中国DeepSeek社は2026年9月10日（現地時間）、新モデル「DeepSeek-V4.1-Flash」を発表しました。MoE（Mixture of Experts、入力内容に応じて一部のパラメータだけを動かし処理効率を高める仕組み）アーキテクチャを採用し、パラメータ数は5520億（552B）です。同社は、自社のフラッグシップモデル「DeepSeek-V4-Pro」に加え、OpenAIの「GPT-5.6 Sol」やAnthropicの「Claude Opus 5」も一部性能で上回ると主張しています。

注目すべきは料金です。DeepSeekは2026年8月13日に利用料金を値上げしたばかりでしたが、今回の発表と同日に一転して値下げしました。新しいオフピーク時料金は、入力がキャッシュヒット時0.003ドル・キャッシュミス時0.15ドル、出力0.6ドルで、値下げ前の入力0.007ドル／0.22ドル、出力0.66ドルから引き下げられています。背景には、KVキャッシュ（過去の計算結果を再利用する仕組み）の量を削減する新アーキテクチャがあり、特に入力時の料金効率を高めたとされています。

OpenAIは仕事向けの次世代モデル「GPT-6 Astra」を発表し、ChatGPT Work、Codex、APIで利用可能になりました。開発者向け動画は公開から4日間で55万回以上再生されています。ターンレイテンシ（応答が返ってくるまでの時間）は25倍削減された一方、メモリ使用量は30%増加したとしています。

安全性評価では、GPT-5.6 Solと比較して不具合が89%、Claude Fable 5.1と比較して74.7%それぞれ削減されたと報告されています。料金は入力が100万トークンあたり10ドル、出力が同50ドルです。新機能としてコンピュータ操作、ブラウジング、エンタープライズ管理者コントロールを備え、確認ポリシーや自動レビュー、Zero Data Retention（データを保持しない設定）といった安全機能も提供されます。新規のエンタープライズプラグインとしてOracle Analytics、Power BI、Navan、Avalaraが追加されました。OpenAIはGPT-6 Astraを「世界で最も知的で配置されたモデル」と位置づけています。

開発元Cognition自身の発表によれば、新型コーディングモデル「SWE-2」はベンチマーク「FrontierCode 1.1 Main」で50.0%のスコアを記録し、同等性能とされるFable 5.1と比べてコストは64%安いとしています。ベースモデルにはKimi K3（2.8兆パラメータ）を採用しています。

作業効率の面では、FrontierCode 1.1 Mainでの平均ステップ数を127から53に削減、最初の編集に至るまでのステップ数も中央値で前モデルSWE-1.7の48から18へと減らしたとしています。政治的に敏感なトピックに関するトラストワーズネス（信頼性）評価では98.0%の合格率を記録したとのことです。これらの数値はCognition自身の発表によるもので、外部による検証は行われていません。

LLMアーキテクチャの研究者・解説者であるSebastian Raschka氏は2026年9月9日、GPT-6 Astraをめぐる噂とその背景にあるとされるアーキテクチャについて解説する記事を公開しました。The InformationはOpenAIの公式発表の2日前、Astraが「recurrent depth」または「looped transformers」（同じtransformerブロックに中間表現を複数回通す設計）を使っているという未確認の内部情報をスクープ報道していました。

Astraはベンチマーク「ARC-AGI-3」で99.9%を達成したと報告されており、同じベンチマークで7.8%だったGPT-5.6 Solを大きく上回ります。3Dレンダリング・アニメーションタスクや数学・コーディングでも前身モデルを大幅に上回るとされ、PaintやBlenderなどのGUIを操作できるコンピュータ使用機能も備えます。OpenAIは強化学習用に「数万台のMac MiniとMac Studio」を購入したと報じられており、NVIDIAのCEOはAstraが約10万個のGrace Blackwell GPUで学習されたと述べています。

一方でOpenAIは公式に、Astraを含む現行フロンティアモデルの「計算グラフの深さはGPT-4の2倍以内」だと説明しています。Chief ScientistのJakub Pachocki氏は「混乱した報道によって引き起こされる、監視不能性への競争を防ぎたい」という趣旨の発言をしています。Raschka氏はこの記事で、Astraが短い推論トレースを使う傾向はモデルの能力向上による自然な結果であり、looped transformersが意図的に推論を隠しているという証拠はないとの立場を示しています。

OpenAIは新しい「Agents API」をパブリックベータとして公開しました。全開発者が利用可能で、追加費用はなく使用したトークンとツールの費用のみがかかります。単一のAPI呼び出しでタスク・モデル・ツール・実行環境を指定してエージェントを作成できるのが特徴です。

計算環境は、OpenAI管理のサンドボックス、開発者自身のインフラ、またはBlaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOceanなど9社のエコシステムパートナーとの統合から選べます。長時間セッションに対応するため、以前のコンテキストを自動的に圧縮する機能や、トークン使用量を削減するツール検索機能を備えています。

そのほか、並列実行可能なプログラマティックツール呼び出しや、サブエージェントによるマルチエージェント対応も可能です。MCP（Model Context Protocol、AIモデルと外部ツール・データソースをつなぐ標準規格）やカスタム関数、組み込みツールにも対応しており、Codexと同様のオープンソースハーネスがベースになっています。