Вышел LLM 0.37: gpt-6.1-sol, gpt-6.1-terra и новая модель по умолчанию
Саймон Уиллисон опубликовал заметку (от 2 ноября 2026 года) о новой версии своего консольного инструмента и Python-библиотеки LLM. Автор пишет, что в релизе много нового: он собрал около двух месяцев накопленных функций и исправлений.
В список моделей добавлены gpt-6.1-sol и gpt-6.1-terra. Кроме того, появилась новая команда llm openai endpoint add: она упрощает настройку дополнительных моделей, которые работают через OpenAI-совместимые endpoint (адреса API).
Изменилась модель по умолчанию, если пользователь не задал свою: теперь это gpt-6-luna. По словам автора, она стоит вдвое дешевле прежней модели по умолчанию gpt-5.6-luna. Абсолютных цен в заметке нет, только это соотношение.
Поддержка эмбеддингов (векторных представлений) теперь учитывает, что у разного бинарного содержимого могут быть разные типы содержимого (content-type). Автор называет это необходимым для моделей вроде Gemini Embedding 2, которые умеют встраивать текст, аудио, изображения и видео.
Отдельный блок заметки посвящён потоку pull request'ов (запросов на внесение изменений), написанных с помощью ИИ. Многие мейнтейнеры открытого кода жалуются на этот поток. По словам Уиллисона, LLM, его проект, который пострадал от этого больше остальных, но проблемой это не стало. Главная причина: в разборе входящих исправлений ему помогают Opus 5.5 или GPT-6 Astra, они подсказывают, какие правки полезнее всего.
В релиз вошли исправления от 12 авторов, почти все сделаны с помощью ИИ. Нагрузка на проверку оказалась заметно меньше, чем автор ожидал. Такие pull request'ы он воспринимает как отчёты об ошибках с приложенными примерами: иногда принимает их, иногда пишет собственное исправление. В конце он благодарит всех 12 человек за помощь с релизом (или за потраченные токены): 0d00ciallo0721, ac1982, Allen Flux, Bian Yuhan, Bishop Kammeraad, Chen Yufeiyang, Christopher Krah, Ethan Stoner, Jiachen Xie, Olamide Faniyan, Sharat Chandra Sai Boddu и nosmile99.
Ключевые факты
- В LLM добавлены модели gpt-6.1-sol и gpt-6.1-terra, а также команда
llm openai endpoint addдля настройки моделей на OpenAI-совместимых endpoint. - Модель по умолчанию (если пользователь не задал свою) теперь gpt-6-luna, по словам автора, вдвое дешевле прежней gpt-5.6-luna.
- Поддержка эмбеддингов учитывает разные типы содержимого у бинарных данных, это нужно для моделей вроде Gemini Embedding 2 (текст, аудио, изображения, видео).
- В релиз вошли исправления от 12 авторов, почти все сделаны с помощью ИИ; разбирать их помогают Opus 5.5 или GPT-6 Astra, и нагрузка оказалась меньше ожидаемой.
- Релиз объединяет около двух месяцев накопленных функций и исправлений.
Почему это важно
Заметка показывает две вещи сразу. Во-первых, обновление консольного инструмента для работы с языковыми моделями: новые модели, более дешёвая модель по умолчанию и расширенная поддержка эмбеддингов для мультимодальных данных. Во-вторых, личный опыт автора с потоком ИИ-исправлений: пока многие мейнтейнеры жалуются на наплыв таких pull request'ов, Уиллисон пишет, что в его проекте это не стало проблемой благодаря помощи моделей в разборе входящих правок.
Кому это важно
Пользователям LLM, которые не задавали собственную модель по умолчанию: для них она сменится на gpt-6-luna. Тем, кто подключает к LLM модели через OpenAI-совместимые endpoint: для них появилась команда llm openai endpoint add. Разработчикам, которые работают с эмбеддингами на мультимодальных моделях вроде Gemini Embedding 2. Мейнтейнерам открытого кода, которые сталкиваются с потоком ИИ-исправлений и ищут приёмы разбора.
Как это применить
Если вы не задавали свою модель по умолчанию, учтите, что теперь используется gpt-6-luna; по словам автора, она вдвое дешевле прежней. Для подключения дополнительных моделей на OpenAI-совместимых endpoint в заметке названа команда llm openai endpoint add. Для эмбеддингов с аудио, изображениями или видео релиз добавляет учёт разных типов содержимого. Подход автора к ИИ-исправлениям можно взять на вооружение: относиться к ним как к отчётам об ошибках с примерами и самому решать, принять правку или написать свою.
Можно ли доверять
Источник, первоисточник: личная заметка самого автора инструмента о выпуске собственной версии. Утверждения о релизе (модели, команда, модель по умолчанию) идут от него. Оценка нагрузки от ИИ-исправлений, его субъективное наблюдение по одному проекту, а не измерение. Цифр о числе полученных и принятых pull request'ов в заметке нет, а «вдвое дешевле», сравнение без абсолютных цен.
Риски и подводные камни
Смена модели по умолчанию может неожиданно повлиять на тех, кто не зафиксировал свою модель: изменятся поведение и стоимость запросов. В заметке не объясняется, чем именно являются gpt-6.1-sol, gpt-6.1-terra и gpt-6-luna, кроме названий, поэтому характеристики стоит проверять отдельно. Опыт автора с потоком ИИ-исправлений нельзя переносить на любой проект без оговорок: он опирается на модели-помощники для разбора и на его собственное решение, что принимать.
«Я по-настоящему воспринимаю их как отчёты об ошибках с приложенными примерами: иногда я принимаю их, иногда делаю собственное исправление.»
— Саймон Уиллисон, заметка о релизе LLM