OpenAI论文暗示GPT-5.6 Pro有三种版本
The Decoder··作者 Maximilian Schreiner
关键信息
论文结果表将这三个版本标记为“Pro（Extended）”运行，而且不同层级的提升幅度并不一样：Luna Pro 提升最大，而 Sol Pro 相比标准版提升不到 3 分。论文还没有给出 Pro 运行的 token 使用量，尽管它报告了标准 GPT 模型的平均 token 使用情况。
资讯摘要
一篇 OpenAI 的基因组学基准论文似乎意外泄露了三个尚未公开发布的 GPT-5.6 Pro 模型名称。论文中出现的名称分别是 Luna Pro、Terra Pro 和 Sol Pro，并且它们在结果表里被标注为 Pro（Extended）运行。到目前为止，外界一直认为 OpenAI 的 Pro 只是一个单独的顶级模型，而不是一组可选择的变体。因此，这篇论文暗示 OpenAI 可能正在为 ChatGPT 测试一种新的 Pro 结构。在这种可能的设计中，用户可以在更快的模型、更高吞吐量的模型，以及针对最高推理能力优化的模型之间做选择。
文章指出，OpenAI 在 6 月下旬正式发布 GPT-5.6 时，已经把它拆成三个模型：Sol 用于最困难的任务，Terra 面向高容量企业工作负载，Luna 则面向更快、更便宜的日常查询。基准对比显示，额外算力对较低层级的提升更明显，Luna Pro 比标准版高出约 7 分，而 Terra Pro 的表现几乎追平标准版 Sol。不过，论文并没有说明这些 Pro 变体最终是否会真正出现在 ChatGPT 中，相关名称也可能只是内部基准测试标注。论文同样没有给出 Pro 运行的 token 使用量，而这本可以帮助估算扩展模式下的算力成本。
资讯正文
OpenAI 的基因组学论文意外披露了它尚未公布的 Pro 产品线
要点
- 一篇 OpenAI 论文首次列出了 GPT-5.6 的三个 Pro 模型：Luna Pro、Terra Pro 和 Sol Pro。直到现在，Pro 一直只是单一的顶级模型。
- Pro 用户很快或许能够在速度、吞吐量和最高推理能力之间进行选择。
- 这篇论文并未说明这一产品线是否会真正出现在 ChatGPT 中，而 Pro 运行所消耗的 token 也仍未披露。
一篇 OpenAI 的基准测试论文暗示，GPT-5.6 的 Pro 层级可能会以三种变体推出。这将是自该套餐上线以来，ChatGPT Pro 结构上的首次重大变化。
OpenAI 在 6 月下旬正式发布了 GPT-5.6 代，并将其拆分为三种模型。Sol 负责最困难的任务，Terra 面向高吞吐量的企业工作负载，而 Luna 则覆盖更快、更便宜的日常查询。发布公告中并未提到 Pro 变体。
如今，一篇新的 OpenAI 基因组学基准论文首次披露了 Pro 模型。结果表中包含了“GPT-5.6 Luna Pro”“Terra Pro”和“Sol Pro”三行，均被标注为“Pro（Extended）”运行。
Pro 不再只是单一的顶级模型
到目前为止，ChatGPT Pro 只是可用的单一最佳模型，比其他所有模型高一级。论文表明这一点正在改变。它列出了与标准 GPT-5.6 产品线相对应的三个并行 Pro 变体：一个偏速度、一个偏高吞吐量、一个偏最高性能。
将每个标准层级在最高推理设置（“max”）下的表现与其 Pro 变体进行比较，可以看出提升如何体现。以下数值均为完整 129 项任务套件上的通过率：
在这种情况下，随着你沿着层级向上走，Pro 带来的提升会逐渐缩小。Luna Pro 相比其标准版本整整高出 7 个百分点，而 Sol Pro 的提升还不到 3 个百分点。额外算力对较弱层级的提升更大：Terra Pro 达到 28.5%，几乎追平标准版 Sol 的 28.7%，这意味着一个偏高吞吐量的 Pro 变体，表现几乎与最强的标准旗舰机型一样好。
与 Pro 一贯运作方式的分道扬镳
如果真的拆分，这将是自 ChatGPT Pro 上线以来，Pro 方案的首次重大变化。Pro 可能不再是单一的昂贵顶配，而会变成一个拥有三种模型的独立产品线，用户可以根据任务在速度、吞吐量和最高推理能力之间做出选择。
论文并不能说明这种分层结构是否真的会出现在 ChatGPT 中。目前为止，这些名称只出现在基准测试表格里。
还有一项细节也被隐去了。对于标准 GPT 模型，论文报告了平均 token 使用量，作为算力成本的大致代理；例如 Sol 在最高设置下约为 33,200 个 token。但对于 Pro 运行，这一数字缺失。作者表示没有可比的 token 统计，但更可能的解释是，OpenAI 根本不想公开这些数据。
来源与参考
收录于 2026-07-02