GPT-6 SolとLunaを比べようとしたらGPT-6.1 Solまで出た！AI文章力バトルが終わらない

GPT-6 Solは以前も見ていたが、同じGPT-6にはLunaもいた。

最近、同じお題をAIに投げて、どんな400文字のnote記事を書くのか比べてきたので、当然Lunaにもやってみようと思った。

SolとLuna。同じGPT-6でも立ち位置が違うはず。

OpenAIの公式説明では、GPT-6 Solは複雑なコーディングやエージェント処理などをこなすモデル。Lunaはコストを抑えた大量処理向けの効率重視モデルとなっている。

API価格で見ると、Solは入力100万トークンあたり2ドル、Lunaは0.1ドルなので、大きな差があるようだ。
これは文章にも差が出るんじゃないか？

よし。比べよう。
…と思ってモデルを見てみたら、GPT-6.1 Solというのが目に入る。

GPT-6.1？？？
GPT-6 Solが出たのは9月22日。GPT-6.1 Solは9月29日。

一週間である。

なんでそんなに急ぐんだ…え？　対象増えた？
ま、まぁ…せっかくなので全部やることにした。

同じお題で一発勝負

条件は全部同じ。

ChatGPT Workから新規実行。エフォートは「中」。プロンプトも完全に同一である。

お題は、いつものこれ。

AIへ何か考えさせたとき、返事までの数十秒を待てずにメールや別のタブを開く。気づけばそちらの作業を続けてしまい、数十秒を惜しんだせいで数分以上を失うという私の実体験だ。

400文字程度。常体。事実を追加しない。一般論へ広げすぎず、最後は少し自嘲気味に落とす。

比較するのは最初に出てきた一発だけとした。

AIの文章なんて、同じプロンプトで何度か作らせれば当たり外れが出るのは分かっている。ばらつきはある。

ただ普通に使うとき、同じ文章を5回も10回も生成して平均点を取る人はあまりいないだろう。私だったら一回頼んで、出てきた文章を読む。

なので、今回はその使い方に合わせて一発勝負である。

なおGPT-6 AstraとGPT-6 Solは以前も記事にしているが、初回の結果が気になったので今回もう一度試した。
なので、2回目は出力ブレを見るための参考値として扱う。
どのモデルも新規実行、エフォートは「中」で条件は同じである。

前回の記事では、6モデルを同じお題で比べた。

ざっくり整理すると、

GPT-5.6 Sol：素材を文章にしただけで終わった
GPT-6 Sol：読める形にはしたが、内容に面白みはない
Claude Sonnet 5：素材に素直だが、読ませる文章に変換しつつ面白みもある
GPT-6 Astra：素材をひねったが、ひねりすぎて小難しい。違う方向で面白いが疲れる
Claude Opus 5.5：素材をひねって取り込みつつ、自然に読ませる上手い文章
Gemini 3.8 Flash：別次元に盛って笑わせる。なんだこれ！？

そんな感じだった。

詳しい全文や評価は前の記事に置いてあるので、今回はGPT-6 AstraとGPT-6 Solを全部載せ直すのはやめておくので、そちらを参照してほしい。

さて、おさらいとしてまずGPT-6 Astra。

前回、特徴が出ていたのはこの辺。

そして、こんな感じで素材をそのまま説明するのではなく、一段ひねってくる。

その辺がAstraの特徴だというのを前回の比較でも話していた。

次はGPT-6 Sol。

こちらは、こんな感じで締めていた。

悪くはないし、ちゃんとまとまっているが、Astraと並べるとものすごく真面目に素材を整理した感じがする。
ここまでは前回までの話。

ここからが新規枠GPT-6 Luna。

あれ？　GPT-6 Luna、文章が意外といいぞ？
…と思ったのだが、ひとつ忘れている。

タイトルがない。

プロンプトには「タイトルも付ける」と書いているので、ここは普通に減点である。なぜ抜けるのか。

それでも本文だけを見ると、「待っている自分に耐えられない」という解釈を一つ足して、最後も「数分をどこかへ捨てている」と落とした。

少なくとも今回の一発では、本文だけなら私はGPT-6 SolよりGPT-6 Lunaの方が好きだった。
価格差20倍らしいが、文章というのは分からない。
文章作らせる目的でもないからだろうけど。

そして唐突なGPT-6.1 Sol

最後が、急に乱入してきたGPT-6.1 Sol。

OpenAIは6.1 Solを、複雑な仕事でGPT-6 Astraに近い性能を、より低コストで提供するモデルと説明している。学習にもAstraと同じ種類のデータとトレーニングを使っているという。

出てきた文章がこれだった。

お？　…これ、結構うまくない？
特に、この部分が良い感じじゃないだろうか。

最後も「待ち方を考えた方がいい」から「その返事も待てない」で、もう一度落としている。
少なくとも今回の一発だけなら、GPT-6 Solよりこっちの方が面白く感じた。

一週間で何をしたんだ？
ちなみにGPT-6 Solがあまりに素直だったので、気になってもう一度だけ同じものを書かせてみることに。
すると今度は、こんなオチを作ってくる。

しかも途中では、こんな内容も。

と、GPT-6.1 SolやGPT-6 Astraでも出てきた「待つ側と待たせる側の反転」まで拾っている。
Astraも2回目を試すと別の文章になった。

つまり当然ながら、同じモデルでも出力にはブレがある。

だから「GPT-6.1 Solの文章力が絶対にGPT-6 Solより上になった」と言うつもりはない。
というのも、それを言い始めると何回生成すればいいのか分からなくなる。

5回？　10回？　平均点でも出すのか？　ガチャじゃないんだから。

普段使うときは一発目を読んで、「お、いいな」とか「微妙だな」と判断する。何回も回して、その中から良い物を選ぶなんてこともしないだろう。

それなら一発勝負の比較にも、それなりの意味はあると思っている。

今回の一発だけで言えば、GPT-6.1 Solは結構面白かった。GPT-6 Lunaもタイトル欠落はあったものの、本文は思った以上に良かった。

ここで前回までの六つ巴に、この2モデルを足してみる。

GPT-6 Lunaは、軽量・効率重視だから文章も単純になるのかと思ったが、今回の一発では意外とひねってきた。ただしタイトルを忘れた。

GPT-6.1 Solは、GPT-6 Solの素直さだけではなく、「気前よく時間を使ったものだ」「その返事も待てないのだが」と、言葉そのものでも少し遊んできた。Astraほど露骨にひねる感じでもなく、GPT-6 Solほど素直でもない。
なんとなく、その中間に入ってきたようにも見える。

こうして参加者を増やしてみると、同じGPT-6系列でも、価格や立ち位置だけでは文章の面白さまでは決まらないというか、なんかばらけている感じはする。

前回は六つ巴になったところで終わった。今回は八つ巴である。

……増えすぎだろ。

それにしても、私は今回GPT-6 SolとGPT-6 Lunaを比べるつもりだっただけなのだ。なのにまさかの一週間でGPT-6.1 Solまで増えた。

新しいモデルが出るたびに同じ400文字を書かせているが、そろそろ比較する側がモデル追加の速度についていけなくなってきた。

次を書くまで、せめて数日は増えないでほしい。

あぁ、Sonnet 5.5も出てるがそっちは後回し。
後日やるのでお楽しみに！

ここまでのAI文章力バトルまとめ

ここまで同じお題を書かせてきたモデルを、今回までの印象でざっくり並べるとこうなる。

GPT-5.6 Sol：素材を文章にしただけ。
GPT-6 Sol：読める形にはしたが、面白みは弱い。
Claude Sonnet 5：素材に素直だが、読ませる文章に変換しつつ面白みもある。
GPT-6 Astra：素材をひねる。ひねりすぎて小難しいところもある。
Claude Opus 5.5：素材をひねって取り込みつつ、自然に読ませる。
Gemini 3.8 Flash：別次元に盛って笑わせる。なんだこれ！？
GPT-6 Luna：軽量・効率重視なのに意外とひねる。ただしタイトルを忘れた。
GPT-6.1 Sol：GPT-6 Solより言葉で遊ぶ。Astraほど癖は強くなく、今回の一発では結構面白かった。

もちろん全部一発勝負なので、これが絶対評価というわけではない。

ただ、同じお題を投げ続けると、それぞれのモデルがどこを拾って、どう文章にするのかは結構違って見える。

そして現在、八つ巴。

……もう十分じゃないか？

参考文献

OpenAI「GPT-6 Sol」
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol

OpenAI「GPT-6 Luna」
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna

OpenAI「GPT-6.1 Sol」
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol

OpenAI Deployment Safety「GPT-6.1 Sol - Model data and training」
https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol/model-data-and-training

関連記事