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Introducing GPT-6.1 Sol
本文来自外部来源,不是黄奕彬的原创文章。本站提供原文入口,并在采集端生成 AI 结构化摘要、解读与中文翻译(如有),一切以原文为准。
阅读原文(openai.com)结构化摘要 AI 生成
背景与问题
本文是OpenAI的产品发布公告:发布GPT-6 Sol的升级版GPT-6.1 Sol,定位为在智能体编程、计算机使用与专业工作上,以GPT-6 Astra约五分之一的标准输入/输出token价格提供接近Astra的智能,解决开发者构建和运行需跨请求复用上下文的智能体时的成本与能力平衡问题。
方法或内容
发布新模型GPT-6.1 Sol,并给出其在软件工程(DeepSWE v1.1)、复杂PDF专业问答(GDP.pdf)、多步业务工作流(AutomationBench)、计算机使用(OSWorld 2.0离线集)、科学工作流(Terminal-Bench Science 0.1)、事实准确性及对齐评测上的表现,与GPT-6 Sol、GPT-6 Astra、Opus 5.5对比;同时公布定价、可用渠道及即将推出的GPT-6.1 Sol Ultrafast。
关键发现 / 结果
缓存输入$0.10/百万token,较标准输入低95%、较GPT-6 Sol缓存输入低50%。DeepSWE v1.1:以约1/5成本追平Astra,超GPT-6 Sol最佳分6.4个百分点。GDP.pdf:以不到一半单任务成本高于Opus 5.5(含fallbacks),以约1/5成本接近Astra。
AutomationBench:中等推理努力下高于Opus 5.5 2.2pp、成本约1/3,较GPT-6 Sol升4.8pp。OSWorld 2.0离线集:最大努力下高于GPT-6 Sol 7pp、成本不到一半;距Astra 2.1pp、成本约1/7。
Terminal-Bench Science 0.1:分数为GPT-6 Sol两倍多,单任务均价$5.47(Opus 5.5为$23.21、Astra为$23.80);Astra以68.1%居首。事实性:低推理努力下错误率11.4%→7.7%(约降32%),与Astra差距1.9pp内。
对齐:透明性、遵守限制、避免未授权结果的失败率低于GPT-6 Sol,未观察到绕过自动安全审查器的尝试。
定价:输入$2/百万、输出$10/百万token;当日上线ChatGPT Work与Codex(Plus/Pro/Business/Enterprise/Edu),Chat暂不可用;Ultrafast数天内推出,Codex中生成最多快8倍。
结论与意义
作者结论:GPT-6.1 Sol以显著更低的成本提供接近旗舰模型的能力,适合日常重要的专业工作;但最困难的科学研究任务仍应使用GPT-6 Astra(其Terminal-Bench Science得分为被测模型最高68.1%)。
适用边界:文中对齐与事实性评测基于刻意构造的困难场景,不代表典型使用情况;该模型在Chat中暂不可用。
AI 解读 AI 生成
方法:按「时空变量」分析(时间 / 空间 / 变量,严格区分包含、相关与因果),对象包括原文作者、署名人员与关键技术及其实际原理;结论用「元反空」(元思考、反思考、空思考、综合)整理。
时间:何时发生,现在是否仍成立
来源日期为2026-09-29,模型当日('starting today')在ChatGPT Work、Codex和API上线;GPT-6.1 Sol Ultrafast称'未来数天内'推出。
这是发布时点的快照:评测分数、价格与可用渠道都可能随后续版本迭代和官方政策变化而不再成立;除Ultrafast外,原文未说明其他后续计划。
空间:谁的环境 / 场景
适用对象与环境:ChatGPT Work和Codex中的Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu订阅用户;开发者可通过OpenAI API以模型名gpt-6.1-sol访问。明确不适用:Chat中暂不可用。
使用场景按原文:智能体编程、计算机使用、文档理解、多步业务工作流、科学工作流(数据分析、模拟、定理证明)。Ultrafast的最多8倍速度提升仅针对Codex中的token生成。
变量:实际改变了什么
相对GPT-6 Sol:缓存输入价降50%至$0.10/百万token;DeepSWE v1.1高6.4pp;AutomationBench高4.8pp;OSWorld 2.0离线集高7pp;Terminal-Bench Science 0.1分数翻倍以上;低推理努力下事实错误率11.4%→7.7%;对齐评测中透明性、遵守限制、避免未授权结果的失败率更低。
相对GPT-6 Astra:标准输入/输出价约1/5,多数评测分数接近但略低。相对Opus 5.5:多项基准分数更高且单任务成本更低。
区分:包含 ≠ 相关 ≠ 因果
有明确对比数字支撑的性能与价格声明:各基准分数差、成本对比、降价幅度。
仅为相关而非因果:'低成本'与'高性能'是被并列陈述的属性,原文未说明实现该成本能力比的机制;事实性与对齐评测基于刻意构造的困难场景,原文自行声明不代表典型使用,不能外推;'接近Astra'不等于等同——Astra在Terminal-Bench Science上仍以68.1%最高;缓存输入低价与'开发者有更多空间构建复用上下文的智能体'属于动机性表述,原文未提供实测验证。
对象:作者/署名与关键技术原理
署名:结构化作者字段为空,原文未标注署名,故作者信息原文未说明(来源为OpenAI News)。关键技术:GPT-6.1 Sol(GPT-6 Sol的升级模型),API名gpt-6.1-sol;另有即将推出的GPT-6.1 Sol Ultrafast。
其实际原理按原文:仅描述为在智能体编程、计算机使用与专业工作上'接近GPT-6 Astra的智能',并以评测表现佐证;未说明架构、参数、训练方法等技术原理,对齐与安全细节指向GPT-6.1 Sol system card addendum(原文未附其内容)。
评测基准:DeepSWE v1.1(真实代码库软件工程)、GDP.pdf(含表格/图表/图示/细则的复杂PDF专业问答)、AutomationBench(多步业务工作流)、OSWorld 2.0离线集(计算机使用)、Terminal-Bench Science 0.1(数据分析、模拟、定理证明)。
元反空综合结论
元:这条内容本质在回答'能否以更低成本获得接近旗舰模型的能力',即产品线中性价比档位的更新,服务于需要大量token、跨请求复用上下文的智能体开发场景。
反:最可能失效或有边界的部分——
- 全部基准分数为发布时点数字,会随版本迭代失效;
- 事实性与对齐评测基于刻意构造的非典型困难场景,原文自认不代表典型使用,数字不能外推到日常;
- '接近Astra'有明确上限,最困难科研任务仍推荐Astra(68.1%最高分);
- Chat不可用、Ultrafast尚未上线属即时性限制;
- 评测由OpenAI自述,原文未提供第三方验证。
空:去掉宣传叙事后剩下的必要事实——模型gpt-6.1-sol已发布;API定价为每百万token输入$2、缓存输入$0.10、输出$10;在ChatGPT Work与Codex面向多档订阅用户开放、Chat暂不可用;在所列基准上相对GPT-6 Sol、Opus 5.5、Astra有具体分数与成本对比。
综合:这是可信度依赖官方自述的产品发布公告,对成本敏感的智能体开发者有直接参考价值,但采用前应结合自身任务实测并核实最新价格与可用渠道。
中文译文 AI 生成
我们正在推出 GPT-6.1 Sol,这是对 GPT-6 Sol 的一次升级,它在智能体编程、计算机使用和专业工作方面几乎追平 GPT-6 Astra 的智能水平,而价格仅为 Astra 标准输入和输出 token 价格的五分之一。
缓存输入的价格仅为每百万 token $0.10——比标准输入定价低 95%,比 GPT-6 Sol 的缓存输入定价低 50%——这为开发者提供了更大的空间来构建和运行可在请求之间复用上下文的高能力智能体。
对于重要的日常工作,GPT-6.1 Sol 在能力与成本之间提供了一种新的平衡。它在各种复杂的专业任务上相比 GPT-6 Sol 都有显著提升,从编写和调试代码到理解文档、执行多步骤业务工作流。在其中若干项评测中,它以大幅更低的成本逼近 GPT-6 Astra 的表现。
在 DeepSWE v1.1(一项在真实代码库中评估复杂软件工程任务的评测)上,GPT-6.1 Sol 以大约五分之一的成本追平 GPT-6 Astra,同时以更低的推理努力和成本超过 GPT-6 Sol 的最佳得分 6.4 个百分点。
在 GDP.pdf(一项衡量模型利用复杂 PDF 文档(包括表格、图表、示意图和细则细节)回答专业问题的准确度的评测)上,在所有测试过的推理设置中,GPT-6.1 Sol 的得分均高于 Opus 5.5 with fallbacks,且每任务成本不到其一半。
它还以大约五分之一的每任务成本逼近 GPT-6 Astra 的最先进表现。
在 AutomationBench(一项衡量智能体能否正确完成多步骤业务工作流的评测)上,GPT-6.1 Sol 在中等推理努力下比 Opus 5.5 高出 2.2 个百分点,成本约为其三分之一。在同一设置下,该得分也比 GPT-6 Sol 提高了 4.8 个百分点。
GPT-6.1 Sol 在需要与计算机应用程序交互的任务上也取得了显著进展。在 OSWorld 2.0 的离线集合(评估智能体在高要求计算机使用工作流上的表现)上,GPT-6.1 Sol 在最大推理努力下以不到一半的成本比 GPT-6 Sol 高出七个百分点。
它在最大推理努力下与 Astra 的得分相差不超过 2.1 个百分点,而每任务成本约为其七分之一。
在 Terminal-Bench Science 0.1(一项评估科学工作流(包括数据分析、模拟和定理证明)的评测)上,GPT-6.1 Sol 在最大推理努力下以不到一半的每任务成本将 GPT-6 Sol 的得分提高了一倍以上。
在最大努力下,GPT-6.1 Sol 平均每任务成本为 $5.47,相比之下 Opus 5.5 为 $23.21,Astra 为 $23.80,以比这两款模型低超过 75% 的成本提供了强大的科学能力。
GPT-6 Astra 仍以 68.1% 的成绩取得受测模型中的最高分,最困难的科学研究任务应使用 GPT-6 Astra。
GPT-6.1 Sol 还提升了在困难提示上的事实准确性。相比 GPT-6 Sol,其事实准确性提升最大之处出现在低推理努力下:包含事实错误的回复占比从 11.4% 降至 7.7%,降幅约为 32%。
在所有测试过的推理设置中,其错误率与 GPT-6 Astra 的差距保持在 1.9 个百分点以内,而每任务成本不到其五分之一。
这项评测衡量的是在经去标识化处理的对话中(用户在其中标记了较早模型的错误),包含至少一个事实错误的回答所占的比例。这些刻意设置的高难度提示并不能代表典型使用场景。
在我们的对齐评测中,GPT-6.1 Sol 相比 GPT-6 Sol 有显著改进,使其更接近 GPT-6 Astra。
GPT-6.1 Sol 对自身局限更加透明,在尊重用户意图和安全约束方面更加可靠。在高难度评测中,它在以下方面的失败率低于 GPT-6 Sol:对搜索工具故障的透明度、遵守明确限制,以及在智能体任务中避免未经授权的结果。
我们未观察到任何绕过自动安全审查器的尝试,这一点与 GPT-6 Astra 和 GPT-6 Sol 一致。完整细节可在 GPT-6.1 Sol system card addendum(在新窗口中打开)中找到。
以下评测刻意测试高难度情境,并不衡量典型使用中的失败率。
定价与可用性
GPT-6.1 Sol 从今天起向 ChatGPT Work 和 Codex 中的所有 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放。GPT-6.1 Sol 尚未在 Chat 中提供。开发者也可以通过 OpenAI API 以 gpt-6.1-sol 的名称访问它。
其标准 API 价格为:每百万输入 token $2,每百万缓存输入 token $0.10,每百万输出 token $10。未来几天,我们还将推出 GPT-6.1 Sol Ultrafast,其在 Codex 中的 token 生成速度最高可达标准速度的 8 倍。
展开原文提取正文(采集端自动提取,可能有缺失)
We’re introducing GPT-6.1 Sol, an upgrade to GPT-6 Sol that nearly matches GPT-6 Astra’s intelligence on agentic coding, computer use, and professional work at one-fifth of Astra’s standard input and output token prices. Cached input costs just $0.10 per million tokens—95% less than standard input pricing and 50% less than GPT-6 Sol’s cached input pricing—giving developers more room to build and run capable agents that reuse context across requests.
GPT-6.1 Sol offers a new balance of capability and cost for important everyday work. It delivers substantial improvements over GPT-6 Sol across complex professional tasks, from writing and debugging code to understanding documents and executing multi-step business workflows. On several of these evaluations, it approaches GPT-6 Astra’s performance at substantially lower cost.
On DeepSWE v1.1, which evaluates complex software-engineering tasks in real codebases, GPT-6.1 Sol matches GPT-6 Astra at roughly one-fifth of the cost, while eclipsing GPT-6 Sol’s best score by 6.4 percentage points at a lower reasoning effort and cost.
On GDP.pdf, which measures how accurately models answer professional questions using complex PDF documents, including tables, charts, diagrams, and fine-print details, GPT-6.1 Sol scores higher than Opus 5.5 with fallbacks at less than half the cost per task across the tested reasoning settings. It also approaches GPT-6 Astra’s state-of-the-art performance at roughly one-fifth the cost per task.
On AutomationBench, which measures whether agents correctly complete multi-step business workflows, GPT-6.1 Sol scores 2.2 percentage points above Opus 5.5 at medium reasoning effort, at roughly a third of the cost. That score is also up 4.8 percentage points from GPT-6 Sol at the same setting.
GPT-6.1 Sol also makes substantial progress on tasks that require interacting with computer applications. On OSWorld 2.0’s offline set, which evaluates agents on demanding computer-use workflows, GPT-6.1 Sol outperforms GPT-6 Sol by seven percentage points at maximum reasoning effort at less than half the cost. It comes within 2.1 percentage points of Astra’s score at maximum reasoning effort at roughly one-seventh the cost per task.
On Terminal-Bench Science 0.1, which evaluates scientific workflows including data analysis, simulation, and theorem proving, GPT-6.1 Sol more than doubles GPT-6 Sol’s score at maximum reasoning effort at less than half the cost per task. At maximum effort, GPT-6.1 Sol costs $5.47 per task on average, compared with $23.21 for Opus 5.5 and $23.80 for Astra, delivering substantial scientific capability at over 75% lower cost than either model. GPT-6 Astra still achieves the highest score among the models tested at 68.1%, and should be used for the most difficult scientific research tasks.
GPT-6.1 Sol also improves factual accuracy on difficult prompts. Its largest factuality improvement over GPT-6 Sol comes at low reasoning effort, where it reduces the share of responses containing a factual error from 11.4% to 7.7%—a reduction of approximately 32%. Across the tested reasoning settings, its error rate remains within 1.9 percentage points of GPT-6 Astra’s, at less than one-fifth the cost per task. This evaluation measures the share of answers containing at least one factual error on de-identified conversations where users flagged an earlier model’s error. These deliberately difficult prompts are not representative of typical usage.
GPT-6.1 Sol shows substantial improvements over GPT-6 Sol in our alignment evaluations, bringing it closer to GPT-6 Astra. GPT-6.1 Sol is more transparent about its limitations and more reliable at respecting user intent and safety constraints. In challenging evaluations, it shows lower failure rates than GPT-6 Sol on transparency about broken search tools, respecting explicit restrictions, and avoiding unauthorized outcomes during agentic tasks. We observed no attempts to bypass an automated safety reviewer, matching GPT-6 Astra and GPT-6 Sol. Full details can be found in the GPT-6.1 Sol system card addendum(opens in a new window). The evaluations below deliberately test challenging situations and do not measure failure rates in typical use.
Pricing and availability GPT-6.1 Sol is available starting today to all Plus, Pro, Business, Enterprise, and Edu users in ChatGPT Work and Codex. GPT-6.1 Sol is not yet available in Chat. Developers can also access it through the OpenAI API as gpt-6.1-sol. Its standard API prices are $2 per million input tokens, $0.10 per million cached input tokens, and $10 per million output tokens. In the coming days, we’ll also offer GPT-6.1 Sol Ultrafast, with up to 8x faster token generation compared to its standard speed in Codex.
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