OpenAI මේ සතියේ නව GPT‑5.6 මොඩල පවුල හඳුන්වා දී ඇත. මේ මොඩලය තුනක් ප්රමාණයෙන් (small, medium, large) එන අතර, එක් එක් ප්රමාණයට පමණක් නොව, 5‑6 ක් පමණ රීසනින්ග් ශක්ති සැකසුම් (reasoning‑effort settings) ද ලබා දී ඇත.
මෙම නව රීසනින්ග් සැකසුම් මඟින් LLM (Large Language Model) එකක් ගණනයේ වේගය, මතක භාවිතය සහ නිවැරදිභාවය අතර සම්බන්ධතාවය තෝරා ගත හැක. මූලිකව, DeepSeek‑R1 වැනි පසුගිය මොඩලවල RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) ක්රමය භාවිතා කරමින් මධ්යස්ථ තත්ත්වය (intermediate reasoning trace) නොග්රහණය කර නව තත්ත්වයක් ගොඩනැගීමට මෙය උදව් කරයි.
මෙම තාක්ෂණය වැදගත් වන්නේ, මොඩලයක් ගැඹුරු ගණිත ගැටලූ හෝ කේත පරීක්ෂණ වැනි සත්ය පරීක්ෂණ පද්ධති (SymPy, WolframAlpha, LeetCode) භාවිතා කර නිවැරදි බව තහවුරු කරගැනීමට ඉඩ සලසයි. ඒත් රීසනින්ග් මාර්ගයේ මැද පියවර (intermediate trace) පුහුණුව සඳහා භාවිතා නොකළද, නව මොඩලය ඒවා ස්වයංක්රීයව ලිව්වම තේරුම් ගනී.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ AI ඉගෙනුම, සංවර්ධනය සහ ව්යාපාරික පරිසරයට මේ නවතම මොඩලය පළපුරුදු වශයෙන් පහත ප්රතිලාභ ලබා දෙයි:
- ඉගෙනුම් ආයතන – විශ්වවිද්යාල සහ තාක්ෂණික පාසල්වල සිසුන්ට පරිගණක විද්යාවේ ගැඹුරු ගණිත හා කේත කාර්යයන් සඳහා මොඩලයේ රීසනින්ග් මට්ටම තෝරා ගත හැකි බැවින්, පරිගණක සම්පත් අඩු වුවත් උසස් ප්රතිඵල ලබා ගත හැක.
- සංවර්ධකයින් – API මගින් රීසනින්ග් ශක්තිය සකස් කර ගත හැකි නිසා, අඩු latency අවශ්ය real‑time ඇප්ස් වලට ගණනාවක් ඉහළ ප්රතිචාරයක් ලබා දිය හැක.
- ව්යාපාරික සමාගම් – ගණනාවක් කාර්යයන් (දත්ත විශ්ලේෂණ, ව්යාපාරික රීසනින්ග්, අභ්යන්තර තීරණ) සඳහා වැය වන ගණනක පිරිවැය අඩු කර, ඉහළ නිවැරදිභාවය සමඟ වැඩි ROI (Return on Investment) ලබා ගත හැක.
අවසානයේ, GPT‑5.6 නව පරම්පරාවේ රීසනින්ග් මොඩලයක් ලෙස, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට ඉගෙනුම, සංවර්ධනය, ව්යාපාරික නවෝත්පාදන යන සියලුම අංශයන්හි නව අවස්ථා විවෘත කරයි.
