سعر API ينخفض 50% ونسبة حل مهام Terminal-Bench 4.0 تقفز من 21.5% إلى 50.3%، بحسب أرقام أعلنتها OpenAI نفسها.
ضمن ملف: نماذج الذكاء الاصطناعي، OpenAI
بقلم: سارة | محررة نماذج الذكاء الاصطناعي · صوت تحريري بإشراف بشري
المصدر الأساسي: OpenAI Blog
لماذا يهم
المطورون والشركات التي تؤتمت معالجة الفواتير والنماذج والمستندات يحصلون على نموذج يتحكم في الحاسوب بنصف التكلفة السابقة، ما قد يجعل أتمتة المهام عالية الحجم مجدية اقتصادياً لأول مرة.
شركة محاسبة تصلها مئات الفواتير يومياً، وموظف يفتح كل فاتورة وينقل الرقم والتاريخ واسم المورد إلى برنامج المحاسبة. هذا تحديداً هو المثال الذي اختارته OpenAI لتقديم نموذجها الجديد GPT-6.1 Terra. تصفه الشركة بأنه نموذج سريع وفعّال يجمع الاستدلال البصري التفصيلي، والتحكم الدقيق في الحاسوب، وكتابة أوضح وأكثر طبيعية. والفكرة أن أتمتة هذا النوع من العمل المتكرر عالي الحجم لم تعد مكلفة إلى حد يمنع تطبيقها، فأسعار API القياسية أقل بنسبة 50% من أسعار GPT-5.6 Terra وGPT-6.1 Sol (وفقاً لـ OpenAI).
الفواتير ليست سوى مدخل. بحسب OpenAI، صُمّم النموذج لمهام التواصل والعمل على الحاسوب التي تملأ يوم العمل، من صياغة العروض وتفسير الرسومات الهندسية إلى تعبئة النماذج وتحرير الفيديو. ولقياس ذلك استخدمت الشركة اختبار Agents’ Last Exam، وهو مجموعة مهام مهنية تشمل تحويل رسومات معمارية إلى نموذج ثلاثي الأبعاد، ومراجعة فيلم رسوم متحركة لقطةً لقطة لإعداد سجل مؤقّت زمنياً لفريق ترميم. عند مستوى استدلال متوسط سجّل Terra 15 نقطة مئوية أعلى من GPT-5.6 Terra بنحو ثلث التكلفة، وجاء أداؤه مماثلاً لـ GPT-6 Astra بـعُشر سعره لكل رمز (وفقاً لـ OpenAI). وعند أقصى مستوى استدلال تقول الشركة إن Terra أكفأ بأكثر من ثلاثة أضعاف في استهلاك الرموز من Claude Opus 5.5، وسعره ربع سعره لكل رمز، فتنخفض تكلفة المهمة الواحدة نحو 9 مرات. كما ينجز المهام أسرع بأكثر من ثلاث مرات من GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol (وفقاً لـ OpenAI). وكل هذه أرقام معلنة من الشركة نفسها.
قراءة الفاتورة تحتاج فهماً بصرياً قبل أي نقر على الشاشة. على اختبار MMMU-Pro للاستدلال البصري، تفوّق Terra على GPT-5.6 Terra في كل إعدادات الاستدلال، واقترب كثيراً من نتائج GPT-6 Astra، أقوى نماذج الشركة، ومن GPT-6.1 Sol بتكلفة أقل بكثير (وفقاً لـ OpenAI). أما في OSWorld 2.1، الذي يختبر قدرة الوكلاء على استخدام تطبيقات سطح المكتب لإتمام مهام متعددة الخطوات مثل بناء نموذج ثلاثي الأبعاد من رسم تقني، فقد تجاوز Terra عند الاستدلال المتوسط أفضل نتيجة لـ GPT-5.6 Terra بجزء صغير من تكلفة المهمة (وفقاً لـ OpenAI).
ونقل رقم خاطئ إلى دفاتر المحاسبة أسوأ من عدم نقله أصلاً، لذلك يبدو التحسن في الدقة الواقعية الرقم الأهم في الإعلان كله. على اختبار داخلي من أوامر مصممة لاستدراج الأخطاء، انخفض معدل الخطأ عند الاستدلال المنخفض من 53.6% مع GPT-5.6 Terra إلى 16.7% مع GPT-6.1 Terra، أي تراجع بنحو 37 نقطة مئوية. وعند أقصى استدلال انخفض المعدل 18 نقطة ليصل إلى 4.3%، وهو قريب من معدلات GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol (وفقاً لـ OpenAI). لكن الاختبار داخلي ولم تنشر الشركة تفاصيله، ولذلك لم يتسنَّ التحقق منه بشكل مستقل.
وفي البرمجة جاءت القفزة واضحة. على Terminal-Bench 4.0، الذي يقيس قدرة وكلاء البرمجة على حل المشكلات من سطر الأوامر، مثل إصلاح صفحة ويب يتحرك تخطيطها أثناء التحميل، حلّ Terra عند أقصى استدلال 50.3% من المهام، أي أكثر من ضعف النتيجة المنشورة لـ GPT-5.6 Terra البالغة 21.5% (وفقاً لـ OpenAI). وعلى Terminal-Bench-Science 0.1، الذي يختبر استخدام الكود في مهام بحث علمي مثل تتبع انقسام الخلايا في فيديو بتقنية التصوير المتتابع، تفوّق Terra عند أقصى استدلال على GPT-6.1 Sol بتكلفة أقل، وجاء على بُعد خمس نقاط من Opus 5.5 بأقل من خُمس التكلفة المقدّرة (وفقاً لـ OpenAI). وتعترف الشركة نفسها بأن GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra يظلان الخيار الأفضل لمهام البرمجة الأكثر تعقيداً.
نموذج يتحكم في حاسوبك ويقرأ مستندات من مصادر خارجية يفتح أيضاً باباً للهجمات. بحسب بطاقة النظام المنشورة على مركز سلامة النشر لدى OpenAI، يبلغ Terra العتبة الحرجة في الأمن السيبراني ضمن إطار الجاهزية (Preparedness Framework) لدى الشركة، ويحتفظ بالحمايات التي طُوّرت لـ GPT-6 Astra. وتقول OpenAI إن تقييماتها تُظهر أن النموذج أكثر ميلاً من GPT-5.6 Terra للبقاء ضمن نطاق المهمة والإفصاح بصدق عن حدوده والعوائق المحتملة، وإنه أبدى مقاومة قوية لهجمات حقن الأوامر (prompt injection) المصممة لحرفه عن مهمة المستخدم. ونرى أن بلوغ نموذج رخيص وسريع هذه العتبة مسألة تستحق التوقف. فكلما انخفض سعر القدرة السيبرانية المتقدمة اتسعت دائرة من يصل إليها، والضمانات هنا تعتمد على ما تعلنه الشركة عن اختباراتها.
عملياً، بدأ توفير النموذج اليوم لكل مستخدمي باقات Plus وPro وEnterprise وEdu في ChatGPT Work وCodex، وتقول الشركة إن حصة الاستخدام نفسها تغطي مهام أكثر مما تغطيه مع GPT-5.6 Terra، وأكثر بكثير مما تغطيه مع GPT-6.1 Sol أو GPT-6 Astra. ويصل إليه المطورون عبر API باسم gpt-6.1-terra، بسعر 1 دولار لكل مليون رمز إدخال، و0.05 دولار لكل مليون رمز إدخال مخزّن مؤقتاً، و5 دولارات لكل مليون رمز إخراج (وفقاً لـ OpenAI). لم يذكر الإعلان أي قيود جغرافية أو تفاصيل عن دعم اللغة العربية تحديداً. والقصة كلها تستند إلى مصدر وحيد هو OpenAI، ولم تتوفر حتى الآن اختبارات مستقلة تؤكد مقارناتها مع Claude Opus 5.5. فإذا كنت تدير خط أتمتة لمعالجة المستندات أو تعبئة النماذج، فالأجدى أن تختبر Terra على عيّنة من بياناتك الفعلية قبل نقل الحمل كله إليه. هل ستكفي نصف التكلفة لتعويض الفارق مع النماذج الأعلى في المهام المعقدة؟
المصادر
- Introducing GPT-6.1 Terra openai.com
- Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra – OpenAI Deployment Safety Hub deploymentsafety.openai.com
