المحتويات
- 1. ما هما GPT-6 Sol و Luna: تاريخ الإصدار والمواصفات والموقع في التشكيلة
- 2. أين يمكن استخدامهما: Work و Codex و API، لا المحادثة العادية
- 3. التسعير: "خُمس Astra وجزء من مئة منه" لا يصحّ إلا بعدد التوكنات نفسه
- 4. التوجيه الرسمي: Sol على Medium و Luna على High و Astra بدءًا من Light
- 5. أرقام OpenAI: التقييم الذي تفوّق فيه Sol xhigh على Astra low
- 6. أرقام طرف ثالث: مقارنة Artificial Analysis
- 7. اختبارنا المحدود: مهام قصيرة كفتها الإعدادات الأرخص
- 8. كيف تختار لعملك: أين يتحوّل القرار
- الأسئلة الشائعة
في 22 سبتمبر 2026 (بتوقيت الولايات المتحدة، أي فجر 23 سبتمبر بتوقيت اليابان) أطلقت OpenAI نموذجَي GPT-6 Sol و GPT-6 Luna (إعلان OpenAI). وهما نموذجان أسرع وأرخص بُنيا على خط التدريب نفسه الذي أنتج GPT-6 Astra، النموذج الأعلى الذي صدر في 3 سبتمبر.
كُتب هذا المقال خصوصًا لمن يستخدم اليوم Astra بإعداد low (ويظهر في التطبيق باسم "Light" في الواجهة الإنجليزية) داخل Codex أو ChatGPT Work. والجواب المختصر: توحيد العمل كله على Astra low ليس خطأً. لكن توجيه OpenAI نفسها حسب نوع الاستخدام هو Sol للعمل اليومي والبرمجة المعقّدة، و Luna للعمل المتكرّر محدّد المعالم، و Astra لأصعب الأعمال، وعبارة "Astra بدءًا من Light" تعني "إن اخترت Astra فابدأ من Light"، وليست نصيحة بتشغيل كل مهمة على Astra.
ونعرض الأرقام مفصولةً حسب الجهة الناشرة: فتقييمات OpenAI، وتقييمات الطرف الثالث من Artificial Analysis، والاختبار الصغير الذي أجريناه بأنفسنا، تختلف كليًا في المنهج وفي المهام.
GPT-6 Sol / GPT-6 Luna
صدرا في 22 سبتمبر 2026 (بتوقيت الولايات المتحدة) / API و ChatGPT Work و Codex
المصادر: وثائق OpenAI API، وصفحة ChatGPT Models
1. ما هما GPT-6 Sol و Luna: تاريخ الإصدار والمواصفات والموقع في التشكيلة
بحسب وصف OpenAI، يستهدف Sol البرمجة المعقّدة وسير العمل الوكيلي، بينما Luna هو نموذجها الأكثر كفاءة، للعمل المركّز كبير الحجم. ويقدّم الإعلان هذا الإصدار على أنه نقلٌ لمزايا Astra (العمل المهني، والدقة في الحقائق، والبرمجة، واستخدام الحاسوب) إلى نماذج أسرع وأقل كلفة، مع التنبيه في الوقت ذاته إلى أن أكثر المشاريع تطلّبًا وأعلاها رهانًا ما زالت تحتاج إلى عمق Astra.
| البند | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | للمقارنة: GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| معرّف النموذج | gpt-6-sol | gpt-6-luna | gpt-6-astra |
| نافذة السياق | 1,050,000 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| أقصى إدخال / أقصى إخراج | 922,000 / 128,000 | 922,000 / 128,000 | 922,000 / 128,000 |
| تاريخ انتهاء المعرفة | 20 أبريل 2026 | 18 مايو 2026 | 30 أبريل 2026 |
| شدّة الاستدلال (API) | من none إلى max (الافتراضي medium) | من none إلى max (الافتراضي medium) | من low إلى max (بلا none) |
| الإدخال / الإخراج | نص وصور / نص | نص وصور / نص | نص وصور / نص |
المصدر: صفحات النماذج في وثائق OpenAI API (Sol، Luna، Astra). تاريخ التحقق: 24 سبتمبر 2026.
المفاجأة في تاريخ انتهاء المعرفة: فتاريخ Luna (18 مايو) أحدث من تاريخ Astra (30 أبريل). غير أن الفرق لا يكاد يهمّ إن كنت تستخدم النموذجين مع البحث على الويب (تواريخ انتهاء المعرفة لنماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية).
وملاحظة للمطوّرين: يقبل Sol و Luna القيمة none (بلا استدلال) في API، لكن استدعاء الدوال في Chat Completions يتطلّب none، وتوجّهك OpenAI إلى Responses API للأدوات المدمجة واستدعاء الدوال.
2. أين يمكن استخدامهما: Work و Codex و API، لا المحادثة العادية
بجمع ما في الإعلان وفي صفحتَي Models و Pricing تتّضح الصورة التالية. المدخل إليهما هو ChatGPT Work و Codex، ولا يظهران في واجهة المحادثة العادية (Chat).
النموذجان Sol و Luna كلاهما في ChatGPT Work و Codex. بدأ الطرح يوم الإصدار ويتقدّم تدريجيًا على مدار اليوم، وإن لم تجدهما بعد فتقترح OpenAI أن تعاود التحقق لاحقًا. وفي Enterprise و Edu قد يلزم أن يفعّل المسؤول Luna.
Luna وحده، في تطبيق سطح المكتب (بالسرعة القياسية، ورهنًا بتقدّم الطرح). ولا يشمل ذلك Sol.
متاحان باسمَي gpt-6-sol و gpt-6-luna، ويُحاسَب عليهما بالدفع حسب الاستخدام.
غير متاحَين. يذكر الإعلان أنهما لم يُتاحا في Chat بعد، وتذكر صفحة Models أنهما متاحان في Work و Codex لا في Chat.
النماذج الأقدم لن تختفي فورًا. تذكر صفحة Models أن GPT-5.6 Sol و Terra و Luna تبقى متاحة خلال الفترة الانتقالية. في المقابل، يُسحب GPT-5.5 من ChatGPT و ChatGPT Work و Codex في 14 أكتوبر 2026 (ولا يتأثّر API)، وتسمّي الصفحة Sol بديلًا له في الخطط المدفوعة (Plus و Pro و Business و Enterprise و Edu)، و Luna في تطبيق سطح المكتب لخطتَي Free و Go. فإن كنت تحدّد gpt-5.5 في ملف إعدادات أو مهمة مجدولة، فعليك تغييره قبل ذلك التاريخ (ChatGPT Models).
3. التسعير: "خُمس Astra وجزء من مئة منه" لا يصحّ إلا بعدد التوكنات نفسه
| النموذج | إدخال API | الإدخال المخزَّن مؤقتًا | إخراج API | أرصدة Codex (إدخال / مخزَّن / إخراج) |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 | $1 | $50 | 250 / 25 / 1,250 |
| GPT-6 Sol | $2 | $0.20 | $10 | 50 / 5 / 250 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 2.5 / 0.25 / 12.5 |
لكل مليون توكن، بالسرعة القياسية. المصادر: صفحات النماذج في وثائق OpenAI API، وصفحة ChatGPT / Codex Pricing. تاريخ التحقق: 24 سبتمبر 2026.
في كل سطر يساوي Sol خُمس Astra تمامًا، و Luna جزءًا من مئة، وتتبع أرصدة Codex النسب نفسها. وتصف OpenAI الخفض مقارنةً بالجيل السابق بأنه أقل بنسبة 50% من السعر الترويجي لـ GPT-5.6، لكن الأدق أن Sol نصف السعر في الإدخال والإخراج معًا، بينما Luna نصف السعر في الإدخال، وفي الإخراج من $1.20 → $0.50 (أقل بنحو 58%).
نسبة أسعار الوحدة ليست نسبة كلفة المهمة. فاتورتك هي سعر الوحدة × التوكنات المستهلكة فعلًا، والنماذج الأرخص تفكّر أحيانًا مدةً أطول وتُخرج أكثر. في قياسات الطرف الثالث من Artificial Analysis (القسم 6) استهلك Luna high نحو 5 أضعاف توكنات الإخراج لكل مهمة مقارنةً بـ Astra low، فجاءت كلفته لكل مهمة نحو 1/27 لا 1/100. وكذلك جاء Sol medium نحو الثلث لا الخُمس.
لا تنطبق النسب إلا على الحساب الذي تتساوى فيه أعداد التوكنات. فمثلًا، مع 100,000 توكن إدخال (منها 80,000 من المخزَّن مؤقتًا) و10,000 توكن إخراج، تبلغ كلفة API: Astra $0.78، و Sol $0.156، و Luna $0.0078. وثمة شروط أخرى: الإدخال الذي يتجاوز 272,000 توكن يضاعف سعرَي الإدخال والإدخال المخزَّن ويضرب الإخراج في 1.5، وكتابة التخزين المؤقت في API تكلّف 1.25 ضعف سعر الإدخال (ولا تُحتسب رسوم منفصلة للكتابة في أرصدة Codex)، ووضع Fast يكلّف ضعفين في API و2.5 ضعف في أرصدة Codex.
أسعار الوحدة لا تخبرك بمقدار ما يغطّيه اشتراكك
حين تستخدم النموذجين عبر خطة ChatGPT لا يمكنك القول إن Sol يمنحك 5 أضعاف استخدام Astra، ولا إن Luna يمنحك 100 ضعف. فصفحة التسعير الخاصة بـ Codex نفسها تذكر أن أسعار الأرصدة وحدها لا تحدّد مقدار الاستخدام الذي يشمله الاشتراك.
وتعطي الصفحة نفسها نطاقات تقريبية لعدد الرسائل في كل 5 ساعات. ففي Plus هي Astra من 5 إلى 45، و Sol من 15 إلى 150، و Luna من 350 إلى 3,000. وبمقارنة الحد الأدنى بالأدنى والأعلى بالأعلى، يحصل Sol على نحو 3 أضعاف Astra، و Luna على نحو 67 إلى 70 ضعفًا، وهذا لا يطابق نسبتَي 5 و100 المستخرجتين من أسعار الوحدة. وفوق ذلك تنبّه OpenAI إلى أن هذه ليست حدودًا ثابتة، وأن المهام المتشابهة قد تستهلك مقادير مختلفة بحسب النموذج والسياق والاستدلال واستخدام الأدوات والتخزين المؤقت. والطريقة الوحيدة لمعرفة ما تحصل عليه في عملك أنت هي مراجعة شاشة الاستخدام.
4. التوجيه الرسمي: Sol على Medium و Luna على High و Astra بدءًا من Light
بشأن النموذج الذي ينبغي استخدامه، تقدّم صفحة Models من OpenAI توجيهًا واضحًا. وخلاصته:
أعمال طويلة تمتد عبر الشيفرة والتطبيقات والبحث ويجب أن يبقى الحكم فيها سليمًا طوال الطريق. نقطة البداية: Light (قيمة الإعداد low).
أعمال غامضة وصعبة وعالية القيمة (تعديلات برمجية معقّدة، وبحث معمّق، ومستندات تحتاج إلى صقل). نقطة البداية: Medium. وفي المهام الضيقة أعطه تعريفًا واضحًا لما يُعدّ إنجازًا.
أعمال كبيرة الحجم تعرف فيها شكل النتيجة الجيدة (الاستخراج، والتصنيف، والتحويل، والملخّصات بصيغة ثابتة). نقطة البداية: High.
ثلاثة أمور يسهل الخلط بينها هنا.
- نقاط البداية حسب الاستخدام: وهي "Sol على Medium و Luna على High و Astra بدءًا من Light" المذكورة أعلاه.
- الإعدادات المسبقة الافتراضية في التطبيق: إعدادات Power المسبقة في تطبيق سطح المكتب وعلى الويب ستة، هي Luna High و Sol Light و Sol Medium و Astra Light و Astra Medium و Astra Extra High، والمحدَّد افتراضيًا هو Sol Light (وبعض الخطط المدفوعة لا تتضمّن Astra Extra High).
- القيمة الافتراضية في API:
mediumلكلٍّ من Sol و Luna.
الثلاثة مختلفة، لكنها لا تتناقض. فالإعداد المسبق الافتراضي معناه "سريع وخفيف كبداية"، أما توجيه الاستخدام فمعناه "من أين تبدأ لتحصل على نتائج في هذا النوع من العمل". وتقول OpenAI أيضًا إن مستويات شدّة الاستدلال لا تتطابق واحدًا لواحد بين الأجيال، وتقترح تجربة مهام مألوفة بإعداد أدنى ثم الضبط انطلاقًا منه. فلا يمكنك اختيار إعداد Sol الجديد بالإحساس نفسه الذي كان لديك مع "GPT-5.6 Sol على high". وللمقارنة مع الجيل السابق، راجع مقارنتنا المقيسة بين Astra low و GPT-5.6 Sol high (وهو نموذج مختلف عن GPT-6 Sol هذا).
كيف تقرأ "Astra بدءًا من Light". هي نقطة البداية بعد أن تكون قد اخترت Astra، ولا تعني أن كل مهمة يجب أن تذهب إلى Astra. وتوحيد العمل على Astra low خيار معقول إن أردت الاستغناء عن التبديل وتقديم القدرة أولًا. لكن كونه الخيار الأمثل بعد احتساب حدود الاستخدام ووقت الانتظار مسألة أخرى، وإن كان ذلك يهمّك فتقسيم العمل مع Sol و Luna جدير بالنظر.
5. أرقام OpenAI: التقييم الذي تفوّق فيه Sol xhigh على Astra low
يتضمّن إعلان OpenAI رقمًا واحدًا يضع Sol و Astra جنبًا إلى جنب: AutomationBench 1.0.6، وهو تقييم لسير عمل يمتد عبر تطبيقات الأعمال.
| النموذج (شدّة الاستدلال) | النتيجة | الكلفة لكل مهمة |
|---|---|---|
| GPT-6 Sol (xhigh) | 33.2% | $0.27 |
| GPT-6 Astra (low) | 30.3% | 3.9 ضعف Sol |
| Claude Opus 5 (max) | 26.9% | 11.1 ضعف Sol |
المصدر: الجدول الوارد في إعلان OpenAI (تقييم أجرته الشركة المطوّرة نفسها).
في هذا التقييم وحده، تفوّق Sol حين دُفع إلى التفكير العميق على Astra low بنحو ربع الكلفة. لكن انتبه إلى أن المقارنة تستخدم Sol على xhigh، لا medium ولا low. والأرقام الأخرى التي تذكرها OpenAI هي:
- DeepSWE v1.1 (تطوير البرمجيات في قواعد شيفرة حقيقية): Sol max 68.8%، و Luna max 66.6%.
- Agents' Last Exam (مهام مهنية طويلة): Sol max 56.4%.
- OSWorld 2.0 offline (تشغيل الحاسوب): Sol xhigh 60.5%. وتقول OpenAI نفسها إن Astra يبقى الأفضل في استخدام الحاسوب.
- الدقة في الحقائق: في تقييم داخلي مبني على محادثات سابقة أشار فيها المستخدمون إلى أخطاء، ارتكب Sol نحو نصف أخطاء الجيل السابق (GPT-5.6 Sol).
تنبيهان عند قراءة هذه الأرقام. تقييم الدقة في الحقائق هو مجموعة من المحادثات التي يرجَّح فيها وقوع الأخطاء، وتنبّه OpenAI نفسها إلى أنه لا يمثّل الاستخدام المعتاد. وتقول OpenAI أيضًا إن التقييمات أُجريت في بيئة بحثية أو عبر API، وإن منتج ChatGPT الفعلي يستخدم تعليمات نظام وأدوات مختلفة، لذا قد تختلف المخرجات قليلًا. فلا يمكنك أخذ "نصف الأخطاء" وتطبيقه مباشرةً على عملك اليومي.
6. أرقام طرف ثالث: مقارنة Artificial Analysis
نشرت جهة التقييم المستقلة Artificial Analysis (ويُشار إليها أدناه بـ AA) صفحات مقارنة تضع كلًّا من Sol low و Sol medium و Luna high في مواجهة Astra low. يأخذ الجدول أدناه القيم من تلك الصفحات الثلاث، وقد جاءت قيم Astra low متطابقة في الصفحات الثلاث.
| الإعداد | Intelligence Index | Terminal-Bench 4.0 | AutomationBench-AA | الكلفة لكل مهمة | الوقت لكل مهمة |
|---|---|---|---|---|---|
| Astra low | 46 | 42% | 59% | $0.82 | 97.18 ثانية |
| Sol medium | 40 | 19% | 58% | $0.25 | 59.99 ثانية |
| Sol low | 34 | 9% | 54% | $0.13 | 34.98 ثانية |
| Luna high | 32 | 5% | 48% | $0.03 | 146.71 ثانية |
المصدر: صفحات المقارنة في Artificial Analysis (Sol medium مقابل Astra low، Sol low مقابل Astra low، Luna high مقابل Astra low). الإصدار v4.3.2 من Intelligence Index (10 تقييمات). تاريخ التحقق: 24 سبتمبر 2026. وقد تُحدَّث القيم الواردة في الجدول.
ثلاثة أمور تبرز في هذا الجدول.
في Terminal-Bench 4.0 يسجّل Astra low 42%، مقابل 19% لـ Sol medium و5% لـ Luna high. وهذا لا يقدّم أي مسوّغ لاستبدال Astra بالكامل في التطوير الصعب المعتمد على الطرفية.
في AutomationBench-AA يسجّل Sol medium 58% مقابل 59% لـ Astra low، بنحو ثلث الكلفة لكل مهمة. فحجم الفجوة يتفاوت تفاوتًا هائلًا من تقييم إلى آخر. ولا تحوّل الفرق في المؤشر المركّب إلى عبارة "أذكى بنسبة كذا".
يكلّف Luna high نحو 1/27 من Astra low، لكنه يستغرق 146.71 ثانية لكل مهمة، أي أطول من 97.18 ثانية لدى Astra low، لأنه ينفق توكنات أكثر في التفكير.
الوقت لكل مهمة لدى AA هو وقت التوليد المحسوب من سرعة الإخراج، ولا يشمل انتظار أول استجابة ولا أي معالجة محيطة. فهو ليس مدة إنجاز المهمة في بيئتك أنت. وفي مقياس دقة المعرفة لدى AA (AA-Omniscience) يسجّل Astra low 41، و Sol low و medium كلاهما 27، و Luna high −6، وهو تباين واسع يبيّن أن اختيار Luna بناءً على السعر وحده محفوف بالمخاطر في الإجابة عن أسئلة الحقائق من دون مصادر مرفقة.
7. اختبارنا المحدود: مهام قصيرة كفتها الإعدادات الأرخص
أجرينا في AI Arte أيضًا اختبارًا صغيرًا باستخدام Codex CLI. وهو ليس اختبارًا لترتيب النماذج. وإليك الشروط أولًا.
المهام: (1) كتابة دالة تعالج الاختيار بين معرّفات مكرّرة، وحسم التعادل عند تطابق الطوابع الزمنية، والصفوف المفقودة وما شابه (صُحّحت بتشغيل 24 حالة)؛ (2) تصنيف 8 ادّعاءات من مادة مصدرية، وحساب معدّلات الخطأ بمقامات مختلفة، وكتابة توصية لا تتجاوز 160 حرفًا (صُحّحت على 12 بندًا). ولم يُستخدم أي تصحيح بالذكاء الاصطناعي.
القيود: لم تُمسح الذاكرة المؤقتة، وقُرئ معظم الإدخال (نحو 11,000 إلى 12,000 توكن) من التخزين المؤقت. وكُتبت شيفرة التصحيح بعد وصول الإجابات، فهذا ليس اختبارًا مسجّلًا مسبقًا.
| الإعداد | النجاح | الوقت الوسيط | متوسط توكنات الإخراج (مع التفكير) | الكلفة المكافئة لـ API لكل تشغيل (متوسط) |
|---|---|---|---|---|
| Astra low | 4/4 | 10.33 ثانية | 184.75 | $0.0447 |
| Sol low | 4/4 | 7.96 ثانية | 175.50 | $0.0086 |
| Sol medium | 4/4 | 10.28 ثانية | 266.25 | $0.0095 |
| Luna high | 4/4 | 11.52 ثانية | 371.25 | $0.0006 |
يُقاس الوقت من تشغيل CLI حتى خروجه. الكلفة المكافئة لـ API ليست ما دفعناه فعلًا (جرت التشغيلات ضمن اشتراك، وهي رقم مرجعي يطبّق أسعار API الرسمية على أعداد التوكنات التي أبلغ عنها CLI).
ومن 5:47 إلى 5:49 في اليوم نفسه أجرينا مهمة إضافية منفصلة باللغة اليابانية، وهي رصد أخطاء في تحويل التواريخ وفي العدّ عبر عدة مصادر، مع 12 بند تصحيح محدّدة مسبقًا، وبتشغيلين لكل إعداد. نجحت التشغيلات الثمانية كلها، وكان الوقت الوسيط: Sol low 9.65 ثانية، و Sol medium 13.29 ثانية، و Astra low 13.48 ثانية، و Luna high 17.32 ثانية (المهمة والنافذة الزمنية تختلفان عن الجدول أعلاه، لذا لم نخلط المتوسطات).
كل ما يُظهره هذا أن هناك حالات كفى فيها Sol low أو Luna high في المهام القصيرة ذات الإجابات القابلة للتحقق. نجحت الإعدادات كلها لأن المهام كانت سهلة، وهذا ليس دليلًا على تساوي النماذج في القدرة. كانت هناك 3 مهام مستقلة، بواقع 4 تشغيلات ثم تشغيلين لكل إعداد. ولم نقِس إصلاح مستودع قائم، ولا التصميم، ولا الكتابة الطويلة، ولا العمل الذاتي الطويل. ولأن مؤشر الاستخدام المتبقي يعرض نسبًا مئوية صحيحة ويتشاركه مع أعمال أخرى، لا يستطيع هذا الاختبار أن يخبرك بمقدار ما استهلكه كل نموذج من حد الاستخدام.
ومع ذلك أمكن ملاحظة أمرين. أنهى Sol low عمله أسرع من Astra low بنحو خُمس الكلفة المكافئة لـ API. أما Luna high فكانت كلفته المكافئة لـ API الأدنى، لكنه استغرق وقتًا أطول من Astra low، وهو النمط نفسه الذي ظهر في جدول AA.
8. كيف تختار لعملك: أين يتحوّل القرار
بناءً على ما تناولناه (توجيه الاستخدام الرسمي، وتقييمات AA، واختبارنا الصغير)، فإن التقسيم التالي عملي. اقرأه نقطةَ بداية مقترحة، لا حلًّا أمثل مُثبتًا.
نقطة البداية الرسمية. في تقييم AA لسير عمل الأعمال يتأخّر عن Astra low بنقطة واحدة بنحو ثلث الكلفة. وإن لم ترضَ عن النتائج فارتقِ إلى Astra.
متطلّبات ضيقة يخبرك فيها اختبار أو فحص للصيغة بالنجاح أو الإخفاق فورًا. و Luna high للاستخراج والتصنيف والتحويل. لكن Luna ليس سريعًا، فإن كان الانتظار يزعجك فاستخدم Sol low.
البنية العامة، والأخطاء مجهولة السبب، والتوفيق بين مصادر متعدّدة، ومراجعات ما قبل الإطلاق، والتطوير المتمحور حول الطرفية. ابدأ من low، وإن لاحظت إخفاقات أو إعادة عمل فقارن بـ medium وما فوقه.
السؤال الحاسم هو هل تستطيع التحقق بنفسك من نتيجة المهمة فورًا. فإن كان اجتياز الاختبارات أو صحة الصيغة يحسم الأمر، فإن إخفاق النموذج الرخيص يُلاحَظ في الحال وإعادة المحاولة زهيدة الكلفة. وعلى العكس، في الأعمال التي تظهر أخطاؤها متأخرةً (قرارات التصميم، والكتابة الواقعية من دون مصادر، والجودة البصرية)، فإن إعادة العمل الناتجة عن نموذج رخيص تنتهي بكلفة أكبر من فرق السعر.
إن كنت ملتزمًا بـ Astra low حتى الآن: فلا حاجة إلى التوقف. وإن أردت التجربة، فالطريقة الآمنة أن تنقل مهامك اليومية الجديدة وحدها إلى Sol medium لمدة أسبوع، وتقارن عدد مرات إعادة العمل وسرعة نفاد حد استخدامك. وأبقِ المهام التي في منتصف عمل مهم على Astra، كي لا تؤثّر مقارنةٌ فاشلة في العمل الحقيقي. ولاحظ أن تغيير القيمة الافتراضية في ملف الإعدادات (model و model_reasoning_effort في config.toml) لا يؤثّر إلا في المهام المنشأة حديثًا. أما المهام التي أنشأتها من قبل، فتحقّق من النموذج والشدّة أسفل مربع الإدخال في كلٍّ منها.
أوثق طريقة للحسم هي المقارنة على عملك التمثيلي أنت. من نقطة البداية نفسها: هل اجتاز المخرج الأول؟ كم مرة عدّلته؟ وكم دقيقة استغرق فحصك النهائي؟ عُدّ هذه الثلاثة وستحصل على إجابة تناسبك أفضل من أي جدول.
الأسئلة الشائعة
Q1. هل يمكنني استخدام GPT-6 Sol و Luna الآن؟
منذ 22 سبتمبر 2026 (بتوقيت الولايات المتحدة) يجري طرحهما في ChatGPT Work و Codex لخطط Plus و Pro و Business و Enterprise و Edu. وتحصل خطتا Free و Go على Luna وحده في تطبيق سطح المكتب. وفي API يتوفّران باسمَي gpt-6-sol و gpt-6-luna. ولا يُتاحان في المحادثة العادية (Chat) (بحسب الصفحات الرسمية في 24 سبتمبر 2026).
Q2. أستخدم Astra low. هل عليّ الانتقال إلى Sol؟
لا يوجد ما يُلزمك بذلك. توجيه OpenAI هو Sol للعمل اليومي والبرمجة المعقّدة (بدءًا من Medium)، و Astra لأصعب الأعمال (بدءًا من Light). وفي تقييمات Artificial Analysis تأخّر Sol medium عن Astra low بنقطة واحدة في سير عمل الأعمال، لكنه تأخّر كثيرًا في العمل عبر الطرفية: 19% مقابل 42%. ونوصي بتجربة Sol medium على المهام اليومية الجديدة وحدها ومقارنة عدد مرات إعادة العمل.
Q3. إذا كان Sol يكلّف خُمس Astra، فهل أحصل على 5 أضعاف الاستخدام؟
لا يمكن قول ذلك. أسعار API والأرصدة هي الخُمس، لكن صفحة التسعير الخاصة بـ Codex تذكر أن أسعار الأرصدة وحدها لا تحدّد استخدام الاشتراك. والنطاقات التقريبية في الصفحة نفسها لكل 5 ساعات في Plus هي من 5 إلى 45 رسالة لـ Astra ومن 15 إلى 150 لـ Sol، أي نحو 3 أضعاف فقط. كما أنها ليست حدودًا ثابتة، ويتفاوت الاستهلاك بحسب العمل.
Q4. Luna هو الأرخص. هل يمكنني استخدامه لكل شيء؟
يناسب العمل المتكرّر الذي تعرف فيه شكل النتيجة الجيدة (الاستخراج، والتصنيف، والتحويل، والملخّصات بصيغة ثابتة). وفي تقييمات Artificial Analysis يكلّف Luna high نحو 1/27 من Astra low لكل مهمة، لكنه يستغرق وقتًا أطول، ولا يسجّل سوى 5% في العمل عبر الطرفية، وينخفض انخفاضًا حادًا في مقياس دقة المعرفة. فتجنّب أن تسلّمه أسئلة الحقائق من دون مصادر مرفقة، أو التطوير الذاتي الطويل، بناءً على السعر وحده.
Q5. يختار التطبيق "Sol Light" افتراضيًا، بينما تقول OpenAI "ابدأ Sol على Medium". أليس هذا تناقضًا؟
لا. فـ Sol Light هو الافتراضي بين إعدادات Power المسبقة في تطبيق سطح المكتب وعلى الويب، بينما "Sol على Medium" هو نقطة البداية للحصول على نتائج في ذلك النوع من العمل. أما القيمة الافتراضية في API فشيء ثالث: medium لكلٍّ من Sol و Luna. والطريقة البسيطة للتفكير في الأمر: أبقِ الافتراضي للأعمال الخفيفة، وانتقل إلى Medium أو أعلى للأعمال التي تحتاج إلى تخطيط أو تحليل.
Q6. ماذا يحدث لـ GPT-5.6 Sol و GPT-5.5؟
تبقى GPT-5.6 Sol و Terra و Luna متاحة خلال الفترة الانتقالية. ويُسحب GPT-5.5 من ChatGPT و ChatGPT Work و Codex في 14 أكتوبر 2026 (ولا يتأثّر API)، وتسمّي OpenAI نموذج GPT-6 Sol بديلًا له في الخطط المدفوعة (Plus و Pro و Business و Enterprise و Edu)، و GPT-6 Luna في تطبيق سطح المكتب لخطتَي Free و Go. فإن كنت تحدّد gpt-5.5 في ملف إعدادات أو مهمة مجدولة، فغيّره قبل ذلك التاريخ.
المصادر
تحقّقنا من الأرقام الواردة في هذا المقال في صفحات الجهات الناشرة أدناه بتاريخ 24 سبتمبر 2026، إلى جانب بيانات القياس الخاصة بـ AI Arte.
- OpenAI — Introducing GPT-6 Sol and Luna
الموقع في التشكيلة، وخفض الأسعار عن الجيل السابق (Sol من $4→$2 ومن $20→$10، و Luna من $0.20→$0.10 ومن $1.20→$0.50)، و AutomationBench 1.0.6 (Sol xhigh 33.2% بكلفة $0.27، و Astra low 30.3% بـ 3.9 ضعف، و Opus 5 max 26.9% بـ 11.1 ضعف)، و DeepSWE v1.1 (Sol max 68.8%، و Luna max 66.6%)، و Agents' Last Exam (Sol max 56.4%)، و OSWorld 2.0 (Sol xhigh 60.5%)، وتقييم الدقة الداخلي وتحفّظاته، والإتاحة - OpenAI Developer Community — إعلان GPT-6 Sol و Luna
وقت الإصدار (22 سبتمبر 2026، الساعة 18:16 UTC)، والإتاحة في Work و Codex و API، و Luna لسطح المكتب في Free و Go - OpenAI — GPT-6 Sol، GPT-6 Luna، GPT-6 Astra (وثائق API)
معرّفات النماذج، ونافذة السياق، وأقصى إدخال وأقصى إخراج، وتواريخ انتهاء المعرفة، وشدّة الاستدلال وقيمها الافتراضية، وأسعار API، والزيادة فوق 272K، وكتابة التخزين المؤقت بـ 1.25 ضعف، ووضع Fast بضعفين - ChatGPT — Models
توجيه الاستخدام (Sol على Medium و Luna على High و Astra بدءًا من Light)، وإعدادات Power المسبقة الستة مع Sol Light افتراضيًا، وعدم الإتاحة في Chat، وبقاء GPT-5.6 خلال الفترة الانتقالية، وسحب GPT-5.5 (14 أكتوبر 2026) - ChatGPT / Codex — Pricing
الإتاحة حسب الخطة، وأسعار الأرصدة، والتنبيه إلى أن الأسعار وحدها لا تحدّد الاستخدام، والنطاقات التقريبية لكل 5 ساعات (Plus: Astra من 5 إلى 45، و Sol من 15 إلى 150، و Luna من 350 إلى 3,000)، ووضع Fast بـ 2.5 ضعف - Artificial Analysis — صفحات المقارنة (Sol medium مقابل Astra low، Sol low مقابل Astra low، Luna high مقابل Astra low)
الإصدار v4.3.2 من Intelligence Index، و Terminal-Bench 4.0، و AutomationBench-AA، و AA-Omniscience، والكلفة وتوكنات الإخراج والوقت لكل مهمة - قياسات AI Arte (24 سبتمبر 2026، Codex CLI 0.155.0-alpha.16)
4 إعدادات × مهمتان × تشغيلان = 16 تشغيلًا، إضافةً إلى مهمة باللغة اليابانية شُغّلت مرتين لكل إعداد = 8 تشغيلات. النجاح والوقت وتوكنات الإخراج والكلفة المكافئة لـ API
مقالات ذات صلة
- إصدار GPT-6 Astra: الدليل الكامل — التسعير والإتاحة حسب الخطة والاختبارات المعيارية للنموذج الأعلى
- هل GPT-6 Astra low أرخص حقًا؟ — مقارنة مقيسة مع GPT-5.6 Sol على high من الجيل السابق
- إصدار GPT-5.6: الدليل الكامل — نماذج Luna / Terra / Sol من الجيل السابق
- إصدار Claude Opus 5.5 — نموذج Anthropic الجديد من الأسبوع نفسه
- تواريخ انتهاء المعرفة لنماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية — إلى أي مدى تصل معرفة كل نموذج
