GPT-6 בשתי גרסאות, Claude Opus 5.5 ו-Grok 4.7: שבוע צפוף במרוץ המודלים
לפי סיכום שבועי שפורסם בטלגרם, OpenAI השיקה שני מודלים במשפחת GPT-6, ובאותו שבוע גם אנתרופיק ו-xAI הוציאו גרסאות חדשות. הפרטים עדיין לא אומתו מול הודעות רשמיות. במקביל, יאנדקס פרסמה בקוד פתוח מודל שאימנה מאפס, וזה המידע היחיד בכתבה שמגובה בפרסום רשמי של החברה.
בשבוע האחרון הודיעו שלוש חברות מובילות בתחום ה-AI על מודלים חדשים. כך עולה מסיכום שבועי שפורסם בערוץ הטלגרם ai_newz. לפי הסיכום, OpenAI השיקה זוג מודלים בשם GPT-6 Sol ו-GPT-6 Luna, אנתרופיק הוציאה את Claude Opus 5.5 ו-xAI הוציאה את Grok 4.7. חשוב לסייג: ההודעות הרשמיות של החברות לא היו בין חומרי המקור של הכתבה. לכן הפרטים שלהלן הם דיווח שעדיין לא אומת.
שני מודלים ושני מחירים
לפי הסיכום, OpenAI הוציאה את GPT-6 בשתי גרסאות שמחיריהן ב-API (הממשק שדרכו מפתחים וחברות משלבים את המודל במוצרים שלהם) שונים מאוד זה מזה:
- Sol: 2 דולר למיליון טוקנים (יחידות טקסט) בקלט, ו-10 דולר למיליון טוקנים בפלט.
- Luna: 0.10 דולר למיליון טוקנים בקלט, ו-0.50 דולר בפלט.
כלומר, Luna זול פי 20 מ-Sol. ככל הנראה המטרה היא לתת למפתחים לבחור בין מודל חזק לשימושים מורכבים לבין מודל זול למשימות בנפח גבוה, כמו סיווג, סיכום או צ'טבוטים לשירות לקוחות. המחיר של Luna נראה נמוך במיוחד, אבל בחומרים אין את המחירים הקודמים של OpenAI, ולכן אי אפשר לומר בוודאות בכמה ירדו המחירים.
אנתרופיק ו-xAI
לפי אותו סיכום, אנתרופיק טוענת ש-Claude Opus 5.5 מגיע לרמה של Fable 5.1 ברוב המשימות. מחירו ב-API הוא 4 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-20 דולר בפלט, כלומר כפול ממחיר GPT-6 Sol. זו טענה של החברה עצמה, ולא מדידה עצמאית.
לגבי xAI, בסיכום נכתב ש-Grok 4.7 בנוי על מודל בסיס גדול יותר מקודמו, ובכל זאת המחיר והמהירות נשארו כמו ב-Grok 4.6. אם זה נכון, המשמעות היא שהמשתמשים מקבלים מודל חזק יותר בלי לשלם יותר.
בחומרים אין מידע על מועדי ההשקה המדויקים, ואין ראיה לכך שאנתרופיק או xAI פעלו בתגובה ל-OpenAI. אפשר לומר רק שההשקות הגיעו באותו שבוע.
יאנדקס מפרסמת מודל שאומן מאפס
באותו שבוע הייתה הודעה נוספת, והיא היחידה שמגובה בפרסום רשמי. יאנדקס פרסמה בבלוג שלה ב-Habr את המשקלות של AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base תחת רישיון Apache 2.0. מדובר במודל בקוד פתוח מסוג MoE (Mixture of Experts): מתוך 80 מיליארד פרמטרים, רק כ-3 מיליארד פעילים בכל שלב של הפעלת המודל.
לדברי החברה, המודל אומן בה מאפס, בלי שימוש במשקלות של מודלים פתוחים של חברות אחרות. זה שינוי לעומת המודל הקודם שלה, Alice AI LLM 235B, שהאימון שלו התחיל ממשקלות Qwen3-235B-A22B של עליבאבא. לפי יאנדקס, כל התהליך נמשך כחצי שנה.
לפי המדידות של יאנדקס עצמה, המודל החדש עוקף במשימות רבות מודלים גדולים ממנו, DeepSeek-V4-Flash-Base ו-Nemotron-3-Super, ובחלק מהמשימות גם את המודל הקודם של החברה, אף שיש לו כמעט פי שלושה פחות פרמטרים ובערך פי שבעה פחות פרמטרים פעילים. יחד עם המודל פרסמה החברה דוח טכני מפורט ושני מבחני השוואה (benchmarks) לידע עובדתי, WikiWebFacts ו-HardMultiQA, שמתמקדים בהקשר רוסי.
למה זה חשוב
המגמה שעולה מהשבוע הזה היא שהתחרות עוברת יותר ויותר למחיר. החברות מציעות כמה רמות של מודלים במחירים שונים, או משפרות ביצועים בלי להעלות מחיר. עבור חברות שבונות מוצרים על מודלי שפה, זה ככל הנראה אומר שהעלויות ימשיכו לרדת. פרסום המודל של יאנדקס מראה שגם שחקנים מחוץ לארה"ב וסין מנסים לבנות מודלים משלהם מאפס, במקום להתבסס על מודלים פתוחים של אחרים.