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【AI资讯】OpenAI发布GPT-6.1 Terra:能自己操作电脑,价格降一半

近日,OpenAI 推出新模型 GPT-6.1 Terra。官方给它的介绍标题是「把快速、能干的电脑操作能力带给每个人」。
跟以往强调「更聪明」不同,这次的关键词是三个:快、便宜、会动手。
01GPT-6.1 Terra 是什么?
GPT-6.1 Terra 属于 GPT-6 系列,是继 Astra、Sol、Luna 之后的新成员。官方描述它是一款快速、高效的模型,兼具细致的视觉推理、精准的计算机操作能力,以及更清晰、更自然的写作表现。
跟上一代 GPT-5.6 Terra 相比,官方说它在日常工作中的沟通任务和电脑任务上都有明显提升。

图源:扣子AI生成,仅配图
02从“理解内容”到“执行任务”
OpenAI 给这版模型的章节标题叫「从视觉理解到实际行动」。这个说法挺准——过去的模型能看懂图片、读懂文档,但看完就停在那儿;Terra 的重点是看完之后能接着操作。
官方列举的四类典型任务:
✅ 起草提案
✅ 解读技术图纸
✅ 填写表单
✅ 剪辑视频
这些都不是「问答」,而是要在一个软件界面里一步步点下去、填进去。OpenAI 用 Agents’ Last Exam 来测这类能力,测试任务里包括把建筑图纸转成 3D 模型、逐镜头审看动画电影并给修复团队做带时间码的记录。
03关键指标与成本变化
官方公布的对比数据,参照对象主要是上一代 GPT-5.6 Terra:
| 评测项 | 测什么 | Terra 表现 |
|---|---|---|
| Agents’ Last Exam | 计算机操作,如图纸转 3D、逐镜头审片 | 中等推理强度下得分比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点,成本约为其三分之一 |
| MMMU-Pro | 视觉推理 | 所有推理设置下均优于 GPT-5.6 Terra |
| Terminal-Bench 4.0 | 编程智能体用命令行解决问题 | 最高推理强度下解决 50.3%,是 GPT-5.6 Terra 已公布成绩(21.5%)的两倍多 |
| 事实准确性 | 用易诱发错误的提示词测幻觉 | 低推理强度错误率由 53.6% 降至 16.7%,最高推理强度降至 4.3% |
另外两个数字更直观:完成任务的速度是 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的 3 倍以上;在计算机操作评测里,它的表现已接近自家最强模型 Astra,而每个 Token 的价格只有 Astra 的十分之一。
04标准 API 费用降低一半
标准 API 价格比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%。具体定价:
| 计费项 | 价格(每百万 Token) |
|---|---|

图源:扣子AI生成,仅配图
降价对普通读者听起来有点远,但它决定了一件事能不能规模化。官方举的例子是「读取收到的发票,把详细信息录入会计软件」——这种活儿单个做不值钱,量大才值钱,模型够便宜才有人真的去做。
05Terra 在 GPT-6 系列中的位置
目前 GPT-6 系列的分工大致是这样:
Astra —— 能力最强,最复杂的任务找它
Sol —— 接近 Astra 的智能,主打编程和电脑操作
Terra —— 快、便宜,主打大批量日常任务
Luna —— 轻量档

图源:扣子AI生成,仅配图
Terra 的位置很清楚:不是最聪明的,但是最划算、最快的那一档。官方也直说了,最复杂的编程任务还是建议用 Sol 和 Astra
06网络安全与对齐表现
OpenAI 称 Terra 的网络安全能力达到了其准备框架规定的 Critical 级别阈值,并保留了为 GPT-6 Astra 开发的防护措施。在对齐评估上,它比 GPT-5.6 Terra 更倾向于在任务范围内行事、如实说明自身局限和潜在障碍;在提示词注入测试中,对诱导它偏离用户任务的恶意指令也表现出较强抵抗力。
07应用限制及行业影响
这款模型国内用不上。ChatGPT 工作和 Codex 里对 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放,开发者走 API 调用,都需要海外账号。
但这次发布有个方向值得留意:AI 的竞争重心正在从「谁答得好」往「谁能把事做完」挪。填表、看图纸、录发票、剪视频,这些是办公室里最耗时间、又最没成就感的活儿。模型一旦能稳定接管,企业招人时对「会用 AI 工具把具体工作干完」的要求就会变得更实。
所以与其追着每个新模型的名字跑,不如回头看看自己手上哪些动作是重复的、有固定步骤的——那些动作,正是这类模型最先吃掉的部分。
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▌信息来源:OpenAI 官方发布 《推出 GPT-6.1 Terra》、GPT-6.1 Terra 系统卡补充说明
▌文章图片来源:扣子AI生成
▌编辑:小葱















































































