OpenAI发布中端模型GPT-6.1 Terra
先了解这件事
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，官方称这是一款快速、高效的模型，结合细致的视觉推理与精确的电脑操作，写作更清晰自然，相比 GPT-5.6 Terra 有明显提升。定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元，约为 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 价格的一半，约为 GPT-6 Luna 的 10 倍。 Simon Willison 称，对 API 开发者而言，它是比 Sol 便宜、比 Luna 聪明得多的中端选择，尤其在视觉、电脑操作和沟通方面；对订阅用户则不算重磅更新。 OpenAI 的 Ted Sanders 解释，模型规模是性能差异的主要来源：模型越大越可靠、每 token 成本越高、冷门事实召回越好，命名顺序为 Luna < Terra < Sol < Astra。他给出的选型法则是：只重质量选 Astra，略在意价格选 Sol，非常在意价格选 Terra 或 Luna；他称 Terra 在技术沟通上可能优于更大的 Astra，图像处理和计算机使用大致持平但价格低得多，其余多数领域则落后。
AI 根据报道生成 · 5 天前更新
事件进展
2 个进展
- 10月27日 18:09 · 2 篇报道OpenAI的Ted Sanders分享GPT模型选型经验The Decoder：OpenAI 的 Ted Sanders 分享挑选合适 GPT 模型的经验法则
- 10月27日 07:53 · 1 篇报道OpenAI发布GPT-6.1 Terra模型Simon Willison：OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，主打视觉推理与电脑操作
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Simon WillisonOpenAI 的 Ted Sanders 解释模型命名规则：Luna < Terra < Sol < Astra
OpenAI 的 Ted Sanders 解释，LLM 性能虽是多维的，但大部分差异可由模型规模这一变量解释：模型越大越可靠、每 token 成本越高、冷门事实召回越好。
- The DecoderOpenAI 的 Ted Sanders 分享挑选合适 GPT 模型的经验法则
OpenAI 的 Ted Sanders 按模型尺寸、推理投入和多智能体系统等维度解释了 GPT-6.1 Terra 等模型的命名逻辑，并给出选型经验法则：只重质量选 Astra，略在意价格选 Sol，非常在意价格选 Terra 或 Luna。他表示 GPT-6.1 Terra 在技术沟通上可能优于更大的 Astra，图像处理和计算机使用大致持平但价格低得多，其余多数领域则落后。
- Simon WillisonOpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，主打视觉推理与电脑操作
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，官方称其结合细致的视觉推理与精确的电脑操作，并具备更清晰自然的写作能力，相比 GPT-5.6 Terra 有明显提升。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 3
- 可比范围峰值
- 1310月29日 08:00
- 近 24 小时变化
- -51%
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。