摘要： 今天凌晨，OpenAI正式面向全球发布GPT-5.6系列模型，包括旗舰款Sol、均衡款Terra和轻量款Luna。这是OpenAI首次采用“数字标记代际、天体名标记能力层级”的分层产品策略，三款模型可独立迭代。本文从定位、能力、定价、基准测试等多个维度对三款模型进行全面解析，并给出针对不同场景的选型建议。如果你平时经常整理会议录音、课程视频等音视频材料，Ai好记可以帮你把音视频转成图文笔记和思维导图，与GPT-5.6系列模型配合使用能进一步提升从信息整理到内容创作的全链路效率😉。

目录

• 1 模型家族概览
• 2 GPT-5.6 Sol：旗舰级推理与编程模型
• 3 GPT-5.6 Terra：均衡型日常主力
• 4 GPT-5.6 Luna：轻量高性价比之选
• 5 定价与成本效益对比
• 6 关键基准测试成绩
• 7 选型建议与总结

1 模型家族概览

GPT-5.6系列包含三款定位各异的模型：旗舰型Sol、均衡型Terra、轻量高性价比的Luna。三款模型均已通过ChatGPT、Codex及OpenAI API向全球用户开放。

OpenAI在公告中解释了命名规则的深意——数字标记代际，Sol/Terra/Luna标记能力层级，每一层可以独立迭代。这意味着未来不再是单一的“GPT-6替掉GPT-5”，而是三条产品线各走各的节奏。

模型	定位	命名含义	核心适用场景
Sol	旗舰款	太阳	复杂推理、代码开发、科学研究、网络安全
Terra	均衡款	地球	企业日常办公、内容创作、通用开发
Luna	轻量款	月亮	高吞吐API调用、客服问答、轻量任务

2 GPT-5.6 Sol：旗舰级推理与编程模型

Sol被定位为旗舰级模型，面向复杂推理、代码开发、科学研究、网络安全及长时间运行的智能体任务等高端场景。

核心能力：

• 150万token超长上下文窗口，可处理大规模代码库和长篇文档
• Ultra多智能体协同模式，默认协调四个并行智能体协同工作，突破单一智能体能力上限
• Max推理强度，让模型在困难问题上投入更多时间进行深度推理
• 程序化工具调用，模型可在内存中编写并运行轻量程序，自主协调工具链

基准测试亮点：

• Agents’ Last Exam测试得分53.6，比Claude Fable 5高出13.1分
• Artificial Analysis Coding Agent Index得分80分，创下新纪录，比Fable 5高出2.8分
• Terminal-Bench 2.1标准模式得分88.8%，Ultra模式达91.9%
• BrowseComp网页深度检索测试得分92.2%
• OSWorld 2.0模拟操作系统环境测试得分62.6%，超越Opus 4.8

安全能力：Sol搭载了OpenAI迄今最强大的安全防护体系，在ExploitBench测试中得分73.5%，而GPT-5.5仅为47.9%。

3 GPT-5.6 Terra：均衡型日常主力

Terra被定位为家族中的“均衡款”，面向日常使用场景。官方表示其整体性能可与GPT-5.5相竞争，同时成本仅为后者的一半。

核心特点：

• 性能对标GPT-5.5，适合企业日常办公、内容创作、通用开发场景
• 在知识工作评测中以更低成本超过GPT-5.5
• 平衡了智能与成本，适合需要稳定输出的日常生产力任务

对于绝大多数企业用户和开发者而言，Terra是短期内最实际的选择：性能接近GPT-5.5，价格为其一半。

4 GPT-5.6 Luna：轻量高性价比之选

Luna是该系列中体量最小、成本最低的型号，定位高频调用、低延迟场景。

核心特点：

• OpenAI目前定价最低的模型
• 用不到一半的预估成本，逼近GPT-5.5的峰值表现
• 适合批量数据处理、客服问答等高频轻量化任务
• 低延迟、高吞吐，适合大规模在线服务场景

💡值得一提的是，Luna在多项测试中的表现接近GPT-5.5水平，对一个定价最低的模型来说相当有竞争力。

5 定价与成本效益对比

三款模型定价如下（每百万token）：

模型	输入价格（美元）	输出价格（美元）	输入价格（人民币约）	输出价格（人民币约）
Sol	$5	$30	34元	204元
Terra	$2.50	$15	17元	102元
Luna	$1	$6	6.8元	41元

Sol的定价与GPT-5.5持平，Terra直接砍半，Luna则压到了OpenAI目前的最低价格。

成本效益数据：

• Sol在Artificial Analysis Intelligence Index测试中，以约一半的估算成本、快61%的完成速度，达到与Fable 5几乎持平的得分
• Sol在Coding Agent Index测试中，输出token数量不及Fable 5的一半，耗时减少逾半，成本低约三分之一
• 定位更低端的Terra和Luna，在约十六分之一的成本下，基准测试得分仍超过Fable 5
• 全系升级提示缓存机制，缓存读取可享受90%费用折扣

6 关键基准测试成绩

测试项目	Sol成绩	对比对象	对比成绩
Agents’ Last Exam	53.6分	Claude Fable 5	高出13.1分
Terminal-Bench 2.1（标准）	88.8%	Claude Mythos 5	88.0%
Terminal-Bench 2.1（Ultra）	91.9%	—	新纪录
Coding Agent Index	80分	Claude Fable 5	高出2.8分
BrowseComp	92.2%	—	新纪录
OSWorld 2.0	62.6%	Opus 4.8	超越
ExploitBench	73.5%	GPT-5.5	47.9%

数据来源：Agents’ Last Exam、Terminal-Bench 2.1、Coding Agent Index、BrowseComp、OSWorld 2.0、ExploitBench

7 选型建议与总结

⚠️选型决策表：

使用场景	推荐模型	理由
复杂推理、代码开发、科研	Sol	能力最强，Ultra多智能体协同
企业日常办公、内容创作	Terra	性能≈GPT-5.5，成本减半
高吞吐API、轻量任务	Luna	定价最低，低延迟
网络安全分析	Sol	ExploitBench领先优势明显
成本敏感型开发	Luna/Terra	性价比极高

核心结论⬇️：

GPT-5.6系列的发布标志着OpenAI从单一旗舰策略转向分层产品矩阵。Sol确立了智能与效率的新标准，在编程、知识工作、网络安全和科学等多个领域刷新了业界纪录。Terra是这一代性价比曲线最陡的一段，适合大多数企业用户。Luna则以最低成本提供了接近GPT-5.5的能力，适合大规模高频调用场景。

这次发布的主叙事不是“更聪明”，而是“更省”。前沿模型的差距已经小到要用“口味”而不是“代差”来形容了🤔。

参考资料

-本文基于B站视频@生于忧患死于忧患《GPT5.6终于来了 GPT-5.6 模型详细介绍：Sol、Terra、Luna 的定位、能力与使用建议》核心观点，由音视频转录工具Ai好记进行视频解析后生成思维导图、精华测评数据、图文笔记后参照撰写。如果你正在寻找一款可以和GPT配合使用的知识库工具，可以试试Ai好记，省心省力！