2026GPT-5.6 ANALYSIS

AI 深度分析

全网最全的GPT5.6分析，来了

孩子们，就在周六凌晨，GPT5.6，来了。

我也是直接通宵干完稿子了，这绝对是全网最硬核的分析，你找到一篇比我牛的，我这篇直接删了。

接下来，我们会一步步聊。

点点在看，用小爱心支持下就完事了，咱们开始。

01

GPT5.6被分成了sol、terra、luna。

首先，GPT5.6分出来了三个版本，sol、terra、luna。

sol就是拉丁语的太阳，比方说solar system ，就是太阳系。

同理，terra是拉丁语的地球。

luna就是月亮。

根据常识也能知道，太阳最大，月球最小。

那这个叫做sol的模型一定是最贵最猛的，luna是最快最便宜的。

而Terra这个是我最期待的，因为openai号称，Terra 的性能与 GPT-5.5 相媲美，但价格却只有其一半，这你受得了么？

价格我直接放出来了。

Sol 每百万输入 token 5 美元、输出 30 美元。

Terra 是 2.5 美元和 15 美元。

Luna 是 1 美元和 6 美元。

我们看价格的横向对比，GPT5.6对比国产大模型，比如说智谱和deepseek，那这个价格就非常贵了。

比如说GLM-5.2 是每百万输入 1.4 美元、输出 4.4 美元。同样任务，让GPT5.6搞，要花上3～4倍的价格才能完成。

但这个价格，又非常骚，就是盯着Anthropic 干的。

Claude最旗舰的Fable 5和Mythos大模型，是每百万输入 10 美元、输出 50 美元。Sol直接打五折卖。

但是，在输出长度这一块，GPT5.6又比Mythos更优秀。Sol 在 ExploitBench 上接近 Mythos。

ExlpoitBench，是检查AI能不能像顶尖黑客一样，找到电脑中的漏洞，并直接做成攻击程序的能力的。

但GPT5.6，也只用了大约三分之一输出 token。这意味GPT5.6 Sol模型，可能用更少输出完成同等任务。

在缓存这块，GPT-5.6 支持更可预测的 prompt caching，输入token的成本，最高可以节约90%。你没看错，直接打一折。

02

Prompt Caching 直接把token打1折

Prompt Caching这个能力，就是当AI反复读到重复的一大段提示词模版时，比如说“你是一个XXX，你的任务是XXX，这是我的资料AAA、BBB、CCC，我需要你1 2 3 blabla ” 这种。

那么GPT-5.6就会自动记住这段内容，避免每次都重新理解一遍。

也就是间接让你省token，并且响应更快了。

尤其是对那种长上下文的企业工作流，你需要反复读取代码库、制度文档、数据库、产品手册等等，GPT5.6的实际边际成本会越用越低，最终达到号称的“1折token”

总结来说。等GPT5.6来了。

如果你是搞科研、网安、写代码的，你就选Sol。

你只是要做日常工作的白领，你选TERRA。

剩下的一堆简单的自动化的任务，就选LUNA。

03

gpt5.6，如何硬刚claude

那么gpt5.6，究竟有没有硬刚claude的实力呢？openai给了一大堆测评数据，我们一个个看。

最重要的是软件工程部分。

GPT5.6 sol Ultra 在Terminal-Bench2.1的评分上，达到了全世界第一。干到了91.9%。

这个terminal bench，会让AI Agent在一个模拟的电脑环境里，执行任务。

比如说代码出bug了，让ai修一修。有一大堆数据，让AI进行清洗、整理并分析。还有让ai扫描电脑，看看里面有哪些漏洞会被黑客入侵。

那91.9分，可以粗暴理解为gpt5.6 sol Ultra，是全世界上解决电脑问题最厉害的AI，反观Gemini 3.1pro Preview的70.7分，你也可以粗暴总结为：gemini就是“海外豆包”。

04

最被低估的，是生物和科学部分。

这部分更敏感，大家很容易忽略。

在几个专家级生物测试里，GPT-5.6 Sol 拿到了当时最好的成绩：

Virology Capabilities Test：53.5%

Molecular Biology Capabilities Test：60.0%

Human Pathogen Capabilities Test：68.4%

World-Class Bio：68.3%

其中最值得看的，是 World-Class Bio。

GPT-5.6 Sol 得了 68.3%，上一代 GPT-5.5 是 59.7%。

也就是说，它一下子高了大约 9 个百分点。

这个world-class bio，主要测试的是模型能不能理解复杂生物知识，能不能理解病原体、分子生物学、实验流程这些专业内容。

9个百分点，也就意味着GPT5.6 sol，可以开始跟年轻研究员竞争岗位了。

以前一个年轻研究员最慢的地方，是卡在工具链、数据格式、脚本、统计检验、文献交叉验证、失败排查。

GPT-5.6 这样的模型如果能把这些摩擦大幅降低，它不会直接取代顶尖科学家，但会让“顶尖科学家的工作半径”变大。

换句话说，许多小的实验室，都可以借助GPT 5.6 SOL模型，补上部分计算和工程能力短板。

这就是 OpenAI 和 Anthropic 都反复强调生物安全的原因。

那可能有人问了，主播主播，这么牛逼的GPT5.6模型，在哪可以用上呢？

很抱歉，咱们暂时是用不了了。

GPT-5.6 因为太牛逼了，达到了军民两用的标准了，初期只给大约 20 家美国政府批准的公司有限预览，目标是在未来几周更广泛发布。可能以后会宽松些。

但不管咋样，还是那句话，GPT5.6还没来，但咱们一定要意识到自己要成为一个什么样的人。

我们要成为一个“会调度模型的人”

未来个人的核心竞争力，会从会不会做某个任务，变成能不能定义任务、拆分任务、监督模型、验证结果、承担责任。

你们要在GPT5.6的前夜，学会这两件事。

第一，学会把目标讲清楚。模型越强，越需要高质量的任务定义。

第二，学会验证结果。而不是单纯复制粘贴ai给的答案。

​最后

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