OpenAI的GPT-5.6系列、机器人训练新方法、模型调用模型

OpenAI 推出 GPT-5.6 系列，包含三个视觉语言模型（文本+图像输入，文本输出）：旗舰版 GPT-5.6 Sol、中端版 GPT-5.6 Terra 和快速低价的 GPT-5.6 Luna。三者均通过强化学习训练，在长推理轨迹后进行输出，并针对越狱和提示注入进行了防护。

API 价格按每百万 token 计：Sol 为 $5（输入）、$0.50（缓存输入）、$30（输出）；Terra 为 $2.50、$0.25、$15；Luna 为 $1、$0.10、$6。此外，Cerebras 计划从7月起以高达 750 tokens/s 的速度提供 Sol 接入，价格待定。

OpenAI 未披露参数数量、架构、训练数据及方法的详细信息，仅提及训练数据包括公开网络数据、授权数据、用户数据及人工标注数据。

目前 GPT-5.6 仅限美国政府批准的合作伙伴通过 API 和 Codex 使用，计划在未来几周扩展至更广泛的 ChatGPT、Codex 和 API 用户。所有模型均使用快速分类器对每次对话进行生物、化学、网络安全相关内容的扫描。

Sol 和 Terra 额外配备第二个分类器，监控模型内部激活并在生成中暂停可疑输出，交由独立的推理模型进行最终验证。用户行为可能触发自动审核或其他对话的人工审查，甚至导致账号封禁。

OpenAI 计划将最高风险的生物、化学、网络安全能力保留给经过审查的组织，这些组织将通过“信任访问计划”获得安全限制较少的模型版本。

Sol 独占新增的“Max 推理级别”，通过消耗更多 token 以延长决策链，实现更深度的思考。此外，Sol 还具备“Ultra 模式”，可生成多个子智能体，将多步任务分解并协调完成各部分工作。

所有模型都经过训练以抵抗越狱和提示注入，但 Sol 和 Terra 的双层安全机制在应对攻击时能够进行实时干预，而 Luna 仅使用第一层分类器筛查。

提示缓存功能得到增强，新增“显式断点”让开发者定义可复用部分的边界，从而更高效地利用上下文窗口。

OpenAI 内部测试显示，Sol 在 Terminal-Bench 2.1（命令行编码）上实现了最先进水平。然而，这些性能数据完全来自 OpenAI 自身，缺乏第三方独立验证。

关键信息仍然模糊：参数规模、网络架构、训练数据具体构成均未公开，且模型仅限美国政府指定组织访问，其真实能力与泛化性能难以被广泛评估。

尽管价格体系和功能细节已释出，但成本和能力之间的实际权衡仍取决于未来更大范围的部署反馈，尤其是 Cerebras 加速服务的实际表现。