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刚刚，GPT-5.6「太阳系」全家桶上线，Codex消失了

OpenAI已正式发布GPT-5.6“全家桶”，包含Sol、Terra和Luna三款模型。与此同步，ChatGPT与Codex已整合，推出名为ChatGPT Work的全新AI协作工具。

GPT-5.6的发布标志着其在多项基准测试中取得了显著进展。例如，在“Agents' Last Exam”中，Sol得分53.6%，领先Fable 5达13.1分；在“Terminal-Bench 2.1”测试中，Sol获得88.8%的成绩，Ultra模式下更是达到91.9%，远超Fable 5的83.1%；在“Coding Agent Index”评测中，Sol以80分的得分刷新了SOTA（State-of-the-Art），比Fable 5高出2.8分。

在定价方面，GPT-5.6系列展现出极高的性价比。Fable 5每百万token的输入和输出价格分别为$10和$50。而Sol的价格直接减半，为$5（输入）和$30（输出）；Terra进一步降至$2.5（输入）和$15（输出）；Luna的定价更是低至$1（输入）和$6（输出）。

此次更新还意味着ChatGPT和Codex的合并，OpenAI的“超级应用”生态系统得以完善，未来将统一使用ChatGPT这一应用。

GPT-5.6全面上线

自6月27日首次亮相以来，备受期待的GPT-5.6现已全面开放。Sol、Terra和Luna三款模型均已推出。

• 旗舰模型Sol（太阳）：专为处理复杂的编码、知识工作、网络安全和科学研究等领域的挑战而设计，被誉为当前最强大的模型。
• Terra（大地）和Luna（月亮）：旨在提供卓越的性能，同时实现极致的成本效益。

挑战Fable 5，编程能力新标杆

OpenAI将Sol定位为“迄今为止最强的编程模型”。在Artificial Analysis Coding Agent Index上，Sol的max推理模式达到了80分，创下新的SOTA记录，比Fable 5高出2.8分。此外，Sol在输出token量、处理时间和成本方面均显著低于Fable 5。

在Terra和Luna模型上，性能表现同样优异。Terra的性能略高于Fable 5，而Luna则超越了Opus。这些模型在完成相同任务时，仅使用了约三分之一的时间、一半的输出token量，并且成本大幅降低。

在命令行长程工程的Terminal-Bench 2.1和DeepSWE等测试中，Sol同样刷新了SOTA。

引入Ultra模式，四Agent并行处理

GPT-5.6新增了两种高性能设置：max模式和ultra模式。max模式允许模型有更多时间进行推理，而ultra模式则默认启用四个Agent并行工作，并可扩展至十六个Agent处理复杂任务。这种并行处理能力在BrowseComp、SEC-Bench Pro和Terminal-Bench 2.1等评测中，显著提升了分数与耗时比。

此外，GPT-5.6在设计审美方面也取得了突破，能够自行检查和修复视觉及功能性问题，并成功完成了航海小游戏、博物馆网站和室内设计展示等项目。

在“端到端知识工作”方面，Sol在BrowseComp上获得92.2%的成绩，在OSWorld 2.0上达到62.6%，均刷新了SOTA。尤其在OSWorld上，Sol的输出token量比Opus减少了85%。

GPT-5.6：加速AI研究的“AI永动机”

OpenAI表示，GPT-5.6是其迄今为止“最能加速AI研究”的模型。研究人员利用它来诊断故障、优化训练系统、运行实验和解读结果。在GPT-5.6内测期间，每位活跃研究员的日均输出token量是GPT-5.5最高水平的两倍以上。过去六个月，OpenAI在内部编程推理上的算力投入增加了100倍，内部Agent的token用量增长了约22倍。

在衡量“递归自我改进（RSI）”的内部评测中，Sol比GPT-5.5高出16.2分。OpenAI正通过AI加速下一代AI的研发。

发布会上透露，GPT-5.6家族中最小的Luna模型，实际上是由大哥Sol训练生成的。Sol能够自主完成模型后训练的全部流程，包括寻找训练配置、挑选GPU和启动脚本等，这在过去需要一个团队的研究员才能完成。

ChatGPT与Codex整合

ChatGPT桌面端也迎来了重大升级，集成了内置浏览器和Computer Use功能，能够直接操作本地文件和应用程序。原Codex应用已并入全新的ChatGPT桌面端。

与GPT-5.6一同推出的还有ChatGPT Work，这是一个能够跨应用程序和文件自主工作的Agent，可以长时间处理项目，将目标转化为实际成果，被视为OpenAI版的“Claude Cowork”。该功能也可通过手机端ChatGPT进行远程操控。

OpenAI在短时间内完成了从技术预演到全面上线，并实现了从追赶到反超的跨越。AI训练AI的模式预示着AI发展进入了新的阶段，未来版本迭代的速度将可能更加迅猛。