OpenAI发布GPT-6.1 Terra：价格砍半，能力却被指“中不溜”

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

距离9月29日GPT-6.1 Sol亮相才27天，这也是Terra系列三个多月来的第一次更新。官方宣传里反复强调一句话：“以更低的价格，提供快速且强大的电脑操作能力。”

网友的反应却很冷淡。有人直接说：“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。”

这名用户还表示，Codex订阅服务自己几乎已经不用了，理由是实在没什么用处。此前Anthropic靠Claude Opus 5.5在编程等方向攒下不少口碑，很多人盼着OpenAI拿出一款能正面对打的强模型，等来的却是一款走性价比路线的中档产品。

失望的情绪，也就很难避免了。

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“中规中矩”

价格方面，GPT-6.1 Terra每百万输入Token收1美元、缓存输入Token 0.05美元、输出Token 5美元。相比上一代，输入和输出价格分别降了50%和约58%，只相当于GPT-6.1 Sol的一半。

OpenAI公布的数据显示，Terra在编程、视觉理解、电脑操作等几个方向上，较上一代均有明显进步。

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%，与Claude Opus 5.5的63.2%相距不远。

OpenAI特意提到，在这项电脑操作测试的最高推理档位下，Terra用大约Opus 5.5九分之一的任务成本，拿到了接近的成绩。

不过第三方评测给出的画面并不一样。

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，比上一代多6分，可还是低于GPT-6.1 Sol的52分，和Claude Opus 5.5的58分差距更大。

相比之下，成本效率这边的进步更扎眼。

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%。

说到底，6.1 Terra就是个“中不溜”的模型：价格不高不低，能力不好不差，比起上一代确实有长进。可它连自家Sol都没追上，更别提追平Opus 5.5了。

对需要低成本调用模型的开发者，这或许是个好消息。

而那些等着OpenAI拿出下一款最强模型的用户，恐怕只剩一句评价：就这？

现在Terra已经通过API开放，Plus、Pro、Enterprise和Edu用户也能在ChatGPT Work和Codex里用上它。普通Chat对话暂时还调不了。

02

跑分之外

GPT-6.1 Terra被算进了OpenAI连续28天更新计划，是这段时间发布的首款新模型。Tibo称，这是OpenAI第一款在写作、模型个性以及细腻理解用户需求上都有明显进步的模型。

他还说，新模型各方面表现都不错，电脑操作尤其擅长；在API和订阅服务中，它能提供GPT-6.1 Sol两倍的使用量。

但Tibo着重提的写作、个性以及细腻理解这几项，眼下还拿不出足够的公开材料来支撑。OpenAI在官方发布稿里确实说Terra写出来的文字更清楚、更自然，可针对这三项能力的专门对比测试并没有放出来，能说明明显进步的评测结果也没见着。

至于它是不是真更会写、更懂用户，多半得等大家上手用过之后的反馈。

Terra在电脑操作上的提升看着更具体一些——宣传片里，OpenAI演示了它照着图片搭出3D模型。话说回来，宣传片终归只是宣传片。

OpenAI的发布稿还列了Terra参加的一些基准测试，比如根据建筑图纸生成3D模型、逐帧核对动画并整理时间码。按官方给它的定位，填表单、把商品照片和目录条目对上号这类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，OpenAI还提到模型在可靠性上有改进。官方专门设计了一项高难度事实性测试，低推理档位下Terra的事实错误率从上一代的53.6%降到16.7%，最高推理档位下更是降到4.3%。

这些数字当然出自OpenAI自己的内部测试。

03

网友：理解不了

OpenAI那边挺兴奋，网友的态度可没那么客气。“有什么理由选这个，不选Opus 5.5？”有人直接向OpenAI发问，说他们真正想要的是一款比GPT-6 Astra更强的前沿模型。

也有人追问，官方这回怎么不多放点Benchmark，从前不都是直接甩一张表出来么。

另有网友说自己已经试过新模型，电脑操作还不如6.1 Sol，速度也没宣传的那么快。“我们要的是更好的产品，不是这种没用的东西。”

Reddit社区里也有差不多的不满。在r/codex，有人直接发帖，说这次发布“简直是在给Claude打广告”。

还有人认为Terra的尴尬在定位上。一位网友算了一笔账：Terra的API价格是Luna的10倍。要图便宜可以上Luna；要更强的模型，选Sol看着更说得通。

连OpenAI的起名方式也被吐槽了。各档模型发布节奏不统一，部分任务上的表现又互相交叉，不少用户已经分不清Terra、Sol和Astra到底该怎么挑。

面对这些声音，OpenAI研究员Ted Sanders在Hacker News上作了解释。按他的说法，Terra在技术交流上可能强过Sol和Astra，视觉理解和电脑操作方面差不多，速度更快，其他大多数任务则稍弱一些。

对订阅用户，他也坦言：“这并不是一次重磅发布。”

不过，社区里同样有用户认可Terra的成本效率。在他们看来，能以低得多的成本完成接近旗舰模型水平的任务，这件事本身就有价值。

只是跟这个“中不溜”的Terra相比，已经有不少人把目光投向下一款Astra，还有对家的Fable 5.5。