眼看对家 Anthropic 靠一纸招股书抢尽风头，OpenAI 反手甩出 GPT-6.1 Terra ——

想独占头条？先问问新模型答不答应。

GPT-6.1 Terra 主打" 一半价格，更强能力 "。

相比 GPT-5.6 Terra，其标准 API 价格直接砍半：

输入 1 美元 / 百万 Token，缓存输入 0.05 美元 / 百万 Token，输出 5 美元 / 百万 Token。

而且价格打下去的同时，能力还更强了？！

在职场软件实战测试 Agents ’ Last Exam 中，Terra 不仅明显超过 GPT-5.6 Terra，还以 GPT-6 Astra 十分之一的 Token 价格追平其表现。

再和 Claude Opus 5.5 相比，Terra 的 Token 价格只有其四分之一，Token 效率超过 3 倍，单任务成本只有对方的九分之一左右。

不是，现在的 AI 降本增效已经卷到这个地步了吗？

用途上，GPT-6.1 Terra 的核心卖点也极其明确——更快、更强，同时大幅降低电脑操控的成本。

它原生支持屏幕理解、跨软件协同操作以及自然语言写作，把目标牢牢锁定在打工人的完整工作日上。

OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 甚至表示，Terra 的电脑操作能力已经跨过 " 质变门槛 "，用起来比他亲自操作还快。

目前 Plus、Pro、Enterprise 以及 Edu 用户，已经可以在 ChatGPT Work 与 Codex 中直接体验，开发者也能通过标准 API（gpt-6.1-terra）随时调用。

更炸裂的是，同一天，OpenAI 还公布了三项由内部 AI 系统产出的科学结果，横跨数学、计算机科学和物理学。

一边把 AI 操作电脑的成本打下来，一边把 AI 参与前沿科研的想象力往上抬。

咋滴，还没到周四就开始疯狂了吗？？

GPT-6.1 Terra 正式上线，价格直接腰斩

具体能力怎么样，还是先看 OpenAI 给出的官方成绩单。

先说整体结论：

GPT-6.1 Terra 不是 OpenAI 能力上限最高的模型，但已经用更低的成本，摸到了旗舰模型的能力区间。

在 Agents ’ Last Exam 中，GPT-6.1 Terra medium 档的成绩比 GPT-5.6 Terra 高出 15 个百分点，单任务成本却只有后者的大约三分之一。

这个测试专门考 AI 能不能使用专业软件完成复杂工作，比如把建筑图纸做成 3D 模型，或逐镜头审看动画、生成带时间码的修复日志。

更夸张的是，官方称 Terra 的表现已经与 GPT-6 Astra 相当，但每 Token 价格只有后者的十分之一，完成任务的速度则比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 都快 3 倍以上。

再看视觉能力。

在 MMMU-Pro 基准中，GPT-6.1 Terra 在所有推理强度下都超过 GPT-5.6 Terra，并以更低的成本接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。

到了电脑操作基准 OSWorld 2.1，它的 medium 档成绩也超过了 GPT-5.6 Terra 此前的最高水平。

也就是说，新 Terra 不只是更会 " 看 "，也更会根据屏幕内容把活真正做完。

代码能力同样迎来了一波大涨。

在 Terminal-Bench 4.0 中，GPT-6.1 Terra 的 max 档解决了 50.3% 的任务，而 GPT-5.6 Terra 此前公布的成绩只有 21.5%。

直接翻了一倍还多。

不过 OpenAI 也主动划了一条线：

面对最复杂的编程、科研和深度推理任务，GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 仍然是更合适的选择。

另外一个明显升级，是少说胡话。

在 OpenAI 内部的高难事实性压力测试中，低推理强度下的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降至 16.7%。

Max 档进一步降至 4.3%，已经接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。

至少从这轮官方成绩来看，Terra 的定位已经很清楚了：

用接近旗舰的能力，把大量电脑任务的成本打下来。

在第三方机构 Artificial Analysis 的综合智能指数中，GPT-6.1 Terra max 档拿到 48 分，排在 Claude Opus 5.5、Kimi K3.1 Pro、谷歌 Gemini 4 Argon、Meta Muse Wonder 和 GPT-6.1 Sol 之后，但领先 Grok 4.7 与小米 MiMo-V2.6-Pro。

整体处于全球头部模型的中游位置。

网友实测：画得更细了，成本还少 38%

那么模型真实能力如何呢？

老规矩，还是来看网友分享的实测结果。

DesignArena 给 GPT-6.1 Terra 和 GPT-5.6 Terra 出了同一道题：

在黄金时刻复刻里斯本贝伦塔。

不仅要画出这座 16 世纪石灰岩堡垒，还得还原石刻绳索、开放式阳台、城垛和穹顶角楼，且画面里还要有海鸥、帆船，以及雾气中的 4 月 25 日大桥。

结果很有意思。

GPT-6.1 Terra 耗时接近上一代的 4 倍，使用 Token 也多了 48%。

但因为单价不到上一代一半，最终总成本反而低了 38%（新 Terra 花了 0.047 美元，旧 Terra 花了 0.077 美元）。

不过还好，多花的时间也确实体现在了画面上。

哪个更精致更完整，一目了然。

另一位开发者 Victor Nunez 则把 " 长表单 " 搬了出来。

他让 GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 都在 Fast 模式下寻找并填写一份较长的通用表单，再把两者放在一起比较电脑操作过程。

按照 Nunez 的说法，在首次测试中，Terra 比 Sol 提前 53.5 秒完成了这份表单。

OpenAI 开发者账号随后直接转发了这组演示。

这也正中 Terra 的官方定位：

它未必负责把最难的问题想到底，但很适合在界面里识别信息、连续点击、填写内容，把一长串步骤迅速跑完。

另一位网友 Leo 则把 Terra 和 Claude 摆在了一起。

从综合智能得分看，Terra 拿到 48 分，低于 Sonnet 5.5 的 56 分和 Opus 5.5 的 58 分。

但到了速度和成本环节，结果直接反转：

Terra 的生成速度达到 283 Token/s，是 Opus 5.5 的 3.4 倍，单任务成本仅 0.4 美元，约为 Opus 5.5 的十五分之一。

所以 Leo 的总结也很直接：

要智力和能力，选 Sonnet 5.5；要速度和性价比，选 Terra。至于 Opus 5.5，Terra 暂时还不是同一档。

而且另一位网友的实测结果也印证了 Leo 的结论。

同一提示词对比 Sonnet 5.5 和 6.1 Terra，谁更胜一筹无需多言。

和 Opus 5.5 比，价格确实便宜的多，但结合生成结果的话，只能说：

贵有贵的道理（doge）。

同一天，OpenAI 还甩出 3 项 AI 科学新发现

Terra 之外，OpenAI 同一天还扔下了一个更大的 " 学术炸弹 "。

官方宣布，其 AI 系统在数学、计算机科学和物理学中得到了三项新结果，分别涉及调和分析、复杂性理论和量子场论。

而且不是只给一段自然语言推导就完事。

数学与计算机科学结果的自然语言稿和 Lean 形式化证明已经公开。

物理结果中，纯杨 - 米尔斯理论存在性的 Lean 形式化也已完成，但相关材料将先交由外部专家组梳理。

具体就不展开了，这里我简单总结了一下 OpenAI 这次取得的进展：

1、攻下一个困扰数学界 30 多年的猜想

OpenAI 称，其 AI 系统证明了所有维度上的局部平滑猜想，并由此进一步解决了 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想。

简单来说，这项研究讨论的是波在传播过程中会如何聚焦。

它由数学家 Christopher Sogge 在 1991 年提出，此前只解决了部分维度的问题。

如今，AI 不仅给出了自然语言证明，还将其写进了 Lean 形式化证明系统。

如果后续得到数学界确认，意味着 AI 真正进入了一个人类几十年没能完全攻下的问题。

2、一块用了几十年的计算机科学理论地基，可能错了

第二项成果指向指数时间假说（ETH）。

这个假说大致认为，像 3-SAT 这样的复杂问题，很难找到比穷举快得多的算法。

过去几十年，不少计算机科学结论都建立在它成立的基础上。

但 OpenAI 称，其 AI 系统证明了 ETH 是错的，并且已经完成 Lean 形式化。

不过，这不等于 P ≠ NP 问题被解决，也不意味着实用的新算法马上就会出现，它只是说明，一些复杂问题可能没有过去想象得那么难算。

3、为物理学四维量子场论补上数学证明

第三项成果直接进入了量子场论。

OpenAI 称，其系统给出了包括量子色动力学（QCD）在内的某些四维量子场论存在性证明。

简单来说，就是尝试从严格的数学角度证明：

这些用于描述夸克、胶子和强相互作用的物理理论，确实能够成立。

其中还包括纯杨 - 米尔斯理论存在性的证明——

这是著名的 " 杨 - 米尔斯存在性与质量间隙 " 千禧年大奖难题的一部分。

但注意，只是一部分。

质量间隙问题仍未解决，所以还不能说 AI 拿下了这道价值 100 万美元的世界难题。

目前，相关结果也正在由诺贝尔奖得主 David Gross 等外部专家审查。

一边发新模型，一边顺手解决困扰人类几十年的难题。

OpenAI：

无法抢在 A 社之前 IPO，我有的是手段吸引目光。

参考链接：

[ 1 ] https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/

[ 2 ] https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra

[ 3 ] https://developers.openai.com/api/docs/pricing

[ 4 ] https://x.com/OpenAI/status/2114780711664398349

[ 5 ] https://x.com/DesignArena/status/2114800086391878104

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