文章导读：
OpenAI 发布中档主力模型 GPT-6.1 Terra，接近旗舰的视觉和电脑操作能力，三倍以上的执行速度，Sol 一半的 Token 单价，幻觉率暴降，更是 GPT-6.1 家族中唯一支持“零思考”秒回的模型。实测验证，性价比是核心优势，但复杂创意任务则短板明显，是高频自动化任务之选。
10月27日，OpenAI再次更新GPT-6.1家族，带来GPT-6.1 Terra
还是一样，先来捋一下近期OpenAI模型发布的时间线：
| 时间节点 | 模型名称 | 定位 | API 定价 | 对标竞品 |
| 9月3日 | GPT-6 Astra（星辰） | 绝对旗舰 | $10 / $50 | Claude Fable 5.1 |
| 9月22日 | GPT-6 Sol （日） | 次旗舰 | Sol: $2 / $10 | Opus 5.5 |
| GPT-6 Luna （月） | 极速轻量 | Luna: $0.10/ $0.50 | Haiku 5.5 | |
| 9月29日 | GPT-6.1 Sol（日） | 次旗舰 | $2 / $10 | Claude Sonnet 5.5 |
| 10月26日 | GPT-6.1 Terra（地球） | 中档主力 | $1 / $5 |
9 月份 OpenAI 发完 Sol（$2/$10）和 Luna（$0.10/$0.50）之后，中间留了一个高达 20 倍差价的巨大断层。
上一代承担这个中档主力角色的是 GPT-5.6 Terra（定价 $2/$12），而今天发布的 GPT-6.1 Terra，价格砍半：$1 输入 / $5 输出。
用 OpenAI 研究员 Ted Sanders 的原话来概括它的定位：
“Terra 在技术沟通写作上可能比 Astra 和 Sol 更好，在视觉和电脑操作上跟它们差不多（但快得多！），而在其他大多数事情上稍微弱一点。”
大白话而言：别拿它去解世界级数学难题，它是专门替你坐在电脑前干脏活、累活、批量活的。
如果用一条公式来总结它：
GPT-6.1 Terra = 接近旗舰能力的眼与手（视觉+Computer Use）+ 3 倍以上的执行速度 + Sol 一半的 Token 单价
升级亮点
相比上一代 GPT-5.6 Terra，这次 6.1 Terra 的升级完全是冲着大规模办公自动化去的。核心亮点集中在四个维度：
视觉与电脑操作（Computer Use）：十分之一单价，追平自家旗舰
这是官方花费笔墨最多、也是 Terra 最核心的升级：
Agents’ Last Exam（专业智能体终极考试）：这项测试极度贴近真实职场，包含把建筑图纸转成 3D 模型，逐镜头审看电影并为修复团队打时间码日志等复杂任务。
在 medium推理强度下，6.1 Terra 的得分比上代 5.6 Terra 暴涨 15 个百分点，单任务成本降到了上代的三分之一；
在 max（最高）推理强度下，它的 Token 效率是 Claude Opus 5.5 的 3 倍以上，单价是后者的四分之一，折算下来单任务成本只有 Opus 5.5 的九分之一。
MMMU-Pro（多模态视觉推理）与 OSWorld 2.1（真实桌面操作）：在所有推理档位下全面碾压 5.6 Terra。在 OSWorld 2.1 上，仅开 medium 档就能超越上代的最强成绩，最高档可达 74.2%（逼近 Sol 的 78.0%）。
速度提升：得益于更高的推理效率，Terra 完成端到端任务的速度是 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的 3 倍以上（第三方实测 API 输出速度稳定在 90.9 tokens/s 左右）。
幻觉率断崖式下跌：低算力下错误率降37%
OpenAI 今年把大量算力砸在了抗幻觉上，而 Terra 的进步堪称优秀：
在内部专门诱发错误的钓鱼提示词基准测试中，低推理强度下的错误率，从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 直接降到了 16.7%， 这意味着即便你不开高思考档位，它也不会满嘴跑火车了。
在最高推理强度下，错误率更是来到 4.3%，几乎与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 平起平坐。
命令行编程与科学计算：翻倍越级，科研反超 Sol
虽然官方陈述“遇到最复杂的软件工程，还是建议选 Sol 或 Astra”，但 Terra 的代码基本功已经不可同日而语：
Terminal-Bench 4.0（终端编程实战）：测试通过命令行排查并修复网页布局偏移等真实工程问题。在最高推理强度下，6.1 Terra 解决了 50.3% 的任务，是上一代 5.6 Terra 官方成绩（21.5%）的 两倍以上，与 6.1 Sol（56.1%）几乎贴平。
Terminal-Bench-Science 0.1（代码驱动科研）：比如写代码追踪延时视频里的细胞分裂。在最高推理强度下，6.1 Terra 直接反超了师兄 GPT-6.1 Sol，距离顶流 Claude Opus 5.5 的分差不到 5 分，而估算成本还不到后者的1/5。
唯一支持「零思考」模式 + 满配 Astra 级安全护栏
还有两个藏在文档细节里的实用特性：
支持 none（完全关闭推理）：在目前的 GPT-6.1 家族模型中，Terra 是唯一允许彻底关掉思考过程、直接秒回的模型，同时还提供 pro 深度推理模式（gpt-6.1-terra-pro）应对高风险难题。
旗舰级安全下放：在 OpenAI 的准备度框架中，它完整继承了 GPT-6 Astra 的全套安全护栏，并且在抵抗恶意提示词注入（Prompt Injection）和拒绝越界操作（Auto-review 0% 违规绕过）上表现稳健。
榜单排名
在目前 Artificial Analysis 总榜中排名第13
*10 月 27 日， Artificial Analysis 发布了自 1 月以来的最大升级版本——Intelligence Index v5.0，整套打分体系彻底重构，60% 的评估基准换成了私有测试集或隐藏答案，导致诸多模型（尤其是开源和国产模型）的分数与排名集体发生了剧烈震荡。如Kimi K3.1 Pro 从55 分降至46 分，但仍为开源SOTA。
用户评价
GPT-6.1 Terra 表现究竟如何，302.AI将在接下来的实测中，将其与国模顶流Kimi K3.1 Pro展开对比测试，直观了解其实际生产力边界。
1. GPT-6.1 Terra 模型基础信息
（1）实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 上下文 | 302.AI内的价格 |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 1000000 | 缓存写入 $1.25 / 1M tokens缓存读取 $0.05 / 1M tokens输入 $1 / 1M tokens输出 $5 / 1M tokens |
| kimi-k3.1-pro | 1000000 | 缓存读取 $0.24 / 1M tokens输入 $2.4 / 1M tokens输出 $12 / 1M tokens |
（2）测评目的：
本评测侧重模型对逻辑，数学，编程，多模态，人类直觉等问题的测试，非专业前沿领域的权威测试。旨在观察对比模型的进化趋势，提供选型参考。
（3）测评方法：
本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题），多模态推理（共20题）以及编程模拟（共12题）进行案例测试，对应记分规则取最终结果，下文选取代表性案例进行展示。
题库地址：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sBxs60yWsxc9I5Va8Rjc1_le1Omg2hOXbwqOzpImZio/edit?gid=0#gid=0
💡记分规则：
按满分10分记分，设定对应扣分标准，最终取每轮得分的平均值。
（4）测评工具：
- 所有模型均在302.AI Stuidio客户端内使用对应模型，使用统一的提示词，取第一次生成结果
- 编程测试使用302.AI Stuidio客户端的Vibe模式：调用Claude Code沙盒
编程案例分数评级：
⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。
⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。
⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。
⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。
2. 测试结果总览
302.AI 多模态模型测评分数榜单：
3. GPT-6.1 Terra 案例展示
案例 1：多模态推理
提示词：推测图中谜题指向的是哪个英文单词？
答案：TERRITORY（领土）
解析：第一行第一幅图描绘的是“泪”（TEAR）。第二幅图描绘的是“老鼠”（RAT），中间的字母从 A 换成了 I。从“TEARRIT”去掉 A，然后加上“PILLORY”，再去掉“PILL”，最终答案是“TERRITORY”。
GPT-6.1-Terra：识别推理正确
Kimi K3.1 Pro：识别推理错误
案例 2：程序化 SVG 图形生成
绘制一只喷火的龙在城市上空掠过的svg动态图GPT-6.1-Terra 输出效果：
Kimi K3.1 Pro 输出效果：
制作一段动态 SVG 动画，呈现高速公路上多车连环相撞的场景：车辆发生形变、旋转，碎片四散飞溅，最终滑动并停下。GPT-6.1-Terra 输出效果：
Kimi K3.1 Pro 输出效果：
| 测评点 | GPT-6.1-Terra | Kimi K3.1 Pro |
| 语义表达准确度 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 图形构造复杂度 | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 动态实现质量 | ⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
案例 3：3D 场景模拟
Create an immersive, photorealistic 3D recreation of the Hogwarts Great Hall at Christmas, closely matching the visual style and production quality of the Harry Potter films.
Recreate the iconic Gothic hall with towering stone columns, enormous arched windows, long wooden dining tables, and a magical deep midnight-blue starry ceiling. Hundreds of floating candles illuminate the hall, while enormous Christmas trees decorated with golden ornaments, red ribbons, and warm fairy lights create a festive atmosphere.
Focus on cinematic realism: authentic architectural details, richly textured stone and wood, realistic candle flames, physically accurate reflections, volumetric lighting, and beautiful contrast between cool blue ambient light and warm golden candlelight.
Use a wide-angle cinematic perspective from the entrance, emphasizing the hall's immense scale and magical atmosphere.
Make the entire environment fully explorable in first-person, with smooth camera movement and consistent geometry, lighting, and visual quality from every angle. Avoid cartoon aesthetics, generic fantasy visuals, and artificial-looking decorations.GPT-6.1 Terra 输出效果：
完整网页：https://js34gfbjkg.302ai.app
录屏展示：
Kimi K3.1 Pro 输出效果：
完整网页：https://g2p6eoe2ey.302ai.app
录屏展示：
简评：
显而易见，Kimi K3.1 Pro 交付了一个大范围还原的可探索场景，完整实现了题目的所有关键视觉元素，在材质、细节、光照、交互、碰撞、UI 等表现上全面超越了 GPT-6.1 Terra.
✅ 核心优势：
- 场景密度与叙事细节完整，6 棵圣诞树、4 张长桌、星空穹顶、讲台、高背椅、猫头鹰、花环、旗帜、悬浮星光等多个要素极力还原电影布景；
- 光照层次丰富，场景氛围光+蜡烛自发光，突出冷暖对比与体积感；
- 技术野心与工程完整度高，自建纹理生成系统，程序化绘制了地板、桌椅、彩绘玻璃等各类纹章，HUD/UI 系统也更加完整出色，画质切换、全屏、声音开关、引导漫游等，提高了操作友好度。
| 测评点 | GPT-6.1 Terra | Kimi K3.1 Pro |
| 视觉执行力 | ⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 交互与探索度 | ⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 技术实现 | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
案例 4：魁地奇游戏模拟
Create an immersive 3D Quidditch game inspired by the Harry Potter universe.
Recreate a magical Quidditch match at Hogwarts, featuring a large stadium, floating players on broomsticks, house-colored uniforms, cheering crowds, and the iconic Golden Snitch, Quaffle, and Bludgers.
Implement the core Quidditch rules: two teams compete to score by throwing the Quaffle through three hoops, Beaters defend their teammates against Bludgers, and Seekers chase the fast-moving Golden Snitch. Catching the Snitch awards 150 points and ends the match.
Let the player control a flying Quidditch player with smooth 3D movement, acceleration, turning, and altitude control. Include AI-controlled teammates and opponents who actively play their positions, pursue the ball, attack, defend, and react to the player's actions.
Use a cinematic, magical visual style faithful to the atmosphere of the Harry Potter films, with detailed stadium architecture, dramatic lighting, atmospheric effects, and dynamic camera movements.
Make it a playable real-time game, not just a visual demo. Prioritize recognizable Quidditch mechanics, believable flying physics, lively character interactions, and an immersive Hogwarts atmosphere.GPT-6.1 Terra 输出效果：
完整网页：https://cwts63ht6i.302ai.app
录屏展示：
Kimi K3.1 Pro 输出效果：
完整网页：https://hbuyinsrxe.302ai.app
录屏展示：
简评：
Kimi K3.1 Pro 的交付物在真实可玩性、视觉还原和游戏玩法机制上表现都远超 GPT-6.1 Terra.
✅ 核心优势：
- 视觉氛围更还原电影感，远山、雾效、尘埃粒子等设置，沉浸式质感卓越；
- 游戏规则完整且严谨，设有进球判定，设定了胜利/平局/失败文案，守门、击球、追击都有独立行为树，不是所有人抢球的游戏；
- 角色有行为层次，持球者靠近敌方会传球，超过半场会射门，而非随机游走；
- 飞行手感与操控更简易，鼠标控制方向+键盘控制速度/投掷力度，用指数平滑插值速度，防止飞行抖动；
- 菜单与流程细致，HUD 完整，可自主选择学院，会交换两个数组的方向与颜色，避免主队永远是同一硬编码。
| 测评点 | GPT-6.1 Terra | Kimi K3.1 Pro |
| 功能玩法创意性 | ⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 视觉执行力 | ⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 技术实现 | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
4. GPT-6.1 Terra 模型实测结论
GPT-6.1 Terra 可以视为一款定位清晰的中端主力模型。实测跑下来，模型符合这个定位。但和 Kimi K3.1 Pro 放在一起比也不难看出，二者显然不是同一定位。Kimi 的核心优势是复杂创意交付，而 Terra 仍是主打性价比，
跑分强归跑分强，在实测任务里，Terra 的短板和能力边界就很明确了。
多模态依旧稳定发挥，一展小模型的快速推理优势；SVG 能生成基础画面，但动态实现质量和图形构造复杂度不如 Kimi；3D 场景还原案例中，Kimi 的场景密度、光照层次、工程完整度全面超越 Terra；游戏模拟也是如此，Kimi 的真实可玩性、视觉还原、玩法机制远超 Terra.
这个差距和 Terra 的定位却还算一致。官方文档也有明确提到“遇到最复杂的软件工程，还是建议选 Sol 或 Astra”。Terra 的设计目标就是日常办公自动化，复杂创意开发并非优势。这意味着，如果你拿它做 3D 场景、交互游戏这类任务，并不推荐。
在 Artificial Analysis 在最新榜单中，调整了部分测评项目，提高了复杂工程、科研和高难度推理任务的考察比重。国产模型普遍出现明显掉分，Kimi K3.1 Pro 从此前的 55 分降至 46 分，位列第 22，而 Terra（Max）以 51 分位列第 13。
这个变化本身说明不了什么。评测体系的权重调整会影响排名，模型能力却不会在一夜之间发生变化。但这释放了一个提醒：榜单排名是动态的，任务需求是具体的。综合跑分较高，不代表适合所有任务。
与 Kimi K3.1 Pro相比，Terra 的优势在于成本、速度、日常 Agent 执行效率。高频调用、批量处理、办公自动化、软件操作，这些场景它都能胜任，用比 Astra 便宜十倍的价格，调用接近Astra的能力，这本身就是一个好的信号。
常见问题 FAQ
Q1：GPT-6.1 Terra 是什么？在 GPT-6.1 家族里是什么定位？
GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 于 2026年10月26日发布的中档主力模型，填补 Sol（$2/$10）和 Luna（$0.10/$0.50）之间高达 20 倍的价差断层。用 OpenAI 研究员 Ted Sanders 的话说：Terra 在技术沟通写作上可能比 Astra 和 Sol 更好，视觉和电脑操作跟它们差不多但快得多，其他大多数事情稍弱一点。一句话总结：接近旗舰能力的眼与手（视觉+Computer Use）+ 3 倍以上执行速度 + Sol 一半的 Token 单价。
Q2：GPT-6.1 Terra 的价格是多少？为什么说便宜？
302.AI 价格：缓存写入 $1.25、缓存读取 $0.05、输入 $1、输出 $5 / 百万 Token，上下文 1M。相比上一代 GPT-5.6 Terra（$2/$12）价格砍半。硬核成本数据：Agents Last Exam 在 medium 档单任务成本降到上代三分之一；max 档 Token 效率是 Claude Opus 5.5 的 3 倍以上，单价是它的四分之一，折算单任务成本只有 Opus 5.5 的九分之一。用 Astra 十分之一的价格，调用接近 Astra 的能力。
Q3：GPT-6.1 Terra 的视觉和 Computer Use 能力如何？
这是官方投入笔墨最多、也是 Terra 最核心的升级。Agents Last Exam（含建筑图纸转 3D、逐镜头审看电影并打时间码日志等真实职场任务）在 medium 档比上代暴涨 15 个百分点。MMMU-Pro 多模态视觉推理和 OSWorld 2.1 真实桌面操作在所有推理档位全面碾压 5.6 Terra——OSWorld 2.1 仅开 medium 档就超过上代最强成绩，最高档可达 74.2%，逼近 Sol 的 78.0%。
Q4：什么是 GPT-6.1 Terra 的零思考 none 模式？
Terra 是目前 GPT-6.1 家族里唯一允许彻底关闭推理过程、直接秒回的模型（none 档），适合分类、抽取、简单判断这类不需要思考的高频任务，能最大化速度、最小化 Token 消耗。同时它还提供 pro 深度推理模式（gpt-6.1-terra-pro）应对高风险难题。一个模型覆盖从秒回到深思考的完整档位，是它适合做办公自动化主力的原因之一。
Q5：GPT-6.1 Terra 的幻觉率降低了吗？
断崖式下跌。在 OpenAI 内部专门诱发错误的钓鱼提示词基准测试中，低推理强度下的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 直降到 16.7%——这意味着即便不开高思考档位，它也不会满嘴跑火车。最高推理强度下错误率更是降到 4.3%，几乎与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 平起平坐。对高频批量任务来说，幻觉率比跑分更影响实际可用性。
Q6：GPT-6.1 Terra 的编程能力如何？
比上代翻倍越级，但官方仍建议复杂软件工程选 Sol 或 Astra。Terminal-Bench 4.0 终端实战（命令行排查修复网页布局偏移等真实问题）最高强度解决 50.3% 任务，是上代 21.5% 的两倍以上，与 6.1 Sol 的 56.1% 几乎贴平。Terminal-Bench-Science 0.1 代码驱动科研甚至反超了师兄 6.1 Sol，距离 Claude Opus 5.5 分差不到 5 分，而估算成本不到后者五分之一。
Q7：GPT-6.1 Terra 和 Kimi K3.1 Pro 怎么选？
两者定位不同，不是同一赛道。302.AI 实测四组案例：多模态推理 Terra 正确（TERRITORY）、Kimi 错误；但 SVG 动态质量、3D 霍格沃茨大厅场景密度与光照层次、魁地奇游戏可玩性与玩法机制，都是 Kimi 明显领先（Terra 在游戏案例仅 2/2/3 星，Kimi 5/4/4）。结论：复杂创意交付选 Kimi，高频批量、办公自动化、软件操作、日常 Agent 执行选 Terra——优势在成本、速度和执行效率。
Q8：GPT-6.1 Terra 适合哪些场景？不适合什么？
适合：高频调用、批量处理、办公自动化、软件操作、日常 Agent 执行、技术沟通写作——用 Astra 十分之一的价格调用接近 Astra 的能力。不适合：3D 场景构建、交互游戏这类复杂创意开发（官方也承认最复杂的软件工程建议选 Sol 或 Astra）。另外它继承 GPT-6 Astra 全套安全护栏，抗提示词注入和拒绝越界操作表现稳健，适合企业环境部署。
Q9：Artificial Analysis 榜单 10 月底改版对排名有什么影响？
10 月 27 日 AA 发布自 1 月以来最大升级 Intelligence Index v5.0，60% 评估基准换成私有测试集或隐藏答案，导致大量模型排名剧烈震荡：Kimi K3.1 Pro 从 55 分降至 46 分、位列第 22；GPT-6.1 Terra（Max）以 51 分位列第 13。这提醒我们：榜单排名是动态的，任务需求是具体的，综合跑分高不代表适合所有任务，选型要按实际任务形状匹配。
Q10：如何在 302.AI 上调用 GPT-6.1 Terra API？
三种方式：1）客户端——对话框选择模型菜单，输入 gpt-6.1 获取相应版本；2）聊天机器人——应用超市→聊天机器人→OpenAI模型→gpt-6.1-terra→确认；3）API——API超市→语言大模型→OpenAI→gpt-6.1-terra→点击 Playground 在线调用。302.AI 按需付费、无需月费，缓存读取仅 $0.05/百万 Token，适合把高频批量任务迁移过来压成本。
5. 如何在 302.AI 上使用
1. 使用302.AI客户端
步骤指引：对话框内选择模型菜单
输入gpt-6.1即可获取相应版本调用
2. 聊天机器人中使用
步骤指引 ：应用超市→聊天机器人→立即体验
选择模型：OpenAI模型→gpt-6.1-terra→确认
3. 使用模型 API
步骤指引：API超市→语言大模型→OpenAI→gpt-6.1-terra
点击【Playground】在线调用 API
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