Anthropic и OpenAI објавија нови верзии на своите модели, иако во јули група вработени од компаниите што работат на напредни системи побараа побавно темпо на развој. Кон тој повик претходно се приклучи и извршниот директор на Anthropic, Дарио Амодеи, но најновите изданија покажуваат дека конкуренцијата меѓу двете компании не запира.

Anthropic го претстави Claude Opus 5.5, додека OpenAI ги објави GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. Opus 5.5 доаѓа само 21 ден по Fable 5.1 и Mythos 5.1, кои пак беа објавени 39 дена по Opus 5. Според The Register, Anthropic во 2026 година преминал од приближно квартален распоред на речиси месечни изданија.

OpenAI имаше поинаква динамика. По неколку варијанти објавени во февруари и март, GPT-5.5 пристигна во април, GPT-5.6 стана широко достапен на 9 јули, а GPT-6 Astra беше претставен на 3 септември. Sol и Luna следуваа 19 дена подоцна.

Anthropic наведува дека Opus 5.5 е подобар од претходникот при софтверски задачи, вклучително и миграции на код и намалување на времето за вчитување софтвер. Според оценките на Artificial Analysis, моделот е на слично ниво со GPT-6 Astra во задачи со агенти, а го зазел првото место на нивниот Intelligence Index со резултат 58, пресметан преку десет тестови.

Новото издание треба да биде и поевтино. Anthropic тврди дека при стандардни поставки Opus 5.5 чини околу 40 проценти помалку од Opus 5 при типични оптоварувања. Цените за влезни и излезни токени се 4, односно 20 долари за милион токени, а кешираните читања чинат 0,20 долари за милион токени. Компанијата наведува и дека моделот генерира излез повеќе од 30 проценти побрзо.

OpenAI исто така се фокусира на цената, оставајќи ги најтешките задачи за GPT-6 Astra. API цените за Sol и Luna се намалени за 50 проценти во споредба со промотивните цени на GPT-5.6. Artificial Analysis проценува дека GPT-6 Sol чини 1,06 долари по задача, додека GPT-6 Luna чини 0,07 долари по задача.

Двете компании паралелно работат и на заштитни механизми. Кај Opus 5.5 е задржана функцијата што го ограничува пристапот до претходниот контекст на моделот преку API, со цел да се отежни копирањето на неговиот начин на расудување.