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。”
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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。”
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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。
01
“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。
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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%。
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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。
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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%。
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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。
02
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。
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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。
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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。
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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。”
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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。
03
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。
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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。
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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。”
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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”。
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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。
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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。”
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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。(作者:袁心玥)
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