BTC $77,459.11 -3.24%
ETH $2,240.76 -3.47%
BNB $701.39 -4.99%
XRP $1.25 -3.29%
SOL $96.77 -3.57%
TRX $0.3400 +2.65%
DOGE $0.0757 -3.49%
ADA $0.1937 -3.38%
BCH $284.45 +1.65%
LINK $11.13 -3.85%
HYPE $92.71 +7.28%
AAVE $125.41 -5.70%
SUI $0.8912 -3.31%
XLM $0.1655 -2.40%
ZEC $1,257.46 -0.40%
AAPL $342.60 -1.69%
AMZN $228.13 -8.87%
GOOGL $281.62 -2.78%
MSFT $527.85 -2.18%
META $614.90 -0.71%
NVDA $207.00 -3.47%
TSLA $394.26 -2.35%
SNDK $1,218.70 -10.95%
INTC $68.63 -25.84%
SPCX $138.31 -3.46%
MU $881.75 -8.02%
AMD $518.26 -8.43%
BTC $77,459.11 -3.24%
ETH $2,240.76 -3.47%
BNB $701.39 -4.99%
XRP $1.25 -3.29%
SOL $96.77 -3.57%
TRX $0.3400 +2.65%
DOGE $0.0757 -3.49%
ADA $0.1937 -3.38%
BCH $284.45 +1.65%
LINK $11.13 -3.85%
HYPE $92.71 +7.28%
AAVE $125.41 -5.70%
SUI $0.8912 -3.31%
XLM $0.1655 -2.40%
ZEC $1,257.46 -0.40%
AAPL $342.60 -1.69%
AMZN $228.13 -8.87%
GOOGL $281.62 -2.78%
MSFT $527.85 -2.18%
META $614.90 -0.71%
NVDA $207.00 -3.47%
TSLA $394.26 -2.35%
SNDK $1,218.70 -10.95%
INTC $68.63 -25.84%
SPCX $138.31 -3.46%
MU $881.75 -8.02%
AMD $518.26 -8.43%

gpt-6

すべて
記事
速報

first_img Grok 4.7 は共和党を九成推薦し、GPT-6.1 はほぼ全て民主党を選択します。

TechCrunch の報道によると、コーネル大学の教授 Tapan Parikh が率いる対話型 AI 研究およびデザインスタジオ Convovo が発表した研究によれば、今後行われるアメリカの中間選挙において、候補者を一人だけ推薦するよう求められた際、SpaceXAI の Grok 4.7 は 92% の確率で共和党候補者を選び、OpenAI の GPT-6.1 Sol は 97% の確率で民主党候補者を選んだという。研究は約 500 の選挙を対象にしており、両モデルが一致して推薦する割合は 10% 未満であった。研究者たちは API を通じて両モデルに同じ質問を投げかけ、候補者を一人名指しするよう求めたが、双方を回避したり並列にすることはできなかった。報道によれば、消費者向けアプリは回答を拒否した。OpenAI のスポークスパーソンは、ChatGPT はデフォルトで客観的に設計されており、政治的対話にはいかなる方向の偏見も含まれるべきではないと述べた;この研究は開発者 API をテストしたものであり、プロンプトは明確に候補者の推薦を求めており、ユーザーがチャットアプリを通じて質問する際の体験を代表するものではない。SpaceXAI はコメントに対して迅速に応答しなかった。報道によると、Grok の回答は保守的な情報源や Ballotpedia、OpenSecrets、VoteSmart を頻繁に引用しており、その中には 39% がキリスト教保守派の有権者ガイドを含み、23% が Turning Point Action を含み、41% が X を含んでいる。一方、GPT の結果は Wikipedia、AP、Axios、Reddit に大きく依存している。研究はさらに、xAI API を通じて Grok を呼び出すたびに、研究者が書いておらず、確認も削除もできない約 1,240 の追加入力トークンが付随することを指摘している。Parikh はその後、ネットワーク検索を停止し、30 の選挙をサンプリングテストしたところ、GPT は 24 の選挙で民主党を選び、Grok は 27 の選挙で選択を拒否した。

first_img OpenAIが全面的に決定APIを開放し、100万トークンを0.1ドルで入力します。

現地時間 10 月 22 日、OpenAI は決定 API の全面開放を発表しました。この API は GPT-6 Luna に基づいており、限定された回答を持つ質問に対して、テキスト、画像、構造化入力に基づいて準リアルタイムの意思決定を支援します。IT之家によると、その応答速度は Responses API を通じて GPT-6 Luna を呼び出すよりも最大 10 倍速いとのことです。価格設定については、入力ごとに百万トークンあたり 0.1 米ドルで、ページはその時の為替レートに基づいて約 0.67 元人民元に相当します;キャッシュヒット入力は百万トークンあたり 0.01 米ドルで、約 0.067 元人民元に相当します。この API は入力トークンのみに対して課金され、出力トークンは無料です。ページによると、OpenAI 内部ではすでにこの API を製品やビジネスのワークフローに使用しています。公的テスト後に追加された内容には、ネイティブ GPT-Live の統合、再利用コンテキストに対するプロンプトキャッシュ、アメリカと欧州連合の推論データの駐留が含まれます。開発者はネイティブ JSON を渡すことができ、問題指示に画像を含めることができ、1 回のリクエストで最大 400 の質問を提出できるようになり、これは以前の上限の 2 倍です。ページはまた、OpenAI が遅延を継続的に最適化し、アジアの複数の地域で容量を拡張していると述べています。

first_img GPT-6 Astra は発表から1週間後にユーザーから頭が悪くなったと不満を言われ、OpenAI はまだ応答していない。

Decrypt の報道によると、OpenAI の最新フラッグシップモデル GPT-6 Astra がリリースから1週間後、X プラットフォーム上でその性能が「鈍くなった」と不満を述べるユーザーの投稿が多数見られました。匿名の開発者 synthwavedd は「Astra は今日、明らかに鈍くなったと感じる」と投稿し、これは「リリース後の脳葉切除手術」と皮肉を言いました。以前にこのモデルを称賛していた開発者 Pranjal Paliwal は、Astra のために書いたコードを確認した後、「私たちは AGI を持っていない、私たちが直面しているのは性能の後退だ」と述べました。開発者 Pankaj Kumar は症状を挙げました:回答が速くなったが、質が悪くなったとし、OpenAI が「juice value」(つまり、モデルが回答する前に投入される計算力)を下げたのではないかと疑っています。Salio と研究者 Md Ismail Sojal は同じプロンプトを使ってリリース当日と現在の Astra を比較し、どちらも悪化した結果を得ました。T3Chat の創設者 Theo は、Astra は単に Claude Fable よりも不安定であり、ユーザーのハネムーン期間が終わった後に悪い結果を晒し始めたと考えています。また、OpenAI の前のフラッグシップ GPT-5.6 Sol は7月に同様のサイクルを経験したという意見もあります。その際、OpenAI の幹部 Tibo Sottiaux は意図的にモデルを弱体化させたことを否定しましたが、会社が「推論努力」設定を実験していることを認めました。OpenAI は Astra に関して Sol のような声明をまだ出していません。

first_img OpenAIは金融サービス向けのChatGPTを発表しました。

OpenAIは2026年9月10日にChatGPT for Financial Servicesを発表しました。これは金融サービス向けに特別に設計されたChatGPT Work体験で、内蔵された金融データとGPT-6 Astraの推論能力を組み合わせ、チームが研究、財務モデリング、カスタマイズされた顧客資料を作成するのを支援します。この製品は、モルガン・スタンレーとエバーコアとのデザインコラボレーションによって形作られました。製品には、Daloopa、PitchBook、LSEG News、Crunchbaseなどのプロバイダーからのデータが内蔵されており、財務報告電話会議の記録、財務諸表、企業のファンダメンタルズ、プライベート企業などの情報をカバーしています。これらはOpenAIによってインデックスされ、ホスティングされ、細粒度の引用をサポートしています。製品は、GPT-6 Astraなどのモデルをネイティブに提供し、企業のセキュリティとガバナンス制御をサポートします。管理者はExcel、Word、PowerPointのテンプレートを公開できます。データはデフォルトでモデルのトレーニングには使用されず、暗号化、SSO、SCIMなどをサポートしています。この製品は、投資銀行と株式研究に焦点を当て、条件を満たす金融機関に提供されます。
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.