【php中文网快讯】据腾讯科技消息，美国时间10月26日，openai正式推出gpt-6.1 terra大语言模型。相较于前代gpt-5.6 terra，新版模型在视觉理解、计算机操作能力、事实准确性及编程性能等方面均有显著增强，其标准api定价较gpt-5.6 terra与gpt-6.1 sol均下调50%。
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根据OpenAI内部评估数据，GPT-6.1 Terra在执行计算机操作类任务时的响应速度，是GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的3倍，部分任务表现已逼近旗舰级模型水平。该模型主要面向日常办公与高频自动化应用，具备屏幕界面识别、跨软件协同操作能力，并可解析技术图纸、自动填写表单、辅助视频编辑等。
GPT-6.1 Terra适用于对推理能力有一定要求、但无需调用顶级旗舰模型的中等复杂度场景。在Agents’Last Exam计算机操作测试集中，采用中等推理模式时，其得分比GPT-5.6 Terra提升15个百分点；单任务成本则仅为上一代的三分之一。与GPT-6 Astra相比，其单Token价格约为后者的十分之一，任务效果基本持平；相较Claude Opus 5.5，在最高推理模式下，Token利用效率达对方的3倍，单Token价格约为其四分之一，单任务综合成本下降约90%。
在事实准确性方面，模型幻觉现象明显缓解。OpenAI高错误诱导压力测试显示：低推理模式下，事实性错误率由GPT-5.6 Terra的53.6%大幅降至16.7%；在最高推理模式下进一步压缩至4.3%，已接近GPT-6 Astra与GPT-6.1 Sol的表现水平。
复杂任务工程化执行框架 — Sprint Contract 协商、三代理角色切换、对抗性评估、任务分解与上下文管理。3+ 文件修改或多模块设计时自动触发，防止复杂任务中的上下文污染和自我评估偏差。
编程能力亦取得突破性进展。Terminal-Bench 4.0基准测试中，GPT-6.1 Terra在最高推理强度下任务解决率达50.3%，较前代21.5%实现翻倍增长。第三方评测平台Artificial Analysis发布的Coding Agent Index v2.0给出48分评分，略低于GPT-6.1 Sol的54分，但高于GPT-6 Luna的31分；评测机构指出，该模型在不同推理档位下均展现出优异的成本效益比。
在MMMU-Pro多模态视觉理解评测与OSWorld 2.1桌面操作系统交互测试中，GPT-6.1 Terra成绩全面超越GPT-5.6 Terra，图像解析与软件操作能力可深度融合，支持完成多步骤、跨界面的复杂流程任务。
OpenAI强调，针对超高难度编程挑战，GPT-6.1 Sol与GPT-6 Astra仍是首选方案；而GPT-6.1 Terra的核心优势在于成本可控、批量处理能力强、业务流程标准化程度高的实际应用场景。
