OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra и меняет правила цен на ИИ

OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra — и это, пожалуй, самый показательный релиз компании за последний год. Не потому, что модель стала абсолютным чемпионом по интеллекту, а потому, что она меняет саму логику ценообразования на рынке ИИ. Формально это модель среднего сегмента, которая по возможностям подошла вплотную к флагманам, но стоит в разы дешевле. Стандартный API-тариф урезан вдвое по сравнению с GPT-5.6 Terra: доллар за миллион входных токенов, пять центов за миллион кэшированных входных и пять долларов за миллион выходных. При этом возможности не просто не просели — они выросли.

Главная фишка новинки сформулирована предельно прагматично: быстрее, сильнее и заметно дешевле в задачах управления компьютером. Terra нативно понимает экран, умеет согласованно работать сразу в нескольких приложениях и писать обычным языком, а целевая аудитория у неё предельно конкретная — офисные сотрудники, чей рабочий день состоит из переключения между окнами и заполнения форм. Сооснователь OpenAI Грег Брокман заявил, что компьютерные способности Terra перешагнули некий качественный порог и в работе модель оказалась быстрее, чем он сам. Модель уже доступна подписчикам Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, а разработчики могут вызывать её через стандартный API под именем gpt-6.1-terra.

Официальные бенчмарки рисуют картину, которую в компании описывают так: Terra — не самая мощная модель OpenAI, но она дотягивается до уровня флагманов при принципиально меньших затратах. В тесте Agents' Last Exam, где проверяется умение ИИ работать в профессиональном софте — от превращения архитектурных чертежей в трёхмерные модели до покадрового разбора анимации с генерацией логов, — средний уровень Terra обошёл GPT-5.6 Terra на пятнадцать процентных пунктов, а стоимость одной задачи оказалась примерно втрое ниже. Более того, по качеству она сравнялась с топовой GPT-6 Astra, но при цене за токен в десять раз меньше и скорости выполнения задач более чем втрое выше, чем у Astra и GPT-6.1 Sol. В визуальном бенчмарке MMMU-Pro Terra при любой глубине рассуждений опережает предшественницу и почти догоняет флагманы. В компьютерном OSWorld 2.1 средний уровень новинки превысил прежний максимум GPT-5.6 Terra. А в Terminal-Bench 4.0 максимальная версия решила 50,3 процента задач против 21,5 процента у прошлой модели — рост более чем вдвое. Отдельно в OpenAI отмечают снижение галлюцинаций: в жёстком внутреннем тесте на фактическую точность доля ошибок при низкой интенсивности рассуждений упала с 53,6 до 16,7 процента, а на максимуме — до 4,3 процента, почти как у флагманов. При этом компания честно предупреждает: для самых сложных задач по программированию, науке и глубоким рассуждениям лучше по-прежнему брать Sol и Astra.

В сводном индексе интеллекта от Artificial Analysis максимальная версия Terra набрала 48 баллов — позади Claude Opus 5.5, Kimi K3.1 Pro, Gemini 4 Argon, Meta Muse Wonder и GPT-6.1 Sol, но впереди Grok 4.7 и Xiaomi MiMo-V2.6-Pro. То есть глобально это крепкий середняк верхней лиги. Куда интереснее то, что показывают живые тесты. На платформе DesignArena обеим моделям дали одинаковое задание: изобразить башню Белен в Лиссабоне в золотой час, с каменными канатами, открытыми балконами, зубцами и купольными башенками, а в кадре — чайки, парусники и мост 25 апреля в тумане. Terra потратила почти вчетверо больше времени и на 48 процентов больше токенов, но из-за низкой цены итоговая стоимость оказалась на 38 процентов ниже: 47 центов против 77 у предшественницы. Зато и картинка получилась заметно детальнее. Разработчик Виктор Нунес сравнил Terra и Sol в режиме Fast на длинной универсальной форме: Terra справилась на 53,5 секунды раньше, и аккаунт OpenAI для разработчиков сам перепостил это демо. Ещё один пользователь, Лео, сопоставил Terra с Claude: по интеллекту она уступает Sonnet 5.5 и Opus 5.5, зато выдаёт 283 токена в секунду — в 3,4 раза быстрее Opus — при стоимости задачи около 0,4 доллара, то есть примерно в пятнадцать раз дешевле. Его вывод звучит трезво: за умом идти к Sonnet, за скоростью и экономией — к Terra, а до Opus она пока не дотягивает.

Но самый громкий сюрприз дня — даже не модель. В тот же день OpenAI объявила о трёх научных результатах, полученных её внутренней ИИ-системой в математике, информатике и физике. Речь о гармоническом анализе, теории сложности и квантовой теории поля, причём компания опубликовала не только текстовые доказательства, но и формализации на языке Lean. Первый результат — доказательство гипотезы локальной гладкости во всех размерностях, которое, по словам OpenAI, попутно закрывает гипотезу Какии и гипотезу ограниченности Стейна; задача восходит к работе математика Кристофера Согге 1991 года и до сих пор была решена лишь частично. Второй удар ещё смелее: система, как утверждается, доказала ложность гипотезы экспоненциального времени, на которой десятилетиями держались многие выводы информатики, — правда, это не означает решения проблемы P против NP и не сулит немедленных практичных алгоритмов. Третий результат касается существования некоторых четырёхмерных квантовых теорий поля, включая квантовую хромодинамику, и затрагивает часть знаменитой задачи тысячелетия о существовании теории Янга — Миллса и массовом зазоре, хотя сам зазор пока не закрыт, так что приз в миллион долларов на столе. Все материалы проходят внешнюю проверку, в том числе у нобелевского лауреата Дэвида Гросса. Одновременно удешевить управление компьютером и замахнуться на задачи, десятилетиями не дававшиеся человечеству, — ход, который сложно назвать случайным на фоне чужих громких заголовков.