GPT-5.6 Sol
奥特曼：AI暂无法完全取代工作岗位
GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 受限预览：OpenAI 把模型拆三档，开发者该从"选最强"改成"按任务路由"摘要GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 的受限预览，把 OpenAI 的模型选择进一步拆成高能力、高效率和轻量任务三条线。对开发者来说，关键已经转向哪些任务值得上 Sol，哪些任务该留给 Terra 或 Luna。开头GPT-5.6 的看点不在新名字，而在 OpenAI 把同一代能力继续拆成不同任务档位。这会直接改变开发者的默认动作：过去先找最强模型试，现在要先给任务分级。否则新模型会把一次技术尝鲜变成一串返工记录。正文三档预览把选择题提前了公开预览信息显示，GPT-5.6 以 Sol、Terra、Luna 三个档位进入受限测试。Sol 面向复杂推理和高可靠任务，Terra 更像通用平衡档，Luna 则偏向低延迟、低成本场景。这类命名变化会把选择题提前。分档越清楚，开发者越难把所有请求都丢给一个“默认模型”。档位 适合任务 不适合任务 先看指标Sol 高风险推理、复杂代码、长链路 Agent 大量短问答、低价值批处理 正确率与返工成本Terra 普通助手、文档处理、业务分析 极低延迟或极高可靠场景 单任务总成本Luna 分类、改写、摘要、轻量客服 多步推理、强约束代码 P95 延迟旧模型 稳定线上任务 新能力验证 迁移风险这张表把问题从“哪个模型最强”改成“哪个任务需要最强”。Sol 会吸引注意力，但 Luna 和 Terra 才可能吃掉最大调用量。升级账本要按任务拆模型分档会让团队的成本结构更细：高价值任务上高档模型，低价值任务走轻量模型，中间任务按失败成本动态切换。如果只看单次报价，容易误判。更该看的是一次任务从输入、输出、重试到人工复核的完整成本。
发布于 天津
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