Автор тестирует gpt-5.6-luna: ~100 токенов/c, стоимость сложных задач — копейки. Раньше персонализированная новостная лента обходилась в $1, теперь — $0.10. Это открывает путь для consumer-приложений с AI, где раньше мешали высокие затраты на инференс.
Джефф Гирлинг сравнил Dell XPS 13 (Core 5 320) и MacBook Neo: Dell выдаёт 6.21 Gflops/W против 5.38 у Mac — и это на x86. Dell обходит даже M4 и M3 Mac Studio, уступая только M4 Mac Mini (7.57 Gflops/W). Энергопотребление в простое и веб-сёрфинге одинаковое.
OpenAI анонсировала GPT-5.6, которая, по их словам, улучшает эффективность на всех этапах — от обучения модели до инференса и агентных пайплайнов. Конкретных цифр или бенчмарков не приведено, только общая формулировка про «больше полезного интеллекта на доллар».