オープンAIは、GPT-6 アストラに続いて GPT-6 ソル（Sol）と GPT-6 ルナ（Luna）を発表した。業務の複雑さや規模、必要な処理速度、予算に応じて適切なモデルを選択できるよう、ラインナップを拡充した。
オープンAIは23日、GPT-6 ソルとルナを公開した。両モデルは GPT-6 アストラと同様の方法で学習し、専門業務、事実の正確性、コーディング、コンピュータ使用などにおいて、前世代の GPT-5.6 ソルと GPT-5.6 ルナよりも性能を向上させた。
GPT-6 アストラが高い性能が求められる重要な業務向けのモデルであるのに対し、ソルとルナは向上した性能をより迅速かつコスト効率的に提供することに焦点を当てている。これにより、日常業務やさまざまなサービスで GPT-6 を活用できるようにしたとオープンAIは説明している。
オープンAIは、実際の業務環境で人工知能の作業遂行能力を評価する「オートメーションベンチ」において、GPT-6 ソルの性能が GPT-6 アストラを上回ったと発表した。
オートメーションベンチは、営業・マーケティング・運営・顧客サポート・財務・人事などの業務で47のツールを活用し、作業を最初から最後まで遂行する能力を評価する。GPT-6 ソルは最も高い「xhigh」推論レベルで33.2%を記録した。これは、GPT-6 アストラの「low」推論レベルのスコア30.3%を上回る数値である。
GPT-6 ルナは「high」推論レベルで GPT-5.6 ルナよりも5.4ポイント高いスコアを記録した。作業あたりのコストは58%低下した。推論レベルはモデルが問題を解決するために投入する推論リソースの程度を示す。複雑な作業では推論レベルを上げて性能を優先し、相対的に単純な作業では下げて速度とコスト効率を高めることができる。
事実の正確性も改善された。オープンAIは、利用者が以前のモデルの事実誤りを指摘した非識別化された実際のチャットGPTの会話を基に事実の正確性を評価した。GPT-6 ソルは GPT-5.6 ソルよりも約半分の誤りを記録し、GPT-6 アストラに近い事実の正確性をより低コストで実現した。
コーディング性能と開発効率も改善された。技術・コーディング関連の会話で専門用語や不自然な表現、不必要な詳細説明を減らし、核心をより明確かつ簡潔に伝えることができるようにした。
GPT-6 ソルとルナは、プラス・プロ・ビジネス・エンタープライズ・エデュ利用者を対象にチャットGPTワークとコーデックスで提供される。無料・有料プランの利用者はデスクトップアプリで GPT-6 ルナを使用できる。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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