Релиз GPT-6.1 Terra от OpenAI: бенчмарки и сравнение

Содержание страницыList
GPT-6.1 Terra — иллюстрация модели с короткой подписью

26 октября 2026 года OpenAI обновила средний класс своей линейки. GPT-6.1 Terra пришла на смену GPT-5.6 Terra, которая месяцем ранее пропустила переход на шестое поколение и теперь шагнула сразу к версии 6.1. Расстановка сил прежняя: внизу Luna, затем Terra, дальше Sol и — выше только звёзды — флагманская Astra.

Заявка у модели узкая и внятная. GPT-6.1 Terra собрана под визуальное понимание, управление интерфейсами и более естественное письмо — т.е. ту часть рабочего процесса, которая состоит из экранов, форм и черновиков, а не исследовательских задач. От предшественницы она отличается вдвое более низкими ценами API и меньшим числом ошибок. Адресат — команды, которые гоняют через нейросеть большие объемы однотипной работы.

Что умеет GPT-6.1 Terra

В анонсе OpenAI показывает модель на четырех типах задач, и все они связаны с экраном.

  • Разбор скриншотов и чертежей: модель читает, что в кадре, и отвечает по содержанию.
  • Действия в приложениях: последовательность кликов и ввода внутри агентной оболочки.
  • Заполнение форм и перенос данных, например из счетов в учетную программу.
  • Создание и правка текста — письма, коммерческие предложения, редактура черновиков.

Пара слов про видео. В карточке модели видео отсутствует: на входе текст и изображения, на выходе — только текст. «Монтаж» в тексте анонса означает не прямую работу с видеофайлом, а действия в видеоредакторе через управление компьютером.

Технические параметры GPT-6.1 Terra по документации такие:

  • контекстное окно — 1 050 000 токенов,
  • максимальный вывод — 128 000 токенов,
  • граница знаний — 1 июня 2026 года.

Усилия на рассуждения переключаются шестью ступенями, от None до Max. Вызов инструментов работает только через Responses API.

GPT-6.1 Terra: бенчмарки и что по ним видно

Собственных тестов GPT-6.1 Terra мы пока не проводили. Все цифры ниже взяты из опубликованных OpenAI графиков запуска — это измерения вендора, а не независимая проверка, но и они кое-что объясняют. В таблице только результаты на максимальном уровне усилий.

Коротко о том, что проверяет каждый тест. Agents’ Last Exam v1 — профессиональные задачи вроде перевода чертежа в трехмерную модель. MMMU-Pro — визуальное понимание на университетском материале. OSWorld 2.1 — работа агента в настольных приложениях. Terminal-Bench 4.0 — задачи в терминале.

Тест, максимум усилий GPT-6.1 Terra GPT-5.6 Terra GPT-6.1 Sol GPT-6 Astra
Agents’ Last Exam v1 60,0% 50,7% 58,6% 59,3%
MMMU-Pro, Vision 85,5% 81,7% 86,3% 86,7%
OSWorld 2.1, офлайн-набор 74,2% 57,1% 78,0% 80,9%
Terminal-Bench 4.0 50,3% 21,5% 55,9% нет данных
Стоимость задачи, Agents’ Last Exam 1,01 $ нет данных 2,00 $ 7,24 $

Отдельный сюжет — фактические ошибки. На внутреннем наборе провокационных запросов их доля при низком уровне усилий упала с 53,6% у GPT-5.6 Terra до 16,7%, а на максимуме — до 4,3%. Неплохо, но это еще предстоит проверить на независимых тестах.

Результаты GPT-6.1 Terra в индексе Artificial Analysis

Из независимых измерений опубликованы данные Artificial Analysis: GPT-6.1 Terra прибавляет шесть пунктов к индексу интеллекта относительно предшественницы, а стоимость задачи на максимуме падает с 1,40 $ до 0,40 $. В агентном программировании лаборатория ставит ей 48 баллов против 54 у GPT-6.1 Sol.

Стоимость решения задачи GPT-6.1 Terra по данным Artificial Analysis

GPT-6.1 Terra: сравнение со старшими моделями

Главный аргумент модели — не абсолютный результат, а отношение результата к счету. На Agents’ Last Exam при среднем уровне усилий GPT-6.1 Terra набирает 57,6%, столько же, сколько GPT-6 Astra на том же уровне. Но задача обходится в 0,29 $ против 4,82 $.

Полезно понимать, откуда берется заявленный отрыв в 15 процентных пунктов от GPT-5.6 Terra: тут сравниваются не лучшие результаты, а средние уровни усилий обеих моделей. Максимум на максимум и дает разрыв около 7 п.п.

Переносить вывод одного теста на все задачи не стоит. На OSWorld 2.1 и Terminal-Bench 4.0 старшие модели ожидаемо лидируют, и для сложных задач программирования сама OpenAI рекомендует GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.

Разделение функций выходит такое:

  • GPT-6.1 Terra лучше подойдет там, где объем работы велик, а цена ошибки невысока: входящие документы, рутина в интерфейсах, черновики и типовая редактура.
  • Sol и Astra предпочтительнее на автономных сценариях и на сложном коде, где одна неверная правка может обойтись дороже всей экономии на токенах.

GPT-6.1 Terra: цена и доступность

Сравнение стоимости моделей OpenAI GPT-6.1 Terra, Sol и Astra

По ценам на момент выхода модель GPT-6.1 Terra доступна на тарифах Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, разработчикам — через API под идентификатором gpt-6.1-terra. В обычном чате ChatGPT и на бесплатном тарифе ее нет.

Стандартные цены API за миллион токенов: 1 $ за входные, 0,05 $ за кэшированные входные и 5 $ за выходные.

У GPT-6.1 Sol это 2 $ и 10 $, у GPT-6 Astra — 10 $ и 50 $.

Цену токенов стоит отличать от стоимости законченной задачи: счет зависит от уровня усилий и числа потраченных на рассуждения токенов.

К тарифу прилагаются две оговорки. Во-первых, запросы длиннее 272 000 входных токенов считаются по удвоенной входной ставке и полуторной выходной. Во-вторых, Batch и Flex тарифицируются вдвое дешевле стандарта.

Про регионы в анонсе не сказано ничего, в системной карте ограничений по странам тоже нет. Однако Россия в официальный список обслуживаемых OpenAI стран не входит по-прежнему. Так что обычный путь к модели в России — агрегаторы с оплатой в рублях.

На 27 октября новая модель уже появилась в нескольких каталогах: у AIgrator, на Fichi.ai, GPTunnel, Study24 и некоторых других сервисах.

Практический вывод

Пробовать GPT-6.1 Terra стоит в первую очередь тем, у кого много однотипной работы с экранами и документами: операционным командам, разработчикам агентных сценариев и всем, кто платит за старшую модель там, где хватило бы среднего класса.

Проверить новинку на своих данных можно буквально за вечер. Вот три тестовых сценария.

  • Дайте модели полтора десятка скриншотов рабочего интерфейса и попросите описать состояние экрана и назвать следующее действие.
  • Прогоните партию входящих счетов: пусть модель вытащит поля в таблицу, а вы посчитаете исправления на сотню строк.
  • Отдайте пять реальных писем на редактуру и сравните с ответом GPT-6.1 Sol, который вдвое дороже.

Средний класс редко попадает в заголовки, и зря: именно он определяет, во сколько обходится ежедневная работа. Интереснее всего в таких релизах не рекорды на графиках, а момент, когда выясняется, что половину привычных задач флагмана давно можно было отдать модели вдвое дешевле.