全新GPT-5.6系列:Luna、Terra、Sol
OpenAI今日釋出了GPT-5.6系列模型,包含Luna、Terra和Sol三種尺寸。該系列在長時代理任務基準測試中超越Claude Fable 5,但SWE-Bench Pro編碼基準測試表現落後。新API特性包括程式化工具呼叫、多智慧體支援、提示快取斷點和原圖細節處理。
OpenAI今天正式釋出了其最新旗艦模型系列GPT-5.6,包含三個不同尺寸的模型:Luna(最小)、Terra(中型)和Sol(最大)。該系列模型現已向公眾開放,定價策略按每百萬輸入/輸出token計算,Luna為$1/$6,Terra為$2.50/$15,Sol為$5/$30。相比之下,Claude Opus系列定價為$5/$25,而Claude Fable 5為$10/$50。不過,由於推理token數量在不同模型間差異巨大,單純的每百萬token價格並不能完全反映實際使用成本。
OpenAI最大的基準測試亮點在於長時代理任務的效能。在Agent's Last Exam評估中,該測試涵蓋55個領域的專業工作流程,GPT-5.6 Sol以53.6分創下新高,比Claude Fable 5(自適應推理模式)高出13.1分。即使在中等推理模式下,Sol也以約四分之一的估計成本領先Fable 5 11.4分。這種效率優勢同樣體現在較小模型上,Terra和Luna以約十六分之一的成本超越了Fable 5。
有趣的是,在一項名為SWE-Bench Pro的編碼基準測試中,Fable 5以80%的得分大幅領先GPT-5.6 Sol的64.6%。這或許解釋了為何OpenAI在昨天發表了一篇專門批評SWE-Bench Pro的文章,指出該基準測試存在約30%的任務缺陷,並建議模型開發者仔細審查結果。
作者西蒙·威利森提前體驗了GPT-5.6 Sol,他認為該模型非常強大,但在複雜編碼任務上尚未覺得比Claude Fable 5更出色。
新模型的API文件揭示了多項令人興奮的新特性。程式化工具呼叫允許模型“編寫並執行JavaScript來編排工具呼叫”,這有望彌合MCP(模型控制協議)與完整終端會話之間的差距,實現CLI工具的組合使用。這一功能類似於Anthropic在其網路搜尋工具中新增的動態過濾機制,可以在單次模型互動中對網路結果執行程式碼。多智慧體功能則讓模型能夠“啟動子智慧體進行並行、專注的工作”,將子智慧體模式直接整合到核心API中。提示快取斷點功能借鑑了Claude的提示快取模式,允許開發者顯式設定快取斷點,而非依賴API自動檢測。此外,新的影像請求引數“detail: original”可以避免在處理前對影像進行任何縮放。
為了展示不同模型和推理努力級別下的輸出效果,作者還建立了一個包含18張不同鵜鶘生成影像的頁面,涵蓋無推理、低、中、高、超高和最大六種努力級別,以及三款模型。成本最低的生成(gpt-5.6-luna,無推理)僅需0.71美分,而最貴的(gpt-5.6-sol,最大推理)則需48.55美分。在OpenAI今早的直播中,還演示了3D鵜鶘騎三輪車、腳踏車、小馬以及另一隻鵜鶘的趣味場景。