Нейролюб
НовостьНейросетиOpenAIGPT-5

GPT-5.6 Sol собирает финансовые презентации быстрее Claude — тест Model ML

Model ML сравнила GPT-5.6 Sol с Claude Opus 5 на реальных задачах: модель OpenAI чаще доводит презентации до готового файла и экономнее работает с Excel.

Кирилл Киреев

10.08.2026 · 3 минут чтения · Нейросети

AI-агент собирает финансовые презентации и таблицы

Содержание

GPT-5.6 Sol автоматизирует финансовые презентации и Excel

OpenAI опубликовала результаты Model ML — платформы, которая превращает финансовый бриф и исходные документы в редактируемые презентации PowerPoint и модели Excel. Внутри сервиса AI-агент планирует работу, ищет данные, проверяет расчёты и выбирает подходящую модель для каждого этапа; для многих задач компания использует GPT-5.6 Sol.

PowerPoint готов чаще, чем у Claude Opus 5

В собственном тесте Model ML GPT-5.6 Sol создала файл PowerPoint в 100% заданий, тогда как Claude Opus 5 — в 76%. До порога профессиональной готовности, после которого материал можно передавать на содержательную проверку, дошли 43,3% презентаций Sol против 26,7% у Opus 5. При этом речь идёт не о картинках с текстом: графики, таблицы и другие элементы остаются редактируемыми.

Преимущество оказалось не абсолютным. По отдельным показателям визуального качества Opus 5 сохранила небольшой перевес, а Sol расходовала больше токенов на одну презентацию. Но модель OpenAI чаще завершала весь рабочий процесс и выдавала файл, который можно открыть, проверить и доработать, — для бизнеса это важнее красивого промежуточного результата.

В Excel главный выигрыш — эффективность

В задачах с электронными таблицами GPT-5.6 Sol использовала на 36% меньше токенов на книгу, чем Opus 5: 2,44 млн против 3,83 млн. Ключевые результаты совпали с эталоном в 83,3% случаев против 82,8% у Opus 5, хотя доля полностью правильных моделей у Claude была выше. Это хороший сигнал для команд, которым нужно массово обрабатывать документы, но не повод убирать финальную проверку человеком.

Что это даёт финансовым командам

Model ML приводит практические цифры: у одного крупного управляющего активами подготовка аналитического листа сократилась примерно с часа до пяти минут, а в другом процессе агенты за один проход обработали виртуальные комнаты данных со 100 тысячами строк и сотнями файлов. Специалисту остаются проверка допущений, источников и выводов — то есть работа, где действительно требуется профессиональное суждение.

Для маркетинга, консалтинга и бизнеса вывод шире финансов: сильные AI-агенты переходят от чернового текста к готовым редактируемым материалам. Но лучший сценарий пока не «полностью автономный аналитик», а связка из модели, специализированных инструментов и обязательного человеческого контроля перед публикацией или принятием решения.

Хочешь узнавать первым о таких новостях?

Переходи в наш телеграм канал где мы ежедневно публикуем самые свежие и интересные новости

Перейти в Телеграм

Хочешь узнавать первым о таких новостях?

Переходи в наш телеграм канал где мы ежедневно публикуем самые свежие и интересные новости

Чиби Новости