OpenAI发布GPT-6.1 Terra：编程能力提升，价格砍半

就在Anthropic正式递交IPO招股书当天，OpenAI推出了新模型GPT-6.1 Terra。

这是Terra系列三个多月来的第一次更新，距离9月29日GPT-6.1 Sol亮相也已过去27天。OpenAI在官方宣传中强调的重点是：“以更低的价格，提供快速且强大的电脑操作能力。”

可网友的反应并不热情。

“老兄，我们需要的是比Opus 5.5更强的模型。没人关心它是不是更快、更便宜。”

这名网友说得很直接：Codex订阅服务自己基本已经不用了，因为实在没什么用处。

此前一段时间，Anthropic靠着Claude Opus 5.5在编程等方向收获了大量关注。不少用户一直在等

结果只能说是很难不让人失望。

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“中规中矩”

价格方面，GPT-6.1 Terra的API收费为每百万输入Token 1美元、缓存输入Token 0.05美元、输出Token 5美元；输入和输出价格比上一代分别降了50%和约58%，也只有GPT-6.1 Sol的一半。

OpenAI公布的数据显示，Terra在编程、视觉理解、电脑操作等维度都比上一代有明显进步。

衡量AI编程Agent能力的Terminal-Bench 4.0测试里，Terra的任务完成率由上一代的21.5%升到50.3%。

Agents' Last Exam测试中，Terra拿到60.0%，接近Claude Opus 5.5的63.2%。

OpenAI特别提到，在这项电脑操作测试的最高推理档位下，Terra能以Opus 5.5约九分之一的任务成本取得接近的成绩。

不过到了第三方评测那里，6.1 Terra的表现就不算突出了。

独立AI评测机构Artificial Analysis的测试显示，最高推理档位下Terra的智能指数是48分，比上一代高6分，但低于GPT-6.1 Sol的52分，更比不上Claude Opus 5.5的58分。

相比之下，成本效率的进步更明显一些。

Artificial Analysis发现，在其综合智能评测中，Terra完成单个任务的平均成本从1.40美元降到0.40美元，降幅超过70%。

硬要评价的话，6.1 Terra大概就是个“中不溜”模型：价格不高不低，能力不好不差，比上一代确实有进步。可它连OpenAI自家的Sol都没超过，追平Opus 5.5更谈不上。

对需要低成本调用模型的开发者来说，这或许是个好消息。

但对那些等着OpenAI拿出下一款最强模型的用户来说，恐怕只能给出一种评价：就这？

目前Terra已通过API开放，Plus、Pro、Enterprise和Edu用户也能在ChatGPT Work和Codex中使用，但普通Chat对话暂时还调用不了。

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跑分之外

GPT-6.1 Terra同样被算进OpenAI连续28天更新计划，是这段时间发布的首款新模型。

Tibo表示，这是OpenAI第一款在写作、模型个性以及对用户需求的细腻理解方面取得显著进步的模型。

他还强调，新模型各方面表现都不错，尤其擅长电脑操作，在API和订阅服务中相比GPT-6.1 Sol还能提供两倍的使用量。

Tibo反复提到的写作、个性以及细腻理解，眼下并没有多少公开材料能佐证。OpenAI的发布稿里确实写了Terra生成的文字更清楚、更自然，可针对这三项能力的专项对比测试没有拿出来，能说明明显进步的评测结果也没见着。

它到底是不是真的更会写、更懂用户，大概只能等用的人给出反馈。

电脑操作这块的进步看着更直接一些，宣传片里OpenAI演示了Terra照着一张图搭出3D模型。宣传片终归只是宣传片。官方发布稿还提到，Terra参加的基准测试里有根据建筑图纸建3D模型、逐帧检查动画并整理时间码这类任务；按官方的产品定位，表单填写、商品照片与目录条目匹配这些日常活儿它也干得了。

奥特曼在X上写道：“GPT-6.1 Terra来了！它擅长很多事情，但我们尤其期待电脑操作的这个新时代。”

任务执行之外，可靠性也是OpenAI强调的改进点。官方专门设了一套高难度事实性测试，低推理档位下Terra的事实错误率从上代的53.6%降到16.7%，最高推理档位下进一步降到4.3%。这些数字出自OpenAI自己的内部测试。

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网友：理解不了。OpenAI官方那边挺兴奋，网友的态度就没这么客气。

“有什么理由选择这个，而不是Opus 5.5？”有人直接把这个问题抛给OpenAI，并说他们真正想要的是一款比GPT-6 Astra更强的前沿模型。

也有人问，官方这次怎么没多放几个Benchmark，以前不都是直接甩一张表出来么。

另有网友说自己已经上手试过新模型，电脑操作还不如6.1 Sol，速度也没宣传中那么快。

“我们需要的是更出色的产品，而不是这种毫无用处的东西。”

Reddit社区里同样有类似的不满。在r/codex，一位网友发帖把这次发布说成“简直是在给Claude打广告”。

还有人认为Terra的尴尬出在定位上。有网友指出，Terra的API价格是Luna的10倍；想压到最低成本可以用Luna，要更强的模型选Sol似乎更说得通。

连OpenAI的命名也被吐槽了。各档模型发布时间不统一，不同模型在部分任务上的表现又互有交叉，一些用户已经分不清Terra、Sol和Astra该怎么选。

OpenAI研究员Ted Sanders在Hacker News上回应了这些质疑。按他的说法，Terra在技术交流方面可能强过Sol和Astra，视觉理解与电脑操作表现接近，速度更快，其他大多数任务则稍逊一筹。

对订阅用户，他也承认：“这并不是一次重磅发布。”

不过社区里也有人认可Terra的成本效率，觉得用低得多的成本就能完成接近旗舰模型水平的任务，这件事本身就有价值。

只是相比这个不上不下的Terra，不少人已经把目光投向下一款Astra，还有对家的Fable 5.5。