OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol — новую модель семейства GPT-6 для сложных задач. По данным компании, по возможностям она приближается к GPT-6 Astra, но расходует токены более экономично.
В этой статье покажу, где найти и включить GPT-6.1 Sol и как ей пользоваться. Затем, в рамках рубрики #Тестиум, протестирую модель на своих реальных задачах и дам примеры промтов.
Читайте также: Как монтировать видео в ChatGPT
Где доступна нейросеть GPT-6.1 Sol и как ей пользоваться
Сейчас GPT-6.1 Sol можно использовать в режиме «Работа» в ChatGPT, в Codex и через API. В обычном чате ChatGPT модели пока нет.
В режиме «Работа» в ChatGPT
Откройте ChatGPT и перейдите во вкладку «Работа». Затем откройте список моделей и выберите GPT-6.1 Sol.
После этого выберите уровень размышления модели. Для большинства задач подойдёт средний или высокий, для более сложного анализа, работы с документами или многоэтапных задач можно поставить максимальный.
Дальше просто опишите задачу: добавьте файлы и ссылки, укажите, что нужно найти, проверить, изменить или подготовить, и запустите работу.
В Codex
Откройте Codex и нажмите на переключатель моделей. Если GPT-6.1 Sol уже появилась в вашем аккаунте, выберите её в списке.
Затем задайте уровень размышления и опишите задачу. Например, можно попросить модель изучить репозиторий, найти ошибку, изменить код, написать новую функцию или проверить уже готовое решение.
Через API и другие сервисы
Для работы через API OpenAI используется модель gpt-6.1-sol. В API доступны уровни размышления low, medium, high, xhigh и max; по умолчанию используется medium. Для работы с инструментами OpenAI рекомендует Responses API.
Также, новая ИИ-модель уже доступна в сторонних сервисах.
Тестируем GPT-6.1 Sol — примеры задач и промты
Мы в редакции Postium протестировали модель на реальных задачах и оценили, насколько точно она следует инструкциям, работает с текстом и данными.
1. Редактирование машинного текста
Для первого теста я дал GPT-6.1 Sol текст с типичными признаками ИИ-стиля и попросил найти проблемные фразы, объяснить ошибки и предложить точечные правки.
Промт:
Проанализируй текст как редактор. Найди шаблонные и неестественные формулировки, объясни, что с ними не так, и предложи точечные замены. Не переписывай текст с нуля и не добавляй новых фактов. В конце покажи исправленный текст целиком.
Модель нашла лишние противопоставления, общие формулировки, повторы и вводные конструкции. Например, предложила удалить фразу «Это не про хайп, это про эффективность», а «На практике же всё зависит…» заменила на более прямое «Результат зависит от того…».
Главное — GPT-6.1 Sol не переписала текст с нуля, а внесла именно точечные правки и отдельно объяснила каждую из них.
2. Написание текста по условиям
Во втором тесте я попросил GPT-6.1 Sol написать короткий пост о пользе кофе и задал конкретные ограничения по объёму, стилю и содержанию.
Промт:
Напиши пост о пользе кофе на 500–700 знаков простым живым языком. Назови 2–3 возможных полезных эффекта и уточни, что результат зависит от количества кофе и чувствительности к кофеину. Без списков, сложных терминов, категоричных утверждений и шаблонных фраз.
Технически модель выполнила промпт правильно: уложилась в объём, назвала несколько полезных эффектов, добавила оговорку про количество кофе и чувствительность к кофеину и не использовала запрещённые фразы.
Но сам текст получился слабым. Заход «Кофе может помочь взбодриться» максимально банальный, дальше снова идёт предсказуемая тройка — бодрость, концентрация, физическая нагрузка. Модель взяла самые очевидные мысли, которые лежат на поверхности, и никак их не развила.
При этом простые вещи она объясняет слишком длинно. В итоге формально все условия соблюдены, но сам пост не даёт читателю ничего нового и выглядит как типичный безопасный ИИ-текст.
3. Анализ данных
Следующий тест — анализ выгрузки Google Search Console. Я попросил найти конкретные возможности для роста трафика и опираться только на показатели из файла.
Промт:
Проанализируй выгрузку Google Search Console и найди 3 возможности быстро увеличить органический трафик. Ищи страницы и запросы с большим числом показов, позициями 4–15, низким CTR и запросы рядом с топ-3. Для каждого вывода укажи показатели и конкретное действие. Используй только данные из файла.
Здесь GPT-6.1 Sol справилась заметно лучше. Она нашла страницы с большим числом показов и позициями в диапазоне 3–7, посчитала CTR и привязала каждый вывод к конкретному URL и запросу. Например, выделила статью про размеры контента: 47 404 показа, 243 клика, CTR 0,51% и средняя позиция 5,28.
Но с приоритетами есть вопросы. Страница «Кто такие зумеры» имеет 213 482 показа и позицию 3,21 при CTR всего 0,12%, однако модель всё равно поставила на первое место статью про контент. Почему именно эта страница даёт лучшую возможность для быстрого роста, она убедительно не объяснила.
Кроме того, часть рекомендаций строится на предположениях о поисковом интенте и содержании страниц, а не на данных. В итоге цифры модель анализирует хорошо, но конкретные действия, которые она советует звучат сомнительно.
4. Создание сайта
Четвёртый тест — лендинг-приглашение на день рождения OpenAI в стиле «Черепашек-ниндзя».
Промт:
Создай небольшой лендинг-приглашение на день рождения OpenAI в стиле «Черепашек-ниндзя»: ретро-комикс 90-х, зелёные акценты, пицца, крупная типографика. Добавь первый экран, программу вечеринки и форму регистрации. Неизвестные дату, время и место оставь плейсхолдерами.
GPT-6.1 Sol сама сделала иллюстрацию с черепашкой и пиццей и выдержала весь сайт в заданной стилистике: зелёная палитра, фиолетовые акценты, комиксная графика и крупные заголовки.
По инструкции модель тоже прошла точно. Дату, время и место она оставила плейсхолдерами. Форму сделала рабочей — она сохраняет имя и email.
Плюс в ChatGPT сейчас есть раздел «Сайты»: готовую страницу можно сразу опубликовать, открыть для других пользователей по ссылке и потом продолжать редактировать через новые запросы.
5. Интерактивный дашборд
Пятый тест — сделать интерактивный дашборд из аналитики.
Промт:
По выгрузке Google Search Console создай одностраничный SEO-дашборд с фильтрами по позиции, показам и CTR, сортировкой таблиц, 2–3 графиками и блоком «Возможности роста». Выведи 5 строк с наибольшим потенциалом. Используй только данные файла. Всё должно работать в одном HTML-файле без внешних библиотек.
GPT-6.1 Sol сначала разобрала файл: определила страницы, запросы и дневную статистику. После этого сделала дашборд с фильтрами по позиции, показам и CTR, сортировкой таблиц, тремя графиками и блоком с пятью возможностями роста.
Здесь результат получился лучше обычного анализа таблицы. Все расчёты остались внутри дашборда, фильтры и сортировка работают, а для каждого приоритета можно посмотреть исходную строку и логику расчёта.
Такой дашборд можно использовать как основу для постоянного инструмента: подключить Search Console API и автоматически подтягивать новые данные по мере их появления, без ручной загрузки Excel-файлов.
Что в итоге
С текстами GPT-6.1 Sol без подробного ТЗ работает слабо. Если просто попросить написать пост или отредактировать текст, нейронка быстро скатывается в банальные формулировки, длинные объяснения очевидных вещей и привычные ИИ-паттерны. Нужны конкретные требования.
С анализом данных похожая ситуация. Модель увидела очевидные вещи: много показов, мало кликов, низкий CTR, позиции рядом с топом. Но это можно получить обычной сортировкой таблицы. SEO-специалиста такой анализ пока не заменяет.
С разработкой получилось лучше. Лендинг GPT-6.1 Sol сделала рабочим, попала в заданный стиль и соблюла технические условия. Дашборд также без серьёзных нареканий, всё работает и сделано чётко по запросу.
Больше настоящих тестов ИИ:
