在Anthropic正式公開提交IPO招股書的同一天，OpenAI發佈了新模型GPT-6.1 Terra。
這是Terra系列時隔三個多月的首次更新，距離9月29日GPT-6.1 Sol發佈也已經過去了27天。OpenAI在官方宣傳中著重強調：“以更低的價格，提供快速且強大的電腦操作能力。”
但網友們似乎並不買帳。
“老兄，我們需要的是比Opus 5.5更強的模型。沒人關心它是不是更快、更便宜。”
這位網友毫不客氣地表示，自己已經幾乎不再使用Codex訂閱服務，因為它實在沒什麼用處了。
過去一段時間，Anthropic憑藉Claude Opus 5.5在程式設計等領域贏得了大量關注。不少使用者都在期待OpenAI拿出一款足以正面較量的強大模型，結果等來的卻是一款主打性價比的中檔模型。
只能說，很難不讓人失望。
GPT-6.1 Terra的API價格為每百萬輸入Token 1美元、快取輸入Token 0.05美元、輸出Token 5美元，較上一代輸入和輸出價格分別下降50%和約58%，且只有GPT-6.1 Sol的一半。
根據OpenAI公佈的資料，Terra在程式設計、視覺理解和電腦操作等方面，較上一代都有明顯提升。
在衡量AI程式設計Agent能力的Terminal-Bench 4.0測試中，Terra的任務完成率從上一代的21.5%提升至50.3%。
在Agents' Last Exam測試中，Terra則拿到了60.0%的成績，接近Claude Opus 5.5的63.2%。
OpenAI特別強調，在這項電腦操作測試的最高推理檔位下，Terra能夠以Opus 5.5約九分之一的任務成本，取得接近的成績。
但在第三方評測那邊，6.1 Terra的表現並不算出挑。
根據獨立AI評測機構Artificial Analysis的測試，在最高推理檔位下，Terra的智能指數為48分，比上一代提高6分，但仍低於GPT-6.1 Sol的52分，更比不上Claude Opus 5.5的58分。
相對來講，成本效率的提升較為明顯。
Artificial Analysis發現，在其綜合智能評測中，Terra完成單個任務的平均成本從1.40美元下降至0.40美元，降幅超過70%。
硬要說的話，6.1 Terra大概就是個“中不溜”模型。價格不高不低，能力不好不差，相比上一代確實有進步。但它連OpenAI自家的Sol都沒超過，更談不上追平Opus 5.5。
對於需要低成本呼叫模型的開發者來說，這可能算個好消息。
但對那些等待OpenAI拿出下一款最強模型的使用者來說，恐怕只能得到一種評價：就這？
目前，Terra已通過API開放，Plus、Pro、Enterprise和Edu使用者也可以在ChatGPT Work和Codex中使用。但暫時無法在普通Chat對話中呼叫。
GPT-6.1 Terra也被計入了OpenAI連續28天更新計畫，成為這段時間發佈的首款新模型。
Tibo表示，這是OpenAI首款在寫作、模型個性以及對使用者需求的細膩理解方面取得顯著進步的模型。
他還強調，新模型在各方面都有不錯的表現，尤其擅長電腦操作，在API和訂閱服務中，相比GPT-6.1 Sol還能提供兩倍的使用量。
不過，對於Tibo特別強調的寫作、個性和細膩理解能力，目前還缺少足夠的公開證據。
OpenAI的官方發佈稿確實宣稱，Terra能夠生成更清晰、更自然的文字，但並未提供針對上述三項能力的專項對比測試，也沒有展示足以證明其顯著進步的評測結果。
究竟是否真的更會寫作、更懂使用者，恐怕還得等實際使用後的反饋。
電腦操作方面的改進相對直觀，在宣傳片裡，OpenAI展示了Terra根據圖片建立3D模型的能力。
不過，宣傳片畢竟是宣傳片。
OpenAI在官方發佈稿中還提到，Terra參與的基準測試包括根據建築圖紙建立3D模型、逐幀檢查動畫並整理時間碼等任務。按照官方的產品定位，它也適合填寫表單、匹配商品照片與目錄條目等日常工作。
奧特曼則在X上表示：“GPT-6.1 Terra來了！它擅長很多事情，但我們尤其期待電腦操作的這個新時代。”
除了執行任務，OpenAI還強調了模型可靠性的改進。
在官方專門設計的高難度事實性測試中，低推理檔位下，Terra的事實錯誤率從上一代的53.6%下降至16.7%；最高推理檔位下，錯誤率進一步降至4.3%。
當然，這些數字來自OpenAI的內部測試。
相比OpenAI官方的興奮，網友們的態度就沒那麼客氣了。
“有什麼理由選擇這個，而不是Opus 5.5？”
有網友直接質問OpenAI，並表示他們真正需要的是一款比GPT-6 Astra更強的前沿模型。
還有網友質疑官方為何沒有提供更多Benchmark，以前不都是直接甩一張表出來麼。
另外，有網友表示自己已經體驗了新模型，電腦操作能力甚至不如6.1 Sol，速度也沒有宣傳中那麼快。
“我們需要的是更出色的產品，而不是這種毫無用處的東西。”
類似的不滿也出現在Reddit社區。
在r/codex，一位網友直接發帖，將這次發佈形容為“簡直是在給Claude打廣告”。
也有人覺得Terra的尷尬之處在於定位。一位網友指出，Terra的API價格是Luna的10倍。
如果追求最低成本，可以使用Luna；如果需要更強的模型，選擇Sol似乎更加合理。
甚至連OpenAI的命名方式也遭到了吐槽。由於各檔模型的發佈時間並不統一，而且不同模型在部分任務上的表現會出現交叉，一些使用者已經搞不清Terra、Sol和Astra之間究竟應該怎麼選。
面對這些質疑，OpenAI研究員Ted Sanders也在Hacker News上作出瞭解釋。他表示，Terra可能在技術交流方面優於Sol和Astra，在視覺理解與電腦操作方面表現接近，同時速度更快，但在其他大多數任務中稍遜一籌。
對於訂閱使用者，他也承認：“這並不是一次重磅發佈。”
當然，社區裡也有使用者肯定Terra的成本效率，認為能夠以低得多的成本完成接近旗艦模型水平的任務，本身就具有價值。
只不過，比起這個“中不溜”的Terra，已經有不少人開始等下一款Astra……以及對家的Fable 5.5了。 (字母AI)