GPT-6 Astra: Интеллект нового поколения | OpenAI
Новое поколение интеллекта
Представляем GPT-6 Astra, самую интеллектуальную и оптимизированную модель в мире.
GPT-6 Astra объединяет многолетние исследования и смелые решения в области предварительного обучения, обучения с подкреплением и согласования. Astra — это передовая технология для использования на компьютерах, в веб-браузерах, разработке программного обеспечения, кибербезопасности, науке и профессиональной работе. Astra достигает 98% результата в тесте FrontierMath Tier 4, уже помогая решить давние открытые проблемы в математике. Astra также достигает 99,9% результата в ARC-AGI-3 и 100% в ExploitBench. Кроме того, она открывает новые горизонты в использовании компьютеров и браузеров, справляясь с самыми сложными задачами профессиональной работы с непревзойденной скоростью, точностью и рассудительностью.
Сегодня GPT-6 Astra внедряется в ограниченном количестве организаций, а в ближайшие дни станет доступен всем пользователям ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, а также через API OpenAI, Microsoft Azure и AWS Bedrock.
« На ARC-AGI-3 Astra превзошла наш базовый показатель эффективности действий человека на 96% уровней, фактически достигнув паритета с человеком по этому показателю. Это не только лучшая модель, которую мы когда-либо тестировали, но и значительный скачок в производительности передовых моделей — не только в ее способности ориентироваться и решать задачи в новых условиях, но и в том, насколько эффективно она учится это делать » .
Astra — наша наиболее соответствующая модель, значительно улучшенная в понимании намерений пользователя и поведения модели — вы можете делегировать задачи с большей уверенностью в оценке Astra. В качестве одного из способов проверки этого мы разработали новую систему оценки, основанную на инциденте с «обнимающим лицом», которая оценивает, выйдет ли модель, столкнувшаяся со сложной или невыполнимой задачей, за пределы своей предполагаемой области применения. По сравнению с GPT-5.6 Sol, которая без производственных мер защиты выходила за пределы разрешенной цели в 48% случаев, GPT-6 Astra делала это в 0% случаев.
Лучшая в мире модель использования компьютеров
GPT-6 Astra открывает новые горизонты в скорости, точности и безопасности использования компьютера. Она может брать на себя рутинные задачи, такие как заполнение онлайн-форм, обновление записей о клиентах в CRM и организация вашего календаря. Она может проводить онлайн-исследования и составлять резюме в вашей электронной почте или в редакторе документов. Она может анализировать научные данные, строить графики, создавать веб-сайты и запускать проверки качества интерфейса, чтобы убедиться в работоспособности всех функций сайта. Она может помочь вам автономно устанавливать и тестировать программное обеспечение, а также устранять проблемы, которые вы видите на экране. Эти улучшения также отражены в наших передовых результатах оценки.
Эти улучшения также приводят к значительному повышению эффективности при выполнении реальных интеллектуальных задач. В симуляциях задержки на OSWorld 2.0 Astra демонстрирует более высокую производительность при использовании компьютера примерно на 47% меньше времени на задачу, чем GPT-5.6 Sol, достигая 72,6% при приблизительно 40 минутах на задачу, по сравнению с 65,7% при приблизительно 75 минутах. 3
Возможности вычислительной техники GPT-6 Astra можно увидеть в результатах работы в самых разных областях, включая разработку игр, электротехнику и повседневную интеллектуальную работу:
Наряду с Astra, мы также обновляем крепление Codex, чтобы значительно повысить скорость работы компьютера. В сочетании с эффективностью Astra это приводит к ускорению выполнения задач в 1,9 раза по сравнению с текущей версией GPT-5.6 Sol в бенчмарке Mind2Web. Улучшения скорости модели означают, что она может выполнять за вас многие трудоемкие жизненные задачи быстрее, чем вы сами. 4
«В день запуска мы интегрируем GPT-6 Astra в тестовую среду Devin, где он демонстрирует самые высокие показатели производительности на нашем внутреннем тестовом бенчмарке. Его превосходные возможности в работе с компьютером, написании кода и понимании кодовой базы улучшили тестирование сразу после установки: видеоролики стали заметно проще для восприятия, а отчеты — более понятными и лаконичными».
Резкий скачок в профессиональной деятельности
GPT-6 Astra сочетает в себе достижения в области компьютерных технологий с целенаправленным обучением для профессиональной среды, помогая решать сложные рабочие задачи. Он объединяет интеллектуальные возможности, необходимые для решения сложных проблем, со способностью выполнять многоэтапные рабочие процессы и создавать качественные документы, электронные таблицы и презентации.
GPT-6 Astra — это наша лучшая модель для работы с существующими шаблонами и создания слайдов, которые хорошо структурированы и лаконично передают ключевые моменты в структурированном виде. Она создает четкие, хорошо структурированные документы, презентации, электронные таблицы и аналитические отчеты, которые соответствуют вашим шаблонам и вашему стилю письма и визуального оформления. Astra также обучена извлекать из выходных данных только тот контекст, который имеет значение, вместо повторения информации, ненужной для текущей работы. Все это означает, что она может создавать более полезные артефакты, соответствующие контексту и стандартам вашего бизнеса.
GPT-6 Astra также обеспечивает более качественную визуальную обработку веб-сайтов, игр, приложений и рендеров. С помощью функции « Сайты » (открывается в новом окне) в ChatGPT, Astra может создавать, размещать и делиться веб-сайтами, веб-приложениями и играми непосредственно из командной строки.
«Astra дает нам значительное преимущество как в возможностях, так и в эффективности. Она успешно выполняет наши самые сложные творческие рабочие процессы, используя при этом до 20% меньше токенов, чем другие модели, которые мы тестировали. Что наиболее важно для наших клиентов, это означает более высокое качество результатов».
Когда инструкции допускают интерпретацию, GPT-6 Astra лучше предыдущих моделей принимает правильные решения. Она использует контекст для заполнения рутинных пробелов и задает целенаправленные вопросы, когда ответ может изменить результат. В Codex она может задавать вопросы асинхронно, продолжая работу, не зависящую от вашего ответа. Если вы не отвечаете, она продолжает работу, исходя из разумных предположений, где это уместно, но ждет вашего ответа по важным решениям.
Приведенные ниже примеры показывают, как компания Astra сотрудничает в решении повседневных задач, где недостающая информация может существенно изменить ответ.
Astra также лучше справляется с сохранением ориентации по мере развития задачи. Более ранние модели иногда рассматривали управляющие сообщения как новую цель, теряя из виду первоначальный запрос или предыдущие ограничения. Astra же учитывает новые требования, меняет курс по запросу и отвечает на побочные вопросы, не отступая от более важной задачи.
«Astra представляет собой значительное улучшение качества по сравнению с GPT-5.6 Sol при решении сложных юридических задач. В ходе наших первых тестов Astra выделилась тем, что подходит к юридической работе так, как это делает опытный юрист: она отличает документы от устоявшихся записей, выявляет необоснованные предположения и преобразует пробелы в конкретные формулировки».
Программирование
GPT-6 Astra — лучшая на сегодняшний день модель для разработки программного обеспечения.
«GPT-6 Astra демонстрирует самые высокие показатели производительности в наших внутренних тестах кода и показывает явный шаг вперед в оценке интуитивности торговли по сравнению с GPT-5.6 Sol. При использовании для агентного программирования GPT-6 Astra обеспечивает более понятный для разработчиков способ обмена данными и генерирует код, для достижения производственного качества которого требуется меньше итераций».
«Мы протестировали Astra с низким, средним и высоким уровнем затрат усилий в рамках одной из наших первых оценок, и она значительно превзошла GPT 5.6 Sol. Более высокие затраты усилий обеспечивают больше итераций при новой сборке, больше проверок с помощью тестирования в браузере и склонность к выполнению кода вместо применения патчей. Понимание того, как модель распределяет свои усилия, позволяет нам предоставлять миллионам разработчиков более быстрый и надежный путь от идеи к работающему приложению».
1 из 2
В Astra мы представляем новый способ сохранения и извлечения контекста в Codex, когда контекстное окно заполняется. Исторически сложилось так, что модели использовали компактирование для обобщения работы во время длительных сессий, например, при отладке сложных проблем или выполнении масштабных рефакторингов. Каждое компактирование может упускать детали о причинах сбоя исправления или о поведении компонента. В Codex Astra может сохранять заметки между контекстными окнами, сохраняя накопленные детали без повторного сжатия их в единое резюме. Более ранние контекстные окна остаются доступными для поиска, поэтому Astra может находить требования или результаты тестирования из предыдущих сообщений и выходных данных инструментов — даже если эта информация не была зафиксирована в заметках. Вы можете включить эту экспериментальную функцию в файле config.toml вашего Codex (откроется в новом окне) , и она станет функцией по умолчанию для Astra в ближайшие недели.
Продвижение научных открытий
«Суть истории такова: конец одной эпохи, начало другой».
GPT-6 Astra — это значительный шаг вперед для научных открытий, математики и здравоохранения. Сегодня мы делимся еще двумя результатами, касающимися промежутков между простыми числами. 9 , 10
Компания Astra также устанавливает новые рекорды в ряде оценок по математике и естественным наукам.
Astra может помочь в практической работе, лежащей в основе научных открытий. Сочетая научное мышление с использованием компьютеров, она может работать непосредственно в специализированном программном обеспечении для анализа данных и изучения результатов, помогая исследователям оценивать доказательства и решать, что следует исследовать дальше.
Кибербезопасность
Как мы обсуждали в нашем обзоре безопасности , Astra представляет собой значительный шаг вперед в развитии кибервозможностей и соответствует критическому порогу кибербезопасности в рамках нашей системы обеспечения готовности . Ее способность выявлять и разрабатывать уязвимости нулевого дня может помочь специалистам по защите находить и устранять слабые места, но также создает потребность в более надежных мерах защиты. Чтобы понять, насколько широки эти возможности, мы провели внутренние и сторонние экспертные оценки Astra.
Сначала мы протестировали модель без производственных мер защиты на ExploitBench и ExploitGym, которые оценивают способность моделей превращать известные уязвимости программного обеспечения в работающие эксплойты. На ExploitBench Astra достигла идеального результата в 100%, по сравнению с 78,5% для GPT-5.6 Sol, нашей предыдущей перспективной модели, способной к кибератакам. На ExploitGym Astra достигла 42,4% успеха, по сравнению с 30,3% для GPT-5.6 Sol, при этом используя значительно меньше выходных токенов. 13
Учитывая опасения, что воздействие исторических уязвимостей программного обеспечения могло повлиять на результаты бенчмарков, мы также оценили Astra на двух новых бенчмарках. Во-первых, мы создали внутренний бенчмарк «ExploitBench (июнь–август 2026 г.)» для проверки разработки эксплойтов с использованием уязвимостей за предыдущие три месяца. 14 Astra показала существенно более высокие показатели выполнения произвольного кода, чем GPT-5.6 Sol на этом наборе данных, используя при этом гораздо меньше выходных токенов. В ходе оценки Astra даже обнаружила и использовала две ранее неизвестные уязвимости нулевого дня. Мы сообщаем об обеих уязвимостях их разработчикам.
Мы также протестировали Astra на SRE-Bench 15 , бенчмарке, измеряющем способность моделей реконструировать бинарные файлы программного обеспечения для понимания его основной логики без доступа к исходному коду. Astra решила 88,0% задач с первой попытки и 99,2% с четырех попыток, по сравнению с 55,9% и 68,7% для GPT-5.6 Sol соответственно.
Помимо сравнительных тестов, экспертные оценки показали, что Astra, запущенная без мер защиты в производственной среде, может использовать ранее неизвестные уязвимости для выполнения произвольного кода в защищенных браузерах и создания эксплойтов для повышения привилегий в защищенных операционных системах.
Как мы обсуждали в статье «Окно защитника» , передовые кибервозможности могут помочь защитникам быстрее находить уязвимости, но они также упрощают их использование, повышая необходимость адаптации защитников. С выходом сегодня новой версии Astra защитники могут использовать её для выполнения таких задач, как проверка безопасности кода и установка патчей.
Однако Astra откажется выполнять более сложные задачи в области кибербезопасности, такие как создание прототипов эксплойтов для уязвимостей. В рамках OpenAI Daybreak мы планируем расширить доступ и внедрить менее строгие меры защиты в ближайшие недели. Это позволит использовать более эффективные методы защиты, включая проверку уязвимостей и прототипов, анализ вредоносного ПО и разработку систем обнаружения.
Мы также усилили защиту от потенциального киберпреступления, расширив наш комплекс мер безопасности для GPT-5.6 Sol. Это включает в себя повышение устойчивости модели к потенциальным взломам и расширение контекста для наших систем мониторинга. Мы продолжаем проводить тщательное внутреннее и внешнее тестирование, включая автоматизированные оценки с помощью наших внутренних специалистов по кибербезопасности . Более подробная информация о наших мерах кибербезопасности и тестировании доступна в карточке системы Astra (открывается в новом окне) и в нашем блоге .
Ответственное выравнивание и развертывание GPT-6 Astra
Astra — наша наиболее соответствующая модель. Astra превосходно проявляет осторожность, уважает границы задач и обеспечивает прозрачную коммуникацию. Эта работа — последний результат нашей многолетней исследовательской программы, направленной на обучение моделей, которые остаются соответствующими намерениям человека от начала до конца.
В условиях повышенной чувствительности Astra действует с осторожностью, соизмеримой с риском. В ходе оценки задач использования компьютера, специально подобранных для выявления неправомерного поведения, Astra более успешно избегала непредвиденных последствий. Использование дополнительных мер безопасности, предлагаемых по умолчанию, показало еще более высокие результаты.
Astra также с большей вероятностью будет работать в рамках ограничений, установленных пользователем и подразумеваемых окружающей средой. В ходе внутренней оценки Astra ни разу не пыталась обойти отказ в автоматической проверке Codex. Это подтвердилось даже тогда, когда автоматическая проверка была намеренно настроена таким образом, чтобы ее можно было обойти, и задача была невыполнима иным способом. Такое уважение к ограничениям окружающей среды согласуется с результатами нашей оценки невыполнимых киберзадач, о которых мы рассказали во введении к этому посту, и другими выводами, задокументированными в нашей системной карте (открывается в новом окне) .
Кроме того, Astra устанавливает новые стандарты в области прозрачного взаимодействия с пользователями. В одном из исследований Astra в три раза реже, чем GPT-5.6 Sol, допускает неточные заявления о своих возможностях и функционале.
В ходе наших оценок было установлено, что письменные рассуждения Astra сложнее контролировать, чем рассуждения GPT-5.6 Sol, на основе тестов, в которых от системы явно требовалось избегать контроля. Мы объясняем это лучшим контролем Astra над письменными рассуждениями при решении более простых задач и способностью решать проблемы с меньшим количеством письменных шагов. Astra по-прежнему испытывает трудности с сокрытием рассуждений, необходимых для сложных задач, но мы серьезно относимся к этому снижению. Улучшение возможности контроля остается приоритетным направлением исследований, и прилагаемая системная карточка (открывается в новом окне) подробно описывает наши выводы и текущую работу.
Обучение выравниванию является основой нашего подхода к развертыванию. В качестве дополнительного уровня защиты мы также внедряем системные средства защиты, такие как автоматическая проверка Codex (открывается в новом окне) и мониторинг рассуждений и действий агентов, чтобы помочь обнаружить и локализовать небезопасное поведение. Как описано в нашем обновлении по безопасности , мы также развертываем мониторинг несоответствий в производственной среде для моделей класса Astra, чтобы иметь представление о несоответствиях и помочь локализовать их наихудшие проявления. Эти средства защиты аналогичны нашему мониторингу для внутренних развертываний и включают в себя систему классификаторов, которые проверяют рассуждения и действия модели на предмет несанкционированного поведения и автоматически останавливают потенциально несанкционированную деятельность.
Учитывая значительное повышение уровня кибербезопасности Astra, мы особенно тщательно подходим к обеспечению безопасности этого развертывания. Дополнительные проверки безопасности иногда могут замедлять, приостанавливать или останавливать законную работу, включая защиту от киберугроз. Если задача приостановлена в ChatGPT или Codex, вас могут попросить проверить действие перед продолжением. В API задача будет остановлена. Эти проверки иногда могут прерывать законную работу, и мы продолжаем совершенствовать эту систему, чтобы уменьшить количество ненужных прерываний. Мониторинг несоответствий не может заменить согласованность: наша цель — создавать модели, которые надежно остаются в рамках разрешенной области действия, чтобы эти средства защиты не нуждались во вмешательстве.
Доступность
Сегодня GPT-6 Astra запускается для ограниченного числа организаций, а в ближайшие дни станет доступен всем пользователям ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, а также через API OpenAI, Microsoft Azure и AWS Bedrock. Использование Astra включено в существующие лимиты подписки — пользователи и компании также смогут приобрести кредиты для дополнительного использования. Пользователи планов Pro, Business и Enterprise также получат доступ к GPT-6 Astra Pro. Администраторы корпоративных планов могут включить Astra для своего рабочего пространства; при запуске доступ по умолчанию отключен.
Astra поддерживает нулевое хранение данных для соответствующих клиентов API, и, как мы сообщали в прошлом месяце, мы тестируем обработку данных в целях обеспечения конфиденциальности , чтобы усилить мониторинг безопасности, сохраняя при этом конфиденциальность клиентов.
Для разработчиков GPT-6 Astra будет доступен в API OpenAI под названием gpt-6-astra , а также через Microsoft Azure и Amazon Bedrock.
Стандартная цена API OpenAI составляет 10 долларов США за миллион входных токенов и 50 долларов США за миллион выходных токенов. Для чтения и записи в кэш применяются отдельные тарифы. В API доступен быстрый режим для GPT-6 Astra, обеспечивающий до 2 раз большую скорость обработки по сравнению со стандартным режимом при 2-кратном увеличении цены.
Использование компьютера
|
Использование компьютера |
GPT‑6 Астра |
GPT‑5.6 Sol 2 |
Басня Клода 5.1 |
Басня Клода, часть 5 |
Клод Опус 5 |
Gemini 3.8 Flash |
|
Последний экзамен агентов |
59,3% |
53,6% |
— |
48,7% |
55,5% |
— |
|
OSWorld 2.0 (v2026.08.08, офлайн-набор, частичная партитура) |
72,6% |
65,7% |
— |
— |
70,2% 3 |
— |
|
ScreenSpot-Pro (без инструментов) |
92,7% |
76,9% |
— |
87,3% 17 |
— |
— |
Профессиональный
|
Профессиональный |
GPT‑6 Астра |
GPT‑5.6 Sol |
Басня Клода 5.1 |
Басня Клода, часть 5 |
Клод Опус 5 |
Gemini 3.8 Flash |
|
AutomationBench |
41,4% |
18,1% |
31,4% |
17,4% |
26,9% |
— |
|
BenchCAD |
95,9% |
83,3% |
84,3% 5 |
67,5% 5 |
82,1% 5 |
— |
|
BrowseComp |
91,5% |
90,4% |
— |
87,4% |
90,8% |
— |
|
Струнные квартеты OpenScore (1 — OMR-NED) |
0,84 |
0,19 |
— |
— |
— |
— |
|
Задачи внутреннего дизайна |
50,0% |
47,4% |
— |
35,8% |
— |
— |
|
Внутренние задачи в области анализа данных |
40,9% |
30,5% |
— |
34,7% |
— |
— |
|
Индекс искусственного интеллекта v4.1.1 |
61.2 |
60.9 |
65.7 |
62.1 |
63.1 |
58.7 |
Программирование
| Программирование | GPT‑6 Астра | GPT‑5.6 Sol | Басня Клода 5.1 | Басня Клода, часть 5 | Клод Опус 5 | Gemini 3.8 Flash |
| Терминальный стенд 4.0 | 57,9% | 37,3% | 55,8% | 44,5% | 52,6% | 19,1% |
| DeepSWE v1.1 | 74,1% | 72,7% | 67,4% | 69,9% | 73,7% | 73,8% |
| FrontierCode 1.1 Extended (score) | 64,5% 8 | 60,6% | 63,6% | 64,9% | 63,6% | 56,3% |
| FrontierCode 1.1 Main (score) | 53,3% 8 | 47,5% | 50,9% | 53,5% | 53,4% | 43,6% |
| Задачи внутренней миграции базы данных | 63,9% | 42,7% | 57,8% | 50,3% | — | — |
| Индекс агентов искусственного анализа и кодирования, версия 1.4 | 67.0 | 65.1 | — | 67.2 | 68.1 | 61.2 |
Академический
|
Академический |
GPT‑6 Астра |
GPT‑5.6 Sol |
Басня Клода 5.1 |
Басня Клода, часть 5 |
Клод Опус 5 |
Gemini 3.8 Flash |
|
Terminal-Bench Science 0.1 |
64,6% |
22,4% |
52,6% |
21,4% |
30,0% |
— |
|
FrontierMath Уровень 4 (v2) |
97,6% |
83,0% |
87,8% |
87,8% |
73,2% |
— |
|
GPQA Diamond |
96,0% |
94,6% |
93,7% |
92,6% |
93,7% |
95,3% |
|
Последний экзамен человечества (с инструментами) |
57,2% |
— |
65,0% |
63,8% |
63,6% |
— |
Наука и здоровье
| Наука и здоровье | GPT‑6 Астра | GPT‑5.6 Sol | Басня Клода 5.1 | Басня Клода, часть 5 | Клод Опус 5 | Gemini 3.8 Flash |
| GeneBench Pro | 37,1% | 32,3% | — | — | — | — |
| MedChemBench (внутренний) | 49,3% | 47,4% | — | — | — | — |
| LifeSciBench | 60,3% | 59,9% | — | — | — | — |
| HealthBench Professional (с учетом продолжительности) | 63,4% | 60,5% | 58,1% 11 | 60,9% 11 | 56,4% 11 | 52,1% |
Кибербезопасность
| Кибербезопасность | GPT‑6 Астра | GPT‑5.6 Sol | Басня Клода 5.1 | Басня Клода, часть 5 | Клод Опус 5 | Gemini 3.8 Flash |
| ExploitBench | 100.0% | 78,5% | — | — | 70% | — |
| ExploitGym | 42,4% 13 | 30,3% 13 | 30,4% 17 | 28,4% 17 | 22,0% | — |
| ExploitBench (июнь-август 2026 г.) | 39,0% | 5,5% | — | — | — | — |
| SRE-Bench | 88,0% | 55,9% | — | — | 12,5% | — |
| SEC-Bench Pro | 85,4% | 79,1% | — | — | — | — |
Выравнивание
|
Выравнивание |
GPT‑6 Астра |
GPT‑5.6 Sol |
Басня Клода 5.1 |
Басня Клода, часть 5 |
Клод Опус 5 |
Gemini 3.8 Flash |
|
Внутренний стандарт безопасности использования компьютеров (чем ниже, тем лучше) |
2,4% |
22,0% |
9,5% |
18,3% |
11,5% |
— |
|
Внутренний критерий безопасности использования компьютеров с функцией автоматического анализа (чем ниже значение, тем лучше). |
1,8% |
4,3% |
— |
— |
— |
— |
|
Внутренний критерий обхода (чем ниже, тем лучше) |
0,00% |
0,29% |
— |
— |
— |
— |
|
Ловушка ExploitGym (чем меньше, тем лучше) |
0,0% |
48,2% |
— |
— |
— |
— |
|
Impossible ExploitGym |
100.0% |
— |
— |
— |
— |
— |
|
Внутренний критерий галлюцинаций (чем ниже, тем лучше) |
4,2% |
12,2% |
— |
— |
— |
— |
Длинный контекст
|
Длинный контекст |
GPT‑6 Астра |
GPT‑5.6 Sol |
Басня Клода 5.1 |
Басня Клода, часть 5 |
Клод Опус 5 |
Gemini 3.8 Flash |
|
OpenAI MRCR v2 8-игольный 256K-512K |
100.0% |
91,5% |
— |
— |
— |
— |
|
OpenAI MRCR v2 8-игольный 512K-1M |
96,3% |
73,8% |
— |
— |
— |
— |
Абстрактное рассуждение
| Абстрактное рассуждение | GPT‑6 Астра | GPT‑5.6 Sol | Басня Клода 5.1 | Басня Клода, часть 5 | Клод Опус 5 | Gemini 3.8 Flash |
| ARC-AGI-3 | 99,9% 1 | 7,8% | — | — | 30,2% | — |
| ARC-AGI-2 | 95,0% | 92,5% | 90,0% | 89,2% | 90,4% | — |
| ARC-AGI-1 | 98,5% | 97,5% | 97,5% | 98,5% | 97,5% | — |
Оценочные баллы являются максимальными для любого варианта выполнения. Оценки GPT проводились в нашей исследовательской среде или через наш API, что может привести к несколько иным результатам по сравнению с рабочей версией ChatGPT из-за различий в системных подсказках, доступных инструментах и т. д.
Источник: openai.com
Похожие записи
Оцените материал:
Похожие записи
Компания Nscale, поставщик вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта, планирует привлечь 3,5 млрд долларов в рамках пред-IPO финансирования.
05.09.2026
Ни строчки кода: как директор по маркетингу перевела отдел на AI-агентов за 6 недель
05.09.2026
Выбор UI‑инструмента для быстрого прототипирования в AI‑продуктах: Open WebUI
05.09.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.