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OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：百万级上下文、每百万输入 1 美元，主打视觉推理与电脑操作

OpenAI 在其 API 文档中上线 GPT-6.1 Terra，主打视觉推理、精确电脑操作和自然写作，输入定价为每百万 tokens 1 美元、输出 5 美元，上下文窗口达 105 万 tokens。对开发者而言，这更像一款面向“看图、点屏、写文案”的高性价比工作模型，而非单纯的聊天升级。

Frigade 在 GitHub 开源了桌面 AI 应用 Hob，可在 Mac、Windows 和 Linux 上本地运行 Gemma、gpt-oss 等开源权重模型，定位为 Claude 和 ChatGPT 的免费离线替代品。

OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日介绍，CodeRabbit 已把 GPT-6.1 Sol 作为其安全代理的主要模型，用于跨复杂代码库排查安全风险，并把部分发现推进到验证和修复建议阶段。

alphaXiv 上的一篇论文提出 PhysLadder——一个在仿真与真实环境中任务定义一致的 16 项家务操作基准，并用它零样本评测 GPT-6 Astra。结果显示，随着接触交互难度上升，成功率明显下降，到需要协调接触重构的 L3 时归零。

2026年10月26日，OpenAI介绍了代码审查创业公司Greptile借助GPT-6 Astra的computer use能力，把bug检测从“读代码”延伸到自动跑通用户操作流程，同时用Codex减少AI写代码被回滚的返工。

Kapa.ai 在自家 Company Knowledge Bench 上追踪检索流程发现，搜索已能召回多数关键片段，但其中约三分之一因重排阶段淘汰而没被送入模型，检索瓶颈正从“找到”转向“选对”。

OpenAI 的 GPT-6.1 Terra（Max）在 Artificial Analysis 的智能指数上拿到 48 分，进入同价位模型中的领先梯队，输入价格 1 美元/百万 tokens、输出 5 美元/百万 tokens，价格比同类中位数低，但评测中输出 token 数偏多。

Jack Dorsey 旗下 Block 实验室公开了原生语音模型 Dessa，不经过文本中介、端到端纯音频训练，可在 M4 Max MacBook 上离线运行全双工对话。它值得关注，是因为这提供了一条绕开“ASR 转文字—大模型推理—TTS 合成”三段式架构的语音技术路线。

纽约大学和得克萨斯大学奥斯汀分校的研究显示，Claude、GPT-5.6 等前沿模型系统性地偏爱六类增加阅读负担的句法结构；原因指向后训练奖励信息密度而非可读性，这直接关系到日常使用 AI 写稿和读长的体验。

Epoch AI 把自家日常工作整理成评测任务，发现 Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 平均只完成 65% 的评分项；这说明模型能在部分真实任务上提供帮助，但离直接替代人类员工仍有明显距离。