعف النتيجة السابقة.

ورغم هذا التقدم، أشارت أوبن إيه آي إلى أن نموذجي Sol وAstra يظلان خيارين أفضل لبعض المهام البرمجية الأكثر صعوبة وتعقيدًا.

وفي الاختبارات العلمية، تفوق Terra على GPT-6.1 Sol في معيار Terminal-Bench-Science 0.1 بتكلفة أقل، عند استخدام الأكواد لتتبع انقسام الخلايا في مقاطع فيديو مجهرية متتابعة. كما اقترب من نتيجة Claude Opus 5.5 بفارق خمس نقاط، مع تكلفة تقل عن خُمس تكلفة الأخير.

الأمان والتحكم في تنفيذ المهام

يحمل GPT-6.1 Terra تصنيف العتبة الحرجة في مجالات الأمن السيبراني، وفق إطار الجاهزية الذي تعتمده أوبن إيه آي، مع الحفاظ على الضوابط الأمنية الموجودة في GPT-6 Astra.

وتشير نتائج التقييمات إلى تحسن قدرة النموذج على الالتزام بالمهمة المحددة، وتوضيح القيود التقنية عندما يعجز عن تنفيذ طلب معين. كما أظهرت اختبارات حقن التعليمات مقاومة لمحاولات التلاعب التي تهدف إلى دفعه بعيدًا عن المهمة الأصلية.

وتكتسب هذه الجوانب أهمية خاصة عند استخدام النموذج في أتمتة المهام، إذ لا تتعلق الكفاءة بسرعة التنفيذ وتكلفته فقط، بل تشمل أيضًا قدرته على الالتزام بالتعليمات والتعامل مع الطلبات المضللة.

توفر GPT-6.1 Terra والأسعار

أصبح GPT-6.1 Terra متاحًا لمشتركي خطط Plus وPro وEnterprise وEdu عبر ChatGPT Work وCodex، كما يمكن للمطورين الوصول إليه من خلال واجهة برمجة التطبيقات باستخدام اسم النموذج gpt-6.1-terra.

وتبلغ الأسعار القياسية لواجهة API:

• الرموز المدخلة: دولار واحد لكل مليون رمز.
• الرموز المدخلة عبر الذاكرة المؤقتة: 0.05 دولار لكل مليون رمز.
• الرموز المخرجة: 5 دولارات لكل مليون رمز.

وتستهدف هذه الأسعار خفض تكلفة تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي، خصوصًا في المهام المتكررة التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات أو تنفيذ سلسلة طويلة من الخطوات.

يمثل GPT-6.1 Terra توجهًا نحو جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر عملية في بيئات العمل، من خلال الجمع بين سرعة التنفيذ وتحسين الأداء البصري والبرمجي وخفض التكلفة. ومع ذلك، تظل النماذج الأعلى مثل Astra وSol مناسبة لبعض المهام الأكثر تعقيدًا، ما يجعل اختيار النموذج مرتبطًا بطبيعة العمل والميزانية ومستوى الدقة المطلوب.