来源：华尔街见闻

　　OpenAI正式推出GPT-5.6系列模型 ，以更低成本实现更强性能
，向AI行业竞争格局发出明确信号。

　　此次发布包含三款模型：旗舰版Sol
、均衡版Terra以及主打成本效益的Luna，即日起通过ChatGPT、Codex及OpenAI API向全球用户开放 。

　　从定价来看 ，Sol每百万输入/输出token收费5美元/30美元
，Terra为2.50美元/15美元，Luna为1美元/6美元
。

　　OpenAI强调 ，GPT-5.6在多项关键基准测试中超越Anthropic旗下Claude Fable 5，但token消耗量和推理成本均大幅降低
，意味着用户在同等预算下可完成更多实质性工作。

　　对企业用户和开发者而言，此次发布的核心影响在于“性价比”的全面提升 。在面向专业工作流的Agents‘ Last Exam评测中 ，GPT-5.6 Sol以53.6分超出Claude Fable 5达13.1个百分点
，且即便采用中等推理设置，其成本也约为Fable 5的四分之一。

　　更具冲击力的是 ，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
。这一“降维打击 ”式的价格策略 ，直接压缩竞争对手的差异化空间。

　　旗舰模型Sol确立效率新基准

　　GPT-5.6 Sol在编程能力上的提升尤为突出 。在Artificial Analysis编程智能体指数（Coding Agent Index）测试中
，Sol（最大推理设置）以80分创下新纪录，比Fable 5高出2.8分 ，同时输出token数量不及后者的一半
，耗时减少逾半，成本低约三分之一
。

　　在复杂命令行工作流测试Terminal-Bench 2.1中 ，Sol以88.8%的得分领先；在面向真实代码库的长周期工程测试DeepSWE v1.1中，其得分达72.7%
，同样处于行业前列。

　　企业用户的实测数据印证了上述表现 。代码审查平台Qodo联合创始人兼CEO Itamar Friedman表示，GPT-5.6在其内外部基准测试中均超越GPT-5.5 ，且每次代码审查所需token数量约减少三分之二
，中位延迟降低约50%
。

　　AI开发平台Lovable联合创始人Fabian Hedin指出：

“采用GPT-5.6后，用户完成任务所需步骤减少约25% ，工具调用次数减少35%至48%
，项目失败率下降15%。
”

　　多智能体架构开启“ultra”模式

　　GPT-5.6引入分层计算调度机制，允许用户根据任务需求灵活选择推理深度 。

　　除标准的高推理设置外 ，OpenAI新增“max ”和“ultra
”两档模式：max给予模型更长思考和方案修正时间；ultra则默认协调四个并行智能体
，通过牺牲更高的token消耗换取更强结果和更短交付时间
。

　　在BrowseComp测试中，Sol Ultra以92.2%的得分刷新纪录 ，在OSWorld 2.0中以62.6%的成绩超越Claude Opus 4.8
，且后者输出token用量比其多出85%。SEC-Bench Pro（针对复杂软件的漏洞概念验证生成）测试中，Sol达71.2% ，而GPT-5.5仅为45.8% 。

　　在API层面，OpenAI同步推出Programmatic Tool Calling功能
，允许GPT-5.6在内存中编写并运行轻量程序，自主协调工具 、处理中间结果 ，并在执行过程中动态调整工作流
，从而减少模型与工具之间的往返调用次数，同时保持对零数据留存（ZDR）政策的兼容
。

　　网络安全与科学研究能力大幅跃升

　　在网络安全领域 ，GPT-5.6 Sol在ExploitBench评测中得分73.5%
，而GPT-5.5仅为47.9%；在ExploitGym中，其在六小时上限内的通过率从GPT-5.5的15.1%提升至33.7%。

　　OpenAI表示 ，该模型在安全防御侧同样具备更强能力
，包括安全代码审查、漏洞修补
、威胁建模和蓝队演练 。

　　为应对双重用途风险，OpenAI通过其“OpenAI Daybreak可信网络安全访问（Trusted Access for Cyber）”项目 ，向经过身份核实的个人和组织开放更高级别的防御功能
，并对高风险实体和高风险地区实施额外访问限制。

　　在生命科学领域，GPT-5.6 Sol在GeneBench Pro（长周期基因组学与定量生物学）评测中得分28.7% ，远超GPT-5.5的12%；LifeSciBench得分59.9%，高于GPT-5.5的50.4%
。

　　OpenAI同时表示
，其测试结果显示GPT-5.6尚不具备端到端创建或合成高危新型生物威胁的能力。

　　安全机制同步升级，保守部署策略延续

　　随着模型能力提升 ，OpenAI在本次发布中同步强化安全架构 。GPT-5.6 Sol的网络安全防护措施较前代拦截的潜在有害活动多出约10倍
。

　　此前
，OpenAI在正式发布前进行了约70万A100e GPU小时的黑盒自动化红队测试，并联合外部专家完成了大规模人工与自动化双轨评测。

　　OpenAI表示 ，其安全体系采用多层冗余设计：模型内置保护与实时检查、持续监控及账户级执行机制协同工作 。

　　区别于纯分类器拦截方案
，GPT-5.6引入“推理监控器 ”（reasoning monitor），通过逐对话上下文分析判断潜在危害 ，使安全边界能够随使用场景动态调整
，并可在不重新训练分类器的前提下快速修补漏洞
。

　　针对过度拦截可能对正当用途造成的影响，OpenAI在ChatGPT和Codex中提供一键切换至低能力模型重试的选项 ，并表示将持续优化
，在维持高拦截强度的同时降低对正常使用的误伤。

　　内部应用展示AI研发自加速趋势

　　GPT-5.6的发布也揭示了OpenAI自身研发模式的重大变化 。据OpenAI披露，在GPT-5.6内部测试期间 ，每位活跃研究员的日均输出token数超过GPT-5.5历史峰值的两倍
。

　　过去六个月，OpenAI内部用于编程推理的研究算力增长100倍
，内部智能体token使用量增长约22倍，这一趋势已延伸至销售 、市场
、用户运营及财务等职能部门。

　　在自我改进能力评测（RSI Index）中 ，GPT-5.6 Sol以57.9分领先GPT-5.5的41.7分
，提升幅度达16.2个百分点 。

　　OpenAI将此解读为AI辅助AI研发正在加速落地的直接证据，并将其定位为推动后续模型迭代效率的核心驱动力之一
。