IT之家 10月27日の報道によると、OpenAIは本日（27日）未明、新モデルGPT-6.1 Terraの発表を行った。低コストで複雑なパソコン操作タスクを完遂することを主眼とし、特に視覚的推論とデスクトップソフトウェアの操作を必要とする作業を得意とする。GPT-5.6 Terraと比較して、新モデルは事実の正確性とプログラミング能力の面でも大幅に向上している。
Terraは主に自動化コストの削減を望む企業向けで、請求書の処理や技術図面の解読などの作業に活用できる。OpenAIによれば、難易度の高い専門タスクにも、Terraは高価格モデルをはるかに下回るコストで対応できるという。
複雑な専門業務を考察するAgents’ Last Examベンチマークテストにおいて、Terraの成績は明らかに向上した。テスト項目には、建築図面に基づいて三次元モデルを構築することや、映画のカットを一つずつ記録して映像修復チームに提供することが含まれる。
中程度の推論強度を採用した場合、TerraのスコアはGPT-5.6 Terraより15ポイント高い一方、タスク完了のコストは後者の約3分の1にとどまる。GPT-6 Astraと比較すると、Terraのテスト成績は互角だが、1トークンあたりの価格は後者の約10分の1にすぎない。
Terraは速度面でも優位性を持つ。OpenAIによれば、そのタスク実行速度はGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solの3倍以上である。最高推論強度において、タスクあたりのコストもClaude Opus 5.5の約9分の1にとどまる。
デスクトップソフトウェアの自動化は、Terraが進歩を遂げたもう一つの分野である。OSWorld 2.1は多段階の操作タスクを通じて、モデルがデスクトップアプリケーションを使用する能力をテストする。中程度の推論強度において、TerraはGPT-5.6 Terraの従来のベストスコアを上回っただけでなく、タスクあたりの完了コストも明らかに低い。
視覚推論ベンチマークMMMU-Proにおいて、Terraはすべての推論強度でGPT-5.6 Terraを上回る成績を収めた。コストが低いにもかかわらず、そのパフォーマンスはGPT-6 AstraおよびGPT-6.1 Solに迫るものである。
OpenAIはさらにモデルの事実誤認を重点的に減らし、誤った回答が自動化プロセスに与える影響を低減させた。同社は内部ベンチマークテスト一式を通じて、特別に設計されたプロンプトを用いてモデルの回答における弱点を検証した。
結果によると、低推論強度において、Terraのエラー率は16.7%で、GPT-5.6 Terraの53.6%をはるかに下回り、36.9ポイント低下した。
推論強度を最高段階に引き上げると、Terraのエラー率はさらに4.3%まで低下し、前世代より18ポイント低く、GPT-6 AstraおよびGPT-6.1 Solの水準に近づいた。
プログラミング能力にも顕著な進歩が見られる。Terminal-Bench 4.0はコマンドラインタスクを通じて、AIプログラミングエージェントの問題解決能力をテストする。例えば、Webページ読み込み時に発生するレイアウトシフトの修復などである。
最高推論強度において、Terraはテストタスクの50.3%を完了したのに対し、GPT-5.6 Terraの成功率はわずか21.5%で、新モデルの成功率は前世代の2倍以上に達した。最も難易度の高いプログラミングタスクについては、OpenAIは引き続きGPT-6.1 SolまたはGPT-6 Astraの選択を推奨している。
GPT-6.1 Terraは10月27日に Plus、Pro、Enterprise、Eduユーザー向けに提供開始となり、ChatGPT WorkとCodexで利用できる。開発者もOpenAI APIから呼び出すことができ、モデル識別子は gpt-6.1-terra。
API標準価格では、100万入力トークンあたり1ドル（IT之家注：現在のレートで約6.7元人民币）、100万キャッシュ入力トークンあたり0.05ドル（現在のレートで約0.33元人民币）、100万出力トークンあたり5ドル（現在のレートで約33.4元人民币）。OpenAIによれば、新モデルの価格はGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solより50%低いという。
安全面では、TerraはGPT-6 Astraの保護対策を引き継いでいる。OpenAIによれば、新モデルはプロンプトインジェクション攻撃への耐性が強化されており、自身の限界についてもより明確にユーザーに説明できるという。OpenAIの準備フレームワークによる評価では、Terraのサイバーセキュリティ能力は「重大級」のしきい値に達している。
より低い価格により、開発者や企業が複雑なパソコン自動化技術を採用しやすくなることが期待される。最も難易度の高いプログラミングタスクについては、GPT-6.1 SolとGPT-6 Astraが引き続きより強い処理能力を有している。