- 发布日期
刚刚，GPT-6 新模型...
- 作者
- 姓名
- 荷鲁斯快报
- 社交账号
GPT-6新模型低价入场：据所给材料，OpenAI近日发布GPT-6 Astra、Sol和Luna，将竞争重点从最高跑分转向每项任务成本。Astra负责高难度任务，Sol主打专业推理与编程，Luna面向高频调用。报道称两款新模型大幅降价，但由于缺少公告链接和完整测试方法，型号与数据仍待官方及第三方核验。
材料列出，Luna每百万Token输入0.1美元、输出0.5美元，Sol为2美元和10美元，均低于上一代促销价。DeepSeek V4.1 Flash普通未命中请求约为输入1元、输出4元，峰时还会涨价，Luna由此进入同一价格区间。不过DeepSeek缓存命中输入仅0.02元，仍在高频复用场景占据优势。
官方成绩称，Sol在AutomationBench中以33.2%超过Claude Opus 5的26.9%，任务成本约低九成；在Agents’ Last Exam中取得56.4%，同样领先。其DeepSWE v1.1成绩为68.8%，接近Claude Fable 5的69.9%，但低于DeepSeek V4.1 Flash的74.2%。Artificial Analysis认为，两款模型总体能力与上代相近，真正突出的变化是成本下降。
Sol在OSWorld 2.0获得60.5%，与Claude Opus 5 medium的60.3%接近，成本据称低约八成。Luna更适合代码检查、批量修改和多智能体并发，OpenAI还称其可减少术语与无效细节，并降低事实错误。新版缓存允许开发者查看命中率、未命中原因，并在调整推理强度或工具时复用上下文；对持续读取代码库的Agent，缓存折扣可能比基础单价更关键。
首批实测反馈出现分化。开发者Flavio Adamo称，Sol把部分一小时任务缩短至20分钟，Three.js游戏测试也生成了可运行成品；但Bridgebench认为Claude Opus 5.5在视觉完整度、动态镜头和设计品味上更好。由此看，Luna和Sol未必适合追求单次最佳效果的作品，却可能更适合反复迭代和大规模并发。
若价格与服务稳定性成立，OpenAI将把强模型、智能体工具和缓存整合成更可预测的企业成本，促使企业缩短从需求到原型的周期。采购标准也会从每百万Token单价，转向完成一项任务所需的模型费用、人工复核时间和总Token消耗。DeepSeek则可能通过进一步促销、优化峰谷策略，或凭借缓存命中、长上下文和本地部署维持差异化，价格战或由此升级。
后续竞争应看真实代码库成功率、延迟、缓存命中率、故障率和人工介入，而不能只看厂商跑分。OpenAI若扩大Sol、Luna在ChatGPT、Codex及企业教育套餐中的覆盖，分层会更清晰；DeepSeek也可能以新产品回应。现阶段多数成绩仍来自单方披露，且原文所述上线范围不完整，独立长期复测将决定这次降价究竟是效率红利，还是阶段性市场策略。
