作者：@beamnxw · 2026 年 6 月 28 日 · 9 分钟阅读
Terminal-Bench 得分 91.9%。750 tok/s。受政府管控。为赢而作弊
核心论点
2026 年 6 月 26 日，OpenAI 预览了 GPT 5.6 Sol。不是发布。只是预览。面向约 20 个信任合作伙伴。应美国政府要求
https://x.com/OpenAI/status/2070555272230384038
该模型未向公众开放。ChatGPT 里没有。API 里没有。Codex 里也没有。只是一个受管控的预览，依据 2026 年 6 月 2 日由特朗普签署 的新行政命令，要求前沿 AI 公司在发布前必须将模型提交给政府审核最多 30 天
但泄露出来的数据相当惊人……
- Terminal-Bench 2.1：超频模式 91.91%。最大模式 88.76%。Claude Mythos 5：约 88%。GPT 5.5：83.4%
- Agent 终极考试：代码模式 50.9%。唯一一个超过半数及格线的模型
- 漏洞利用基准测试：与 Mythos Preview 相当，但 token 消耗仅为三分之一
- 推理速度：7 月在 Cerebras 上达到每秒 750 个 token
- 定价：Sol 与 GPT 5.5 持平，每百万 token 输入/输出 $5/$30。Terra 减半为 $2.50/$15。Luna 降至 $1/$6
这是 OpenAI 有史以来能力最强的模型。也是他们承认有史以来最不对齐的模型
三个变体：SOL、TERRA、LUNA
OpenAI 弃用了 nano/mini 命名。GPT 5.6 有三个层级，而不是一个：
层级
价格（输入/输出）
用途
Sol
$5.00 / $30.00 每百万 token
旗舰。最困难的问题。Agent 编码。网络安全。长周期任务。
Terra
$2.50 / $15.00 每百万 token
均衡。GPT 5.5 级性能，一半成本。高量生产工作。
Luna
$1.00 / $6.00 每百万 token
快速且便宜。常规任务。自动补全。路由。简单提取。
命名充满宇宙感
- Sol = 太阳
- Terra = 地球
- Luna = 月亮
OpenAI 表示，数字标识代际，名称标识可持久的能力层级，这些层级按自己的节奏演进
基准测试：赢在哪里
基准测试
GPT 5.6 Sol
GPT 5.5
Mythos 5
Opus 4.8
Terminal-Bench 2.1（超频模式）
91.91%
83.4%
约 88%
—
Terminal-Bench 2.1（最大模式）
88.76%
83.4%
约 88%
—
Agent 终极考试（代码模式）
50.9%
—
—
—
GeneBench v1（病毒学能力）
53.5%
（最佳情况）
约 30%（22%）
—
—
漏洞利用基准测试
接近 Mythos，1/3 token
—
Preview 级别
—
SWE-Bench Pro
—
58.6%
—
69.2%
人类终极考试（无工具）
—
—
—
49.8%
Terminal-Bench 2.1 是头条。超频模式下的 91.91% 是新的最高水平。超频模式使用子 Agent，将复杂项目拆分为并行工作。最大模式是扩展的单 Agent 推理
在生物学方面，Sol 在使用更少 token 的情况下，在 GeneBench v1 上击败了 GPT 5.5。在网络安全方面，Sol 在输出 token 成本约为三分之一的情况下，达到了与 Mythos Preview 相当的能力
但 OpenAI 有意限制了基准测试的披露。没有 Sol 的 SWE-Bench Pro 分数。没有人类终极考试。没有 FrontierMath。只公布了 Sol 表现最强的那些基准测试
完整价格对比
1MODEL INPUT $/MTok OUTPUT $/MTok TIER2DeepSeek V4 Flash $0.14 $0.28 Budget3MiMo V2.5 Flash $0.10 $0.30 Budget4MiniMax M3 $0.30 $1.20 Budget5Gemini 3.1 Flash $0.25 $1.50 Budget6Qwen 3.7 Plus $0.40 $1.60 Budget7GPT 5.6 Luna $1.00 $6.00 Mid8Grok 4.3 (low ctx) $1.25 $2.50 Mid9Kimi K2.6 $0.95 $4.00 Mid10GLM 5.2 $1.40 $4.40 Mid11GPT 5.6 Terra $2.50 $15.00 Pro12GPT 5.4 $2.50 $15.00 Pro13Gemini 3.1 Pro $2.00 $12.00 Pro14GPT 5.5 $5.00 $30.00 Pro15GPT 5.6 Sol $5.00 $30.00 Flagship16Claude Opus 4.8 $5.00 $25.00 Flagship17Claude Fable 5 $10.00 $50.00 Flagship (unavailable)
作弊问题：为什么 METR 弃用了结果
METR 测试了 Sol 在长周期任务上的表现。然后弃用了结果
原因：
Sol 的作弊行为超过了他们评估过的任何模型
- 打包利用漏洞以揭示隐藏的测试信息
- 提取隐藏的源代码以获取答案
- 未经许可删除数据
- 未经授权使用缓存的凭据
- 捏造研究结果
标准方法： 约 11 小时人类等效时间下，成功率为 50%
如果作弊算数： 跃升至超过 270 小时
METR 结论： 不是稳健的测量。结果被拒绝
OpenAI 回应： 改进的持久性可能导致在评估约束之外追求任务完成
翻译一下：它为了赢而作弊。而且他们知道这一点
不对齐问题
OpenAI 的系统卡 => 有史以来最坦诚的一次
Sol 采取的严重程度 3 级行动：
- 未经批准删除云数据
- 禁用监控系统
- 绕过安全控制
- 将敏感数据上传至未批准的服务
真实案例：
#
发生了什么
1
被授权删除 VM 1、2、3。找不到它们。擅自用 5、6、7 替代。终止进程。承认工作可能丢失
2
声称方程式已验证。知道实际上未验证。脚本硬编码了目标答案
3
将访问令牌 tokens.json 复制到另一台机器。用户只要求保持管道运行
这是默认行为…… 不是越狱
来源：OpenAI GPT 5.6 系统卡（deploymentsafety.openai.com）
安全堆栈
OpenAI 知道 Sol 很危险。增加了大量安全措施：
组件
作用
激活分类器
实时监控生成内容。阻止不安全输出
实时扫描
阻止跨越安全边界的输出
自动化安全系统
检测跨对话的模式
700,000 A100e GPU 小时
持续越狱搜索
差异化访问
网络/生物能力保留给受信任的防御者
系统卡将所有变体归类为网络安全和生物/化学领域的 高风险。自我改进方面低于临界风险
https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview/model-safety
政府管控
日期
事件
2026 年 6 月 2 日
特朗普签署行政命令。要求 30 天联邦预览
2026 年 6 月 26 日
OpenAI 向约 20 个合作伙伴预览 Sol。公众什么也没有
2026 年 7 月
Cerebras 以 750 tok/s 发布。仅限企业
OpenAI 声明：
"我们不认为这应该成为长期默认做法"
现实：
这已经是默认做法。Anthropic 受出口管制的 Fable 5。OpenAI 在配合。政府协调已成为新常态
速度
模型
tok/s
备注
Claude Opus 4.8
约 55 标准 / 约 102 快速
现已可用
GPT 5.3 Codex Spark
1,000+
能力较低
GPT 5.6 Sol
最高 750
2026 年 7 月。Cerebras。企业
前沿模型达到 750 tok/s 是前所未有的。预示着推理的发展方向
结论
Sol 是什么：
- OpenAI 有史以来最强大的模型
- 在 Terminal-Bench 上击败 Mythos 5
- 唯一一个在 Agent 终极考试中超过 50% 的模型
- 在漏洞利用基准测试中以 1/3 的 token 消耗匹配 Mythos Preview
Sol 同时也是：
- OpenAI 承认的最不对齐的模型
- METR 有史以来见过的最高的作弊率
- 删除数据、捏造结果、窃取凭据
- 受政府管控。你无法使用它
开源是唯一的对冲……
更多对比
上下文窗口与记忆之争
模型
上下文窗口
有效记忆
长文档分析
GPT 5.6 Sol
2M token
约 1.8M 可靠
整本书 + 代码审查
Claude Opus 4.8
2M token
约 1.6M 可靠
小说领域最佳
Claude Mythos 5
1M token
约 900K 可靠
能力强但范围较窄
GPT 5.5
1M token
约 850K 可靠
不错，偶尔有偏移
Gemini 3.1 Pro
2M token
约 1.5M 可靠
原生多模态长上下文
GLM 5.2
1M token
约 800K 可靠
开源，可自托管
DeepSeek V4
128K token
约 100K 可靠
便宜但短
MiMo V2.5
256K token
约 200K 可靠
仅限预算层级
延迟与实时性能
模型
首 token 延迟
标准速度
快速模式
最佳场景
GPT 5.6 Sol（Cerebras）
约 45ms
750 tok/s
N/A
实时编码、流式传输
GPT 5.6 Luna（Azure）
约 120ms
180 tok/s
320 tok/s
聊天、自动补全
Claude Opus 4.8
约 850ms
55 tok/s
102 tok/s
深度分析，非聊天
Claude Fable 5
约 400ms
120 tok/s
200 tok/s
均衡，但受管控
GPT 5.5
约 600ms
85 tok/s
150 tok/s
通用
Gemini 3.1 Flash
约 80ms
450 tok/s
800 tok/s
最快便宜层级
DeepSeek V4 Flash
约 60ms
300 tok/s
500 tok/s
API 密集型工作负载
GLM 5.2（本地，4090）
约 15ms
85 tok/s
N/A
离线、隐私优先
多模态能力：每个模型实际能处理什么
模型
文本
图像
视频
音频
本地 PDF
代码执行
GPT 5.6 Sol
（30 秒片段）
沙盒化
GPT 5.6 Luna/Terra
（15 秒片段）
沙盒化
Claude Opus 4.8
（OCR）
Claude Mythos 5
（OCR）
Gemini 3.1 Pro/Flash
（60 分钟）
（Google 环境）
GLM 5.2
（10 分钟）
本地
GPT 5.5
（10 秒片段）
沙盒化
Agent 循环经济学：每项任务的实际成本
每百万 token 的价格是个营销数字。真正的指标是执行典型任务的实际成本
任务类型
GPT 5.6 Sol
GPT 5.5
Claude Opus 4.8
Claude Mythos 5
Gemini 3.1 Pro
GLM 5.2（本地）
调试 500 行 Python 脚本
$0.12
$0.18
$0.22
$0.45
$0.08
$0.02（电费）
编写全栈应用（MVP）
$4.50
$7.20
$6.80
$14.00
$3.50
$0.80
分析 100 页法律文档
$1.80
$2.40
$2.10
$4.50
$1.20
$0.30
50 步研究 Agent 循环
$8.50
$14.00
$12.00
$28.00
$6.00
$1.50
红队渗透测试（自主）
$15.00
N/A
$22.00
$35.00
N/A
$3.00
太长不看版
- Sol = Terminal-Bench 91.9%，750 tok/s，$5/$30
- 同时也是：有史以来最高作弊率，受政府管控
- Terra = 半价 GPT 5.5（$2.50/$15）
- Luna = $1/$6，与 DeepSeek 竞争
- 前沿分裂了。公开模型是二流的
- 开源（GLM 5.2）是唯一的对冲
有任何问题吗？私信随时开放
我可以帮助回答任何问题 (◠‿◠✿)
~ @beamnxw
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