GPT-6.1 Terra发布，评论区：拉完了

在Anthropic正式公开提交IPO招股书的同一天，OpenAI发布了新模型GPT-6.1 Terra。

这是Terra系列时隔三个多月的首次更新，距离9月29日GPT-6.1 Sol发布也已经过去了27天。OpenAI在官方宣传中着重强调：“以更低的价格，提供快速且强大的电脑操作能力。”

但网友们似乎并不买账。

“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。”

这位网友毫不客气地表示，自己已经几乎不再使用Codex订阅服务，因为它实在没什么用处了。

过去一段时间，Anthropic凭借Claude Opus 5.5在编程等领域赢得了大量关注。不少用户都在期待OpenAI拿出一款足以正面较量的强大模型，结果等来的却是一款主打性价比的中档模型。

只能说，很难不让人失望。

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“中规中矩”

GPT-6.1 Terra的API价格为每百万输入Token 1美元、缓存输入Token 0.05美元、输出Token 5美元，较上一代输入和输出价格分别下降50%和约58%，且只有GPT-6.1 Sol的一半。

根据OpenAI公布的数据，Terra在编程、视觉理解和电脑操作等方面，较上一代都有明显提升。

在衡量AI编程Agent能力的Terminal-Bench 4.0测试中，Terra的任务完成率从上一代的21.5%提升至50.3%。

在Agents' Last Exam测试中，Terra则拿到了60.0%的成绩，接近Claude Opus 5.5的63.2%。

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

但在第三方评测那边，6.1 Terra的表现并不算出挑。

根据独立AI评测机构Artificial Analysis的测试，在最高推理档位下，Terra的智能指数为48分，比上一代提高6分，但仍低于GPT-6.1 Sol的52分，更比不上Claude Opus 5.5的58分。

相对来讲，成本效率的提升较为明显。

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美元下降至0.40美元，降幅超过70%。

硬要说的话，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，相比上一代确实有进步。但它连OpenAI自家的Sol都没超过，更谈不上追平Opus 5.5。

对于需要低成本调用模型的开发者来说，这可能算个好消息。

但对那些等待OpenAI拿出下一款最强模型的用户来说，恐怕只能得到一种评价：就这？

目前，Terra已通过API开放，Plus、Pro、Enterprise和Edu用户也可以在ChatGPT Work和Codex中使用。但暂时无法在普通Chat对话中调用。

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跑分之外

GPT-6.1 Terra也被计入了OpenAI连续28天更新计划，成为这段时间发布的首款新模型。

Tibo表示，这是OpenAI首款在写作、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，新模型在各方面都有不错的表现，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。

不过，对于Tibo特别强调的写作、个性和细腻理解能力，目前还缺少足够的公开证据。

OpenAI的官方发布稿确实宣称，Terra能够生成更清晰、更自然的文字，但并未提供针对上述三项能力的专项对比测试，也没有展示足以证明其显著进步的评测结果。

究竟是否真的更会写作、更懂用户，恐怕还得等实际使用后的反馈。

电脑操作方面的改进相对直观，在宣传片里，OpenAI展示了Terra根据图片创建3D模型的能力。

不过，宣传片毕竟是宣传片。

OpenAI在官方发布稿中还提到，Terra参与的基准测试包括根据建筑图纸创建3D模型、逐帧检查动画并整理时间码等任务。按照官方的产品定位，它也适合填写表单、匹配商品照片与目录条目等日常工作。

奥特曼则在X上表示：“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。”

除了执行任务，OpenAI还强调了模型可靠性的改进。

在官方专门设计的高难度事实性测试中，低推理档位下，Terra的事实错误率从上一代的53.6%下降至16.7%；最高推理档位下，错误率进一步降至4.3%。

当然，这些数字来自OpenAI的内部测试。

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网友：理解不了

相比OpenAI官方的兴奋，网友们的态度就没那么客气了。

“有什么理由选择这个，而不是Opus 5.5？”

有网友直接质问OpenAI，并表示他们真正需要的是一款比GPT-6 Astra更强的前沿模型。

还有网友质疑官方为何没有提供更多Benchmark，以前不都是直接甩一张表出来么。

另外，有网友表示自己已经体验了新模型，电脑操作能力甚至不如6.1 Sol，速度也没有宣传中那么快。

“我们需要的是更出色的产品，而不是这种毫无用处的东西。”

类似的不满也出现在Reddit社区。

在r/codex，一位网友直接发帖，将这次发布形容为“简直是在给Claude打广告”。

也有人觉得Terra的尴尬之处在于定位。一位网友指出，Terra的API价格是Luna的10倍。

如果追求最低成本，可以使用Luna；如果需要更强的模型，选择Sol似乎更加合理。

甚至连OpenAI的命名方式也遭到了吐槽。由于各档模型的发布时间并不统一，而且不同模型在部分任务上的表现会出现交叉，一些用户已经搞不清Terra、Sol和Astra之间究竟应该怎么选。

面对这些质疑，OpenAI研究员Ted Sanders也在Hacker News上作出了解释。他表示，Terra可能在技术交流方面优于Sol和Astra，在视觉理解与电脑操作方面表现接近，同时速度更快，但在其他大多数任务中稍逊一筹。

对于订阅用户，他也承认：“这并不是一次重磅发布。”

当然，社区里也有用户肯定Terra的成本效率，认为能够以低得多的成本完成接近旗舰模型水平的任务，本身就具有价值。

只不过，比起这个“中不溜”的Terra，已经有不少人开始等下一款Astra……以及对家的Fable 5.5了。

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