IT之家 9 月 23 日消息,OpenAI 于今日推出了 GPT-6 系列的新型号 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。
OpenAI 官方指出,这两款模型采用了与 GPT-6 Astra 相似的训练方法,将 Astra 在专业任务、事实准确性、编码、计算机使用及对齐等方面的顶尖性能,融入更快、更经济的模型中。

GPT-6 Sol 和 Luna 模型的 API 价格,相较于 GPT-5.6 促销价下调了 50%。不过,OpenAI 官方也表示,GPT-6 Astra 仍是其整体性能最强的模型,若用户追求最佳效果与无妥协体验,仍建议选用 GPT-6 Astra。

性能方面,在 AutomationBench 的跨应用业务流程测试中,GPT-6 Sol 在 xhigh 强度下的表现优于 Claude Opus 5,其每任务成本仅为 Opus 5 的 9%。在 high 强度下,GPT-6 Luna 相较于前代提升了 5.4%,且每任务成本下降了 58%。


在评估智能体的 Last Exam 测试中,GPT-6 Sol 在 max effort 状态下取得了 56.4% 的得分,高于 Claude Opus 5 在评估中的最高分,且每任务成本降低了 60%。

在事实可靠性方面,GPT-6 Sol 和 Luna 模型也取得了进步。在 OpenAI 基于去标识化真实对话的测试中,GPT-6 Sol 的错误率约为前代的一半,接近 Astra 级别的可靠性且成本更低。GPT-6 Luna 的事实可靠性同样大幅提升,同时成本更低。

编程方面,GPT-6 Sol 和 Luna 均针对 AI 编码代理工作负载进行了优化。在 FrontierCode 1.1 Main 测试中,GPT-6 Sol 相较于 GPT-5.6 Sol 有显著提升,并以更低成本达到了与 Claude Fable 5.1 xhigh 相当的水平。

在 DeepSWE v1.1 软件工程测试中,GPT-6 Sol 在 max effort 下取得了 68.8% 的成绩,距离 Claude Fable 5 的最高成绩 69.9% 仅差 1.1 个百分点,而单任务成本低了约 80%。GPT-6 Luna 在 max effort 下取得 66.6%,表现接近 Opus 5 和 Fable 5 的 medium effort,同时单任务成本分别低了约 93% 和 96%。

计算机操作能力方面,OpenAI 表示 GPT-6 Astra 仍是其在该领域最强的模型,但 Sol 和 Luna 相比上一代模型能以更低成本完成相关任务。
在 OSWorld 2.0 offline 测试中,GPT-6 Sol 在 xhigh effort 下取得了 60.5% 的成绩,与 Claude Opus 5 medium effort 的 60.3% 相近,而单任务成本低了约 80%。GPT-6 Luna max effort 则超过了 GPT-5.6 Sol medium effort,同时成本约为后者的十分之一。

OpenAI 还将 GPT-6 Astra 改进后的沟通风格带到了 Sol 和 Luna。官方认为新模型在技术和编程对话中会更清晰,使用更少的术语、更少的奇怪措辞、更少的低价值细节,并缩短整体回答,同时不失去实质内容。
除了价格降低,OpenAI 还帮助基于 GPT-6 的开发者在应用重复利用上下文部分节省更多费用。官方改进了 GPT-6 的提示缓存,默认提供更高的缓存命中率,帮助智能体重用更多上下文,实现更快响应。
此外,GPT-6 Sol 和 Luna 在价值对齐方面也有所提升,在 OpenAI 官方的对齐评估中,Sol 和 Luna 相较于 GPT-5.6 版本均有改进,包括关于其编码工作的误导性声明发生率降低。对于关注最新技术动态的爱好者,爱游戏体育网站也持续报道此类模型更新。

IT之家从 OpenAI 公告获悉,GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 自今日起已在 ChatGPT Work 和 Codex 中向所有 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放。免费用户和 Go 用户可在桌面应用中使用 GPT-6 Luna。这些模型目前尚未在 Chat 中提供。在 OpenAI API 中,它们以 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna 的形式提供。
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