OpenAI hat mit GPT-6.1 Terra ein KI-Modell vorgestellt, das auf schnelle und kostengünstige Automatisierung von Arbeitsabläufen am Computer optimiert ist. Laut OpenAI versteht es Bildschirminhalte besser und bedient Programme präziser als sein Vorgänger GPT-5.6 Terra. Innerhalb der GPT-6-Familie positioniert OpenAI Terra zwischen Sol und Luna, während Astra das Spitzenmodell bleibt.

Als Anwendungsbeispiele nennt OpenAI die Erstellung von 3D-Modellen aus technischen Zeichnungen und die automatisierte Verarbeitung von Rechnungen. Im Agentenbenchmark Agents’ Last Exam erzielt Terra laut OpenAIs Messungen bei mittlerer Reasoning-Stufe ein um 15 Prozentpunkte besseres Ergebnis als sein Vorgänger, bei rund einem Drittel der geschätzten Kosten pro Aufgabe. In diesem Test erreicht es demnach das Niveau von GPT-6 Astra, dessen API-Tokenpreise zehnmal so hoch liegen. Bei maximaler Reasoning-Stufe erledigt Terra die Aufgaben laut OpenAI mehr als dreimal so schnell wie Astra und Sol.

GPT-6.1 Terra legt bei Leistung und Kosteneffizienz zu

Auch beim Programmieren erzielt Terra Fortschritte. Laut unabhängigen Tests von Artificial Analysis (AA) löst das Modell im Terminal-Bench 4.0 bei maximaler Reasoning-Stufe rund 56 Prozent der Aufgaben, gegenüber 35 Prozent beim Vorgänger. Damit liegt Terra praktisch gleichauf mit GPT-6.1 Sol, bleibt aber hinter Claude Sonnet 5.5 mit rund 64 Prozent. Im breiteren Coding Agent Index liegt Terra mit 48 Punkten allerdings sechs Punkte hinter Sol.

Im Intelligence Index erreicht Terra bei maximaler Reasoning-Stufe 48 Punkte, sechs mehr als sein Vorgänger. Bei niedrigeren Reasoning-Stufen fällt der Zugewinn mit 7 bis 13 Punkten sogar größer aus. Eine deutliche Verbesserung zeigt sich beim Umgang mit Wissenslücken: Im Halluzinationstest AA-Omniscience sank die Häufigkeit, mit der Terra trotz fehlenden Wissens eine Antwort versucht, von 88 auf 38 Prozent. Gleichzeitig stieg die Genauigkeit um 2 Prozentpunkte.

Balkendiagramm von Artificial Analysis zum Intelligence Index.

Der Intelligence Index von Artificial Analysis vergleicht die Leistungsfähigkeit aktueller KI-Modelle anhand verschiedener Benchmarks.

(Bild: Artificial Analysis)

Für die Nutzung über die API verlangt OpenAI 1 Dollar pro Million Eingabetoken und 5 Dollar pro Million Ausgabetoken. Damit kostet Terra halb so viel wie GPT-6.1 Sol und Claude Sonnet 5.5.

Auch die geschätzten durchschnittlichen Kosten pro Testaufgabe sanken bei maximaler Reasoning-Stufe von 1,40 auf 0,40 Dollar. Bei niedriger und mittlerer Reasoning-Stufe liegt Terra laut Artificial Analysis im Verhältnis von Intelligence Index und Kosten auf der Pareto-Front: Kein anderes getestetes Modell bietet gleichzeitig mehr Leistung und niedrigere Kosten pro Aufgabe.

Preistabelle von OpenAI mit den API-Kosten für GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra und GPT-6 Luna.

GPT-6.1 Terra kostet halb so viel wie Sol, aber zehnmal so viel wie Luna. Die Tabelle zeigt die regulären API-Preise pro Million Token für Kontexte mit bis zu 272.000 Eingabetoken.

(Bild: OpenAI)

Sicherheit: Fortschritte mit Einschränkungen

Bei indirekten Prompt-Injection-Angriffen, etwa über manipulierte Dokumente, stieg die Abwehrrate laut OpenAIs Systemkarte von 96,2 auf 98,8 Prozent. Ein anderer Test zeigt Schwächen: Bei maximaler Reasoning-Stufe umging Terra in 29,6 Prozent der simulierten Durchläufe erfolgreich eine Warnung oder Zugriffsbeschränkung, um die Aufgabe auf anderem Weg zu erledigen. Damit schnitt es schlechter ab als Sol und Astra. Der Test umfasst meist wenig riskante Szenarien ohne Schutzmaßnahmen und ist laut OpenAI nur eingeschränkt auf die Praxis übertragbar. Im Bereich Cybersicherheit stuft OpenAI Terras Fähigkeiten als „kritisch“ ein und setzt deshalb dieselben Schutzmaßnahmen wie bei Astra und Sol ein. Im Bereich Biologie und Chemie stuft OpenAI das Modell als „hoch“ ein.

GPT-6.1 Terra wird schrittweise in ChatGPT Work und Codex für Nutzer von Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu verteilt und ist auch über die API verfügbar. Im normalen ChatGPT-Chat steht das Modell nicht zur Verfügung.

(tobe)

Source: Heise · Tomislav Bezmalinović

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