GPT-6.1 Terra降本增效引关注

2026-10-27 16:27:46 来源：量子位 同一天，OpenAI还甩出3项AI科学新发现 眼看对家Anthropic靠一纸招股书抢尽风头，OpenAI反手甩出GPT-6.1 Terra—— 想独占头条？ 先问问新模型答不答应。 GPT-6.1 Terra主打 “一半价格，更强能力” 。 相比GPT-5.6 Terra，其标准API价格直接砍半： 输入1美元/百万Token，缓存输入0.05美元/百万Token，输出5美元/百万Token。 而且价格打下去的同时，能力还更强了？ ！

在职场软件实战测试Agents’ Last Exam中，Terra不仅明显超过GPT-5.6 Terra， 还以GPT-6 Astra十分之一的Token价格追平其表现 。 再和Claude Opus 5.5相比，Terra的Token价格只有其四分之一，Token效率超过3倍，单任务成本只有对方的九分之一左右。 GPT-6.1 Terra的核心卖点也极其明确—— 更快、更强，同时大幅降低电脑操控的成本 。 它原生支持屏幕理解、跨软件协同操作以及自然语言写作，把目标牢牢锁定在打工人的完整工作日上。

OpenAI联合创始人Greg Brockman甚至表示，Terra的电脑操作能力已经跨过“质变门槛”，用起来比他亲自操作还快。 目前Plus、Pro、Enterprise以及Edu用户，已经可以在ChatGPT Work与Codex中直接体验，开发者也能通过标准API（gpt-6.1-terra）随时调用。 OpenAI还公布了三项由内部AI系统产出的科学结果，横跨数学、计算机科学和物理学。 一边把AI操作电脑的成本打下来，一边把AI参与前沿科研的想象力往上抬。

GPT-6.1 Terra不是OpenAI能力上限最高的模型，但已经用更低的成本，摸到了旗舰模型的能力区间。 在Agents’ Last Exam中 ，GPT-6.1 Terra medium档的成绩比GPT-5.6 Terra高出15个百分点，单任务成本却只有后者的大约三分之一。 在MMMU-Pro基准中 ，GPT-6.1 Terra在所有推理强度下都超过GPT-5.6 Terra，并以更低的成本接近GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol。

到了电脑操作基准OSWorld 2.1 ，它的medium档成绩也超过了GPT-5.6 Terra此前的最高水平。 在Terminal-Bench 4.0中 ，GPT-6.1 Terra的max档解决了50.3%的任务，而GPT-5.6 Terra此前公布的成绩只有21.5%。 直接翻了一倍还多。 OpenAI也主动划了一条线： 面对最复杂的编程、科研和深度推理任务，GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra仍然是更合适的选择。

在OpenAI内部的高难事实性压力测试中，低推理强度下的错误率从GPT-5.6 Terra的53.6%降至16.7%。 Max档进一步降至4.3%，已经接近GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol。

在第三方机构Artificial Analysis的综合智能指数中，GPT-6.1 Terra max档拿到48分，排在Claude Opus 5.5、Kimi K3.1 Pro、谷歌Gemini 4 Argon、Meta Muse Wonder和GPT-6.1 Sol之后，但领先Grok 4.7与小米MiMo-V2.6-Pro。 整体处于全球头部模型的中游位置。

网友实测：画得更细了，成本还少38% DesignArena给GPT-6.1 Terra和GPT-5.6 Terra出了同一道题： 在黄金时刻复刻里斯本贝伦塔。 结果很有意思。 GPT-6.1 Terra耗时接近上一代的4倍，使用Token也多了48%。 但因为单价不到上一代一半，最终总成本反而低了38% 。 不过，多花的时间也确实体现在了画面上。 另一位开发者Victor Nunez则把“长表单”搬了出来。

他让GPT-6.1 Terra和GPT-6.1 Sol都在Fast模式下寻找并填写一份较长的通用表单，按照Nunez的说法， 在首次测试中，Terra比Sol提前53.5秒完成了这份表单。 OpenAI开发者账号随后直接转发了这组演示。 另一位网友Leo则把Terra和Claude摆在了一起。 从综合智能得分看，Terra拿到48分，低于Sonnet 5.5的56分和Opus 5.5的58分。

但到了速度和成本环节，结果直接反转： Terra的生成速度达到283 Token/s，是Opus 5.5的3.4倍，单任务成本仅0.4美元，约为Opus 5.5的十五分之一。 所以Leo的总结也很直接： 要智力和能力，选Sonnet 5.5； 要速度和性价比，选Terra。 至于Opus 5.5，Terra暂时还不是同一档。 OpenAI还扔下了一个更大的“学术炸弹”。 官方宣布， 其AI系统在数学、计算机科学和物理学中得到了三项新结果，分别涉及调和分析、复杂性理论和量子场论 。

而且不是只给一段自然语言推导就完事。 数学与计算机科学结果的自然语言稿和Lean形式化证明已经公开。 物理结果中，纯杨-米尔斯理论存在性的Lean形式化也已完成，但相关材料将先交由外部专家组梳理。 OpenAI称， 其AI系统证明了所有维度上的局部平滑猜想，并由此进一步解决了Kakeya猜想和Stein限制猜想 。 这项研究讨论的是波在传播过程中会如何聚焦。 OpenAI称， 其AI系统证明了ETH是错的，并且已经完成Lean形式化 。 第三项成果直接进入了量子场论。

OpenAI称， 其系统给出了包括量子色动力学（QCD）在内的某些四维量子场论存在性证明 。 其中还包括纯杨-米尔斯理论存在性的证明—— 这是著名的“杨-米尔斯存在性与质量间隙”千禧年大奖难题的一部分。 但注意，只是一部分。 质量间隙问题仍未解决，所以还不能说AI拿下了这道价值100万美元的世界难题。