¡GPT-6 Sol y Luna ya están disponibles en VEGA!

OpenAI añadió dos modelos a la familia GPT-6: GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Ambos ya están disponibles en VEGA. OpenAI los entrenó con los mismos métodos que GPT-6 Astra, el modelo insignia que presentó a principios de este mes, por lo que la pareja traslada las mejoras de Astra en trabajo profesional, factualidad, programación, uso de la computadora y alineación a niveles más baratos y rápidos.

Dos modelos para distintas escalas de trabajo

Sol es el caballo de batalla de los dos. Está construido para tareas profesionales difíciles, programación agéntica y flujos de trabajo largos donde quieres resultados sólidos y margen para iterar. Luna es el nivel ligero: rápido y económico, pensado para la asistencia cotidiana y las cargas de trabajo de alto volumen, aunque todavía es un salto claro respecto a la Luna anterior.

Astra sigue siendo la elección para los proyectos más exigentes. El propósito de Sol y Luna es la eficiencia: ofrecen una gran parte de esa inteligencia a aproximadamente la mitad del precio de API de la generación GPT-5.6.

Puntuaciones en benchmarks

Benchmark	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna
AutomationBench (flujos de trabajo empresariales, 47 herramientas)	33.2% (xhigh) — supera a Claude Opus 5 con esfuerzo máximo	+5.4 pp sobre su predecesor (high)
Agents' Last Exam (flujos de trabajo profesionales)	56.4% (max) — por encima de la mejor puntuación de Opus 5	—
DeepSWE 1.1 (ingeniería de software)	68.8% (max)	66.6% (max)
OSWorld 2.0 sin conexión (uso de la computadora)	60.5% (xhigh) — a la par de Opus 5 medium	supera a GPT-5.6 Sol (medium)

• Trabajo profesional. En AutomationBench, GPT-6 Sol con esfuerzo xhigh vence a Claude Opus 5 con esfuerzo máximo mientras cuesta una fracción por tarea, e incluso supera a GPT-6 Astra con esfuerzo bajo.
• Factualidad. Sol comete aproximadamente la mitad de errores factuales que su predecesor, cercano a la fiabilidad de Astra. Luna con mayor esfuerzo iguala la factualidad de GPT-5.6 Sol a una fracción mínima del costo.
• Programación. FrontierCode evalúa los cambios según si podrían fusionarse realmente en una base de código real; Sol mejora sustancialmente sobre GPT-5.6 Sol en ese aspecto y iguala a Claude Fable 5.1 xhigh. En DeepSWE queda aproximadamente un punto por debajo de la mejor puntuación de Fable 5.
• Estilo de colaboración. Sol y Luna heredan la forma más clara de comunicarse de Astra: menos jerga, menos detalles de relleno, respuestas ligeramente más cortas sin perder sustancia. La diferencia es más visible en conversaciones técnicas y de programación.

Mejor caché para agentes y conversaciones largas

OpenAI también rediseñó el caché de prompts para GPT-6. Las tasas de acierto son más altas por defecto, un panel de control y una herramienta de diagnóstico muestran dónde no se está aprovechando el caché, y los puntos de interrupción explícitos permiten a los desarrolladores controlar dónde terminan los prefijos de prompt cacheados. El esfuerzo de razonamiento y la disponibilidad de herramientas pueden cambiar en medio de una conversación sin invalidar el caché. GitHub afirma que estos cambios reducen en más de la mitad la proporción de tokens de prompt que necesitan procesamiento nuevo en miles de millones de peticiones de Copilot.

Alineación

Sol y Luna heredan el trabajo de alineación que se lanzó con Astra. En las evaluaciones de OpenAI, ambos puntúan tasas más bajas de afirmaciones engañosas sobre su trabajo de programación que sus contrapartes de GPT-5.6, con mejoras también en las pruebas de engaño y evasión.

Prueba GPT-6 Sol y Luna en VEGA

Ambos modelos ya están en el selector de modelos de VEGA. Usa Sol para las tareas profesionales y de programación más pesadas, Luna para preguntas rápidas del día a día, y compáralos lado a lado con los demás modelos frontera en el agregador.