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OpenAI 的两款新模型 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 已在第三方模型聚合平台 OpenRouter 上线，价格只有上一代 GPT-5.6 的一半，但在自动化任务基准 AutomationBench 上得分反而更高。

OpenAI 在 X 上发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 两款新模型，延续 GPT-6 Astra 的能力，但主打更快、更便宜，API 价格比 GPT-5.6 促销价还低 50%，同时优化了缓存和推理效率。

Arena 已上线 OpenAI 的 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 供用户实测，正式评分尚未公布；同期流出的对比视频把 GPT-6 Sol 与上一代 GPT-5.6 Sol 放在相同提示词、均开启最大推理的条件下比较，关注点不只是输出质量，还有 token 消耗与响应耗时。

Artificial Analysis 评测显示，OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 Luna 把每百万 token 价格降到上一代约一半，推理成本明显下降，但知识与编程等评测出现有升有降，能力并非全面进步。

GitHub Copilot 在已上线的 GPT-6 Astra 之外，新增 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 两款模型，一个偏向多步验证的智能体编程，一个主打低成本快速任务。这意味着 Copilot 的模型选择开始按“任务档位”细分，而不只是拼最强能力。

Hacker News 上出现一份记录，声称 OpenAI GPT–6 Astra 破解了一段 Enigma 密文，并给出逐字解密文本和重新加密的验证过程。真正的看点不在那段二战报文本身，而在于大模型能否被当作通用密码分析工具使用。

2026年9月，OpenAI 的 GPT-6 Astra 在无人逐步指导的情况下，独立破译了德军 1941 年一封自 2005 年起无人能解的恩尼格玛密电 MVUEH，还自行查阅了德国联邦档案馆的档案线索。这意味着大模型开始具备完整密码分析流程中的自主推理与工具编排能力。