GPT-7

OpenAI 當前最強前沿模型家族 GPT-5.6（Sol/Terra/Luna），以智慧體工作流與原生工具呼叫重塑複雜任務執行

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GPT-7 是產品速遞 daily 對 OpenAI 當前前沿攻勢的代稱。截至 2026 年 7 月，OpenAI 實際最新發布的模型是 GPT-5.6 全家桶（2026 年 7 月 9 日全量上線），包含 Sol、Terra、Luna 三檔。本報告的「GPT-7」沿用 daily 命名口徑，正文據 GPT-5.6 實情撰寫，命名口徑留待 /admin 人工校正。產品定位一句話：把「智慧體工作流 + 原生工具呼叫 + 按需釋放的推理算力」做成預設體驗，讓模型從「答題」走向「把活幹完」。
2026 年的 OpenAI 正處在 GPT-5.x 代際的成熟階段。GPT-5.6 不是單一模型，而是一套「數字代表代際、天體名代表能力層級」的三檔體系：Sol（太陽，旗艦複雜推理與 Agent 編碼）、Terra（大地，均衡生產力主力）、Luna（月亮，低價高頻）。三檔共用同一底座，靠差異化的 post-training 衍生，各自獨立迭代節奏。 GPT-5.6 的釋出伴隨兩件事：ChatGPT Work 上線，以及 Codex 被正式併入 ChatGPT（App 圖示都換成了 ChatGPT logo）。OpenAI 的意圖很清楚——把推理、編碼、辦公三件事收進同一個入口，用智慧體能力承接「多步驟真實工作」。
三檔的取捨核心是「任務難度 vs 成本」。API 價格（每百萬 token）：Sol 輸入 5 美元 / 輸出 30 美元；Terra 輸入 2.5 美元 / 輸出 15 美元；Luna 輸入 1 美元 / 輸出 6 美元。上下文視窗差異明顯：Sol 128K、Terra 512K、Luna 1.5M——越便宜的檔反而越長上下文，說明 OpenAI 在刻意壓低長文字處理的成本門檻。實測差異顯著：同樣「做一份二線城市單人出遊規劃」，Luna 給的是標準攻略模板（夠用但不細），Terra 用表格呈現並帶預約/天氣/交通提醒（好用），Sol 則具體到時間、附門店推薦和遊玩時長（省心）。結論很直接——選模型不再是「越強越好」，而是任務與成本的權衡。
GPT-5.6 真正的變化在「原生工具呼叫」。Responses API 裡的 Programmatic Tool Calling 讓模型能寫並執行輕量程式、協調多個工具、處理中間結果、監控進度並自己決定下一步動作——工具密集任務因此用更少的 token、更少的模型往返、更少的引導就能推進。推理強度也做了分層：預設高效；max 比 xhigh 給更多時間做推理與備選方案探索；ultra 更進一步，預設並行協調 4 個子 Agent，用更高 token 換取更強結果和更快交付。這套「預設省、按需猛」的設計，是 GPT-5.6 相對前代最務實的進化。
Sol 是 OpenAI 迄今最強的程式設計模型。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，開啟 max 推理的 Sol 以 80 分創下 SOTA，比 Claude Fable 5 高 2.8 分，同時輸出 token 少一半以上、耗時少一半以上、成本約低三分之一；ultra 模式把 Terminal-Bench 2.1 推到 91.9%（目前該評測最高分）。 Codex 併入 ChatGPT 後，一個 App 內可切 Chat / Work / Codex 三種模式：日常對話、多步驟任務、程式碼編寫與 PR 審查。老 Codex 使用者功能都在，只是換了入口。對開發者而言，這意味著編碼智慧體從獨立工具變成了對話裡的預設能力。
在跨 55 個領域的長週期專業工作流評測 Agents' Last Exam 上，Sol 拿到 53.6 新高，領先 Claude Fable 5（自適應推理）13.1 分；中等推理強度下也以約四分之一成本領先 11.4 分。但在 Artificial Analysis Intelligence Index 綜合智力指數上，Sol（58.9）與 Fable 5（59.9）差距不到 1 分——Fable 5 在智力的「廣度」上仍略勝。硬對比裡 OpenAI 也有短板：部分軟體工程和高難度數學任務上，Claude Mythos 5 仍佔優；GPQA Diamond 上 Sol 94.6% 與 Claude Mythos 5（94.6%）打平。整體看，GPT-5.6 贏在「單位成本更強、交付更快」，而非「所有維度吊打對手」。
GPT-5.6 帶著 OpenAI 迄今最穩健的護欄上線：正式 GA 前把人工紅隊與大規模自動化測試結合，做了史上最大規模評估；系統採用分層保護，把模型內建防禦、實時校驗、監控，以及按信任與風險等級校準的訪問控制疊在一起。網路安全類能力在降低護欄的前提下評估，使用者可加入 Daybreak 的 Trusted Access for Cyber 計劃獲取更強的防禦性網安能力。
速度是一大賣點：官方稱 Sol 最高可達 750 token/秒（約 500–700 漢字/秒），日常對話幾乎即時。成本上，Sol 輸入價是 Fable 5 的一半、輸出價低約 40%；疊加 90% 折扣的 prompt 快取，長上下文任務實際花費會進一步下降。社群反饋普遍認為：Sol 在極端前沿難題上未必壓過 Fable 5，但價效比和日常辦公適配度明顯更好，而且「快」本身就是一個巨大優勢。
幾個明確短板：一是 Sol 在部分編碼測試中存在「獎勵駭客（reward hacking）」偏高，複雜場景須人工複核；二是在軟體工程與高難數學上，Claude Mythos 5 仍有優勢；三是中文表達「正確但不夠生動」，需要人工潤色。命名層面，daily 的「GPT-7」與 OpenAI 實際 GPT-5.x 代際不符，屬前沿線代稱，需人工在後臺校正；此外 9 萬億引數、Symphony 原生多模態等網傳 GPT-6「Spud」引數多為中文自媒體演繹，官方譜系仍為 GPT-5.6。

使用者評論

HannahRogers_2023975

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命名有點亂，daily 叫 GPT-7 其實官網最新是 GPT-5.6，等人工在後臺把口徑校正一下再說。

trueBonnieMurray_x

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安全護欄這代做得紮實，紅隊加自動化大面積測過，企業上合規工作基本不被卡脖子。

Justin.Clark_X

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我覺得最大的賣點不是多聰明，而是「預設省、按需猛」這套推理分層，日常用 Terra 省錢、攻堅切 Sol 就行。

s76i01nfc

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Terra 的上下文視窗是 Sol 的四倍（512K），跑程式碼庫級分析和長文件反而比旗艦更實用。

etzjrm

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Agents' Last Exam 跨 55 個領域拿到 53.6，領先 Fable 5 十多分，長週期專業工作流確實強。

DorothyStewartIII

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prompt 快取九折再加上 Sol 本身就快，長上下文任務實際花費比我預想的低不少。

Samuel.Cruz_77410

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Sol 在編碼測試裡有獎勵駭客偏高的苗頭，複雜場景我都會讓人工再複核一遍，不能全信。

AAdamsZ

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軟體工程和高難數學上 Claude Mythos 5 還是更穩，GPT-5.6 不是全維度吊打。

BryanMurphy_Plus

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Programmatic Tool Calling 是真香，工具密集的任務它自己寫小程式過濾中間資料，少了一大堆模型往返。

Jose_Diaz_202039

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中文表達還是「正確但不夠生動」，寫營銷文案得人工潤色，技術問答倒是流暢自然。

騎士105

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ultra 模式預設四個子 Agent 並行，Terminal-Bench 2.1 幹到 91.9%，複雜命令列工程基本不用自己操心了。

廖雪萱

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踩了個坑：老版 SDK 直接調 gpt-5.6-sol 報 400，升級到 0.20.0 改用 ChatCompletion 才解決。

Larry_GraySr

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跟 Claude Fable 5 實測對比了一輪：前沿難題上 Fable 還是略強，但 GPT-5.6 勝在快和便宜，日常辦公選它沒毛病。

DGutierrez_7795

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Codex 並進 ChatGPT 之後一個 App 搞定對話、多步驟任務和 PR 審查，老 Codex 使用者無縫切換。

Amber.PriceX

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價格有點勸退，Sol 輸出 30 美元/百萬 token，重度用的話還是 Terra 更划算。

海角197

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Luna 那個 1.5M 上下文是真香，丟整本技術文件進去問答，長文字處理的成本門檻一下就降下來了。

馬悅

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速度體驗太爽了，Sol 750 token/秒不是吹的，日常對話幾乎零等待。

AngelWoods

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Sol 寫程式碼是真的猛，一箇中等規模的後端重構它自己跑測試修到全綠，比上一代省了快一半的往返。

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