GPT-5.6 Terra выглядит слабым выбором по соотношению интеллект / цена.

Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности.

То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности.

Luna и Sol стабильно выглядят сильнее:

* за те же деньги дают больше intelligence
* или дают похожий уровень intelligence дешевле
* на разных reasoning-режимах обходят Terra

Особенно выделяется Luna.

Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность.

Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra.

https://x.com/Machinelearrn/status/2075969904826605891

Агенты прокачивают друг друга

UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом.

Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему.

Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее.

Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт».

В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0.

https://github.com/UCSB-AI/GEA