EXPLORINEER
vi

KR — 전자신문

OpenAI ra mắt 'GPT-6.1 Terra' tiết kiệm chi phí hơn, tăng cường thị giác và điều khiển máy tính

AI2 phút đọc

OpenAI vừa ra mắt mô hình AI mới tên GPT-6.1 Terra. Mô hình này có thể hiểu hình ảnh và màn hình, điều khiển phần mềm, và giá dùng chỉ bằng một nửa so với phiên bản trước.

Chuyện gì đã xảy ra?

Ngày 26/5 (giờ địa phương), OpenAI chính thức ra mắt GPT-6.1 Terra. Mô hình này hiểu được ảnh và màn hình, và có thể điều khiển các ứng dụng thật. Nó nhắm đến các công ty muốn dùng AI để tự động hóa công việc văn phòng. Các việc nó làm được gồm viết đề xuất, đọc bản vẽ kỹ thuật, điền biểu mẫu và chỉnh sửa video.

Những con số chính

  • Giá API tiêu chuẩn thấp hơn 50% so với GPT-5.6 Terra và GPT-6.1 Sol.
  • Giá là 1 USD cho 1 triệu token đầu vào và 5 USD cho 1 triệu token đầu ra.
  • Trong bài kiểm tra Agent Last Exam ở mức suy luận trung bình, điểm cao hơn GPT-5.6 Terra 15 điểm phần trăm.
  • Chi phí mỗi tác vụ khoảng một phần ba so với mô hình cũ.
  • So với GPT-6 Astra, hiệu năng trong cùng bài kiểm tra gần như ngang nhau. Giá mỗi token chỉ bằng một phần mười, và hoàn thành tác vụ nhanh hơn hơn 3 lần.

Vì sao có nhiều loại mô hình?

OpenAI bán các mô hình AI theo nhiều cấp. Mô hình lớn hơn thì mạnh hơn nhưng tốn nhiều chi phí vận hành hơn. Terra được định vị là mô hình giá trị, nghĩa là hiệu năng tốt so với số tiền bỏ ra. Theo OpenAI, với các việc lập trình rất khó, GPT-6.1 Sol hoặc GPT-6 Astra phù hợp hơn.

Vì sao tin này quan trọng?

Giá rẻ hơn giúp doanh nghiệp dùng AI cho công việc hằng ngày dễ hơn. Ít lỗi sự thật hơn cũng giúp mô hình đáng tin hơn. OpenAI xếp khả năng an ninh mạng của mô hình ở mức "Critical", tức mức rủi ro cao nhất của họ, và áp dụng các biện pháp bảo vệ giống như đang dùng cho Astra.

Cần theo dõi điều gì?

  • Các công ty có dùng Terra để tự động hóa văn phòng trên quy mô lớn hay không.
  • Kết quả kiểm tra độc lập so với kết quả do OpenAI tự công bố.
  • Mô hình làm việc thế nào với các tác vụ thật ngoài bài kiểm tra của OpenAI.
  • Các biện pháp bảo vệ an ninh hoạt động ra sao với mô hình ở mức rủi ro mạng cao nhất.

Chú giải

OpenAI
Công ty nghiên cứu và phát triển các mô hình AI, trong đó có GPT.
API
Cổng kết nối giúp phần mềm của công ty gọi và dùng mô hình AI.
Agent Last Exam
Bài kiểm tra đo khả năng AI tự làm các việc nhiều bước.
GPT-6 Astra
Mô hình lớn, mạnh hơn của OpenAI, dành cho các việc khó như lập trình phức tạp.
AIThe Verge

Anthropic đốt khí đốt để tiếp sức cho làn sóng AI

Trong hồ sơ S-1 nộp cho Ủy ban Chứng khoán Mỹ (SEC), Anthropic thừa nhận các trung tâm dữ liệu của công ty ngày càng phụ thuộc vào khí tự nhiên, chủ yếu là mê-tan, khiến kế hoạch mở rộng dễ bị tổn thương trước giá nhiên liệu tăng và các hạn chế về chuỗi cung ứng. Công ty cũng cho biết một số trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ dùng điện từ tua-bin khí tại chỗ, và nhiệt độ toàn cầu tăng có thể làm tăng chi phí vận hành. Anthropic cảnh báo các cơ quan quản lý có thể áp đặt điều kiện hoặc khoản phí đối với trung tâm dữ liệu liên quan đến tác động lên lưới điện.

AI전자신문

OpenAI cho biết đã giải các bài toán khó về toán học, khoa học máy tính và vật lý; các nhà khoa học đoạt giải Nobel sẽ kiểm chứng

OpenAI cho biết vào ngày 26 (giờ địa phương) rằng các mô hình AI của hãng đã đưa ra chứng minh mới cho ba bài toán lâu đời trong điều hòa giải tích, lý thuyết độ phức tạp tính toán và lý thuyết trường lượng tử. Việc xác minh độc lập và giải thích kết quả sẽ có sự tham gia của các nhà nghiên cứu hàng đầu, trong đó có người đoạt giải Nobel Vật lý và những người đề xuất các giả thuyết quan trọng. Các chứng minh toán học và khoa học máy tính đã được hình thức hóa bằng Lean, còn tài liệu vật lý được giữ lại công bố theo yêu cầu của các nhà nghiên cứu bên ngoài.

AITechCrunch

Hồ sơ IPO của Anthropic tiết lộ chiến lược giữ chân khách hàng doanh nghiệp

Hồ sơ S-1 của Anthropic cho thấy hơn một nửa khách hàng chi trên 100.000 USD mỗi năm hiện sử dụng cả nền tảng Claude lẫn một ứng dụng chính thức như Claude Code hoặc Cowork, tăng từ khoảng 30% vào cuối năm ngoái. Công ty báo cáo tỷ lệ giữ chân doanh thu thuần khoảng 900% tính đến cuối quý 3 và cho rằng "cách tiếp cận tích hợp" giữa mô hình, nền tảng phát triển và ứng dụng thúc đẩy tăng trưởng này. Hồ sơ cũng nêu những rủi ro, trong đó có việc các đối tác đám mây ngày càng coi Anthropic là đối thủ cạnh tranh.

AIThe Verge

Kevin Roose đã "nghiện" AGI. Vậy còn bạn thì sao?

Trong một cuộc phỏng vấn trên Decoder, Nilay Patel trò chuyện với nhà báo Kevin Roose về cuốn sách mới The AGI Chronicles, nói về các công ty đang đua nhau phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Hai người cũng thảo luận về việc Roose rời The New York Times để làm việc độc lập, bao gồm việc ra mắt podcast Machine Gods cùng Casey Newton, cũng như những thách thức mà các công ty truyền thông gặp phải khi chuyển sang video.