GPT-6 Sol和Luna正式发布 性能更强成本更低

9月23日，OpenAI推出了GPT-6系列的两款新模型——GPT-6 Sol和GPT-6 Luna。这两款模型沿用了与GPT-6 Astra类似的训练方式，将Astra在专业工作、事实性、编码、计算机使用及对齐等领域的先进能力，移植到了速度更快、价格更低的模型当中。

在API定价上，GPT-6 Sol和Luna相比GPT-5.6的促销价格下调了50%。不过，OpenAI依然建议用户选用GPT-6 Astra，以获得最优效果和毫无妥协的使用体验。

在AutomationBench的跨应用业务流程测试里，GPT-6 Sol在xhigh强度下的表现超过了Claude Opus 5，而每任务成本仅为Opus 5的9%。在high强度下，GPT-6 Luna较前代提升了5.4%，每项任务成本则下降了58%。在Last Exam测试中，GPT-6 Sol在max effort状态下得分56.4%，超过Claude Opus 5的最高分，每任务成本也减少了60%。

事实可靠性方面，GPT-6 Sol和Luna同样进步明显。GPT-6 Sol的错误率大约为前代的一半，可靠性接近Astra级别，同时成本更低。GPT-6 Luna的事实可靠性也大幅提高，且价格更为经济。

编程能力上，GPT-6 Sol和Luna针对AI Coding Agent的工作负载做了优化。在FrontierCode 1.1 Main测试中，GPT-6 Sol较GPT-5.6 Sol有显著提升，以更低的成本达到了与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68.8%的成绩，与Claude Fable 5的最高分69.9%仅相差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，单任务成本则分别低约93%和96%。

计算机操作方面，GPT-6 Astra仍是最强模型，但Sol和Luna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60.5%的成绩，与Claude Opus 5 medium effort的60.3%相近，单任务成本约低80%。GPT-6 Luna在max effort下超过了GPT-5.6 Sol的medium effort，成本约为后者的十分之一。

OpenAI还将GPT-6 Astra改进后的沟通风格赋予了Sol和Luna。新模型在技术和编程对话中表达更清晰，术语使用更少，奇怪措辞和低价值细节有所减少，整体回答更简短，同时不损失实质内容。

除降价之外，OpenAI还帮基于GPT-6的开发者进一步节省应用重复上下文部分的费用。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，从而实现更快的响应。GPT-6 Sol和Luna在价值对齐方面也有所提升，包括降低了对其编码工作做出误导性声明的发生率。

从今日起，GPT-6 Sol和GPT-6 Luna已在ChatGPT Work和Codex中面向所有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。这两款模型暂未在Chat中上线。在OpenAI API中，它们以gpt-6-sol和gpt-6-luna的名称提供。