1
Modell/kiadás
2026. szept. 22.
Az OpenAI bemutatta a GPT-6 Sol és Luna modelleket — feleannyi hibával, féláron
Az OpenAI szeptember 22-én, kedden piacra dobta a GPT-6 Sol és GPT-6 Luna modelleket, amelyek a nemrég bemutatott csúcsmodell, a GPT-6 Astra fejlesztési módszereit öröklik, jóval olcsóbb árszinten. A Sol a mindennapi munkára és összetettebb következtetésre készült, körülbelül feleannyi hibát vét, mint elődje, és Astra-szintű megbízhatóságot ér el 2/10 dollár per millió token áron (a korábbi 4/20 dollár helyett). A Luna a gyors, nagy volumenű felhasználásra optimalizált, még olcsóbb belépő modell, 0,10/0,50 dollár per millió tokenért.
Miért fontos: Az OpenAI ezzel a csúcsmodellek képességeit a ChatGPT és a Codex legszélesebb felhasználói rétege számára is elérhetővé teszi, jelentősen csökkentve a belépési küszöböt.
TechCrunchForrás →
2
Modell/kiadás
2026. szept. 22.
Az Anthropic 40%-kal olcsóbb Claude Opus 5.5-öt indított — alig 90 perccel az OpenAI bejelentése előtt
Az Anthropic szeptember 22-én mutatta be a Claude Opus 5.5-öt, amely a legtöbb feladatban a nagyobb tudású Claude Fable 5.1 szintjén teljesít, miközben 40%-kal olcsóbb az elődjénél (4/20 dollár millió tokenenként, az 5/25 dollár helyett). A cég szerint egy fejlesztő egy nap alatt végzett el egy 680 000 soros kódmigrációt, amely korábban hetekig tartott volna; a modell emellett minden eddiginél jobb eredményt ért el a belső biztonsági audit során, és ellenállóbb a prompt-injekciós támadásokkal szemben.
Miért fontos: A két vezető amerikai MI-labor gyakorlatilag egyszerre, jelentős árcsökkentéssel dobta piacra csúcsmodelljét, ami jól mutatja, milyen kiélezett a verseny a fejlesztői és vállalati piacért.
AnthropicForrás →
3
Üzlet
2026. szept. 18.
Az Anthropic éves bevétele elérheti a 100 milliárd dollárt a novemberi tőzsdei bevezetés előtt
A New York Times és a Bloomberg értesülései szerint az Anthropic éves (annualizált) bevétele 2026 végére meghaladhatja a 100 milliárd dollárt — ez a júliusi 65 milliárd dolláros szinthez képest is óriási, néhány hónap alatti ugrás. A vállalat a tervek szerint már novemberben tőzsdére léphet, a befektetők egy része pedig már mintegy 2 billió dolláros értékelésről tárgyal a bevezetés kapcsán.
Miért fontos: Ha megvalósul, ez minden idők egyik legnagyobb MI-vállalati tőzsdei bevezetése lehet, és alapjaiban átrendezheti a globális MI-ipar tőkepiaci súlyát.
Gulf News (Bloomberg/NYT)Forrás →
4
Modell/kiadás
2026. szept. 21.
Az xAI piacra dobta a Grok 4.7-et, jelentősen megnövelt paraméterszámmal
Elon Musk xAI vállalata szeptember 21-én, hétfőn jelentette be a Grok 4.7-et, amelyet a cég "érezhető javulásnak" nevez a Grok 4.6-hoz képest, azonos áron és sebességgel. A modell 2,1 billió paraméterrel rendelkezik, 40%-kal többel, mint a Grok 4.6 1,5 billiója; ára 2 dollár/millió bemeneti és 6 dollár/millió kimeneti token. Az xAI állítása szerint a modell tovább gondolkodik a nehéz problémákon, gyakrabban ellenőrzi saját válaszait, és a SpaceX gyártási és mérnöki adataival is tanították, hogy jobban értsen a fizikai rendszerekhez.
Miért fontos: A Grok 4.7 azt mutatja, hogy a harmadik nagy amerikai MI-labor is versenyképes csúcsmodellel rukkolt elő ugyanabban a hétben, mint az OpenAI és az Anthropic.
Yahoo TechForrás →
5
Kutatás
2026. szept. 22.
Matematikusok mesterséges intelligenciával oldottak meg egy évtizedek óta nyitott szimmetria-problémát
Egy hatfős, korábban egymással nem dolgozó matematikuscsoport — köztük Rachel Pries (Colorado State University) és a csapat többi tagja — mesterséges intelligencia segítségével azonosította egy klasszikus "inverz Galois-probléma" mind a körülbelül 25 000 esetét, amely arról szól, mely szimmetriacsoportok állíthatók elő polinomegyenletekkel. A megoldás nem egyetlen MI-modell önálló munkája volt, hanem professzionális és amatőr matematikusok, számítási erőforrások és MI-alapú keresés együttes eredménye, amelyet az Amerikai Matematikai Intézet egy májusi közös "sprint" rendezvénye indított el.
Miért fontos: Az eset az egyik legkonkrétabb bizonyíték arra, hogy az MI valódi, korábban megoldatlan tiszta matematikai problémák megoldásában is érdemi segítséget tud nyújtani, nem csak ismert eredmények reprodukálásában.
Scientific AmericanForrás →