Исследователь машинного обучения Себастьян Рашка (Sebastian Raschka) опубликовал анализ, согласно которому модель GPT-5.6 Luna с повышенными настройками усилий превосходит более дорогие конфигурации, такие как Terra, по соотношению цена-качество в задачах программирования. Выводы основаны на бенчмарках, проведённых в июле 2026 года.
Себастьян Рашка, ведущий инженер по ИИ в компании Lightning AI и автор книги «Python для машинного обучения», представил результаты сравнительного тестирования моделей семейства GPT-5.6. Согласно его данным, конфигурация Luna с высокими настройками усилий (high effort) демонстрирует лучшие показатели в задачах, связанных с агентным кодингом, по сравнению с более дорогостоящими вариантами, включая Terra и Sol.
Рашка отметил, что для большинства сценариев использования нет необходимости прибегать к моделям уровня Terra Ultra. Вместо этого пользователи могут получить сопоставимое или даже более высокое качество работы, выбрав Luna с повышенными настройками. «Если вам не требуется производительность Terra Ultra, всегда лучше использовать Luna с более высокими настройками усилий — это дешевле и не уступает по качеству», — написал он в своём посте. Исследователь также рекомендовал отказаться от конфигураций ниже Sol High в пользу Luna, а для задач, требующих максимальной точности, использовать Terra Ultra вместо Sol Extra High или Sol Ultra.
Выводы Рашки подтверждаются комментариями других экспертов. Так, инженер-исследователь из Meta Рохан Пол (Rohan Paul) указал, что модель Terra уступает Luna и Sol по всему спектру соотношения стоимости и интеллектуальных возможностей. По его словам, Luna особенно эффективна для задач, чувствительных к стоимости, обеспечивая конкурентоспособные результаты при значительно меньших затратах. «Terra никогда не будет оправдана ни по цене, ни по производительности», — подчеркнул Пол.
В обсуждении также прозвучала критика в адрес системы наименования моделей OpenAI. Профессор Технологического института Джорджии Дхрув Батра (Dhruv Batra) в шутливой форме заметил, что ответственный за присвоение названий «Ultra» и «Max» должен пройти курс оптимизации. Другие участники дискуссии, включая аналитика под ником Lisan al Gaib, поддержали выводы Рашки, назвав Luna недооценённой моделью и предсказав исчезновение Terra с рынка.
Анализ Рашки опубликован в виде серии постов на платформе X. Полные данные бенчмарков и методика тестирования доступны в блоге исследователя.