自2025年6月AiPy启动大模型适配度测评系列以来，我们已持续完成了八期系统性测评，累计覆盖数十款国内外主流大语言模型。从最初的基础功能验证，到逐步引入任务执行轮数、Token消耗成本等多元评估维度；从五大核心应用场景拓展至编程开发、软件控制、数据分析、UI设计、联网搜索、大文件处理等十八种真实应用场景；测评难度逐期增强，评价体系持续优化。

2026年7月9日，OpenAI正式发布了GPT-5.6系列。与此前版本不同，GPT-5.6并非单一模型，而是首次采用天文体系命名，推出了三个明确分层的版本：GPT-5.6-Sol（太阳）——旗舰级模型，专攻高成本、强推理的复杂攻坚任务；GPT-5.6-Terra（大地）——均衡版本，面向日常开发与写作任务；GPT-5.6-Luna（月亮）——轻量版本，适合批量简单任务。

回顾AiPy往期测评中OpenAI系列模型的表现，从第五期的GPT-5（成功率50%），到第六期的GPT-5.2（成功率66%），再到第七期的GPT-5.3-Codex（成功率65%），以及第八期中表现不佳的GPT-5.5（成功率59.4%，排名第19/20）——OpenAI模型在AiPy平台上的适配度一直处于中游水平，尚未展现出与其全球知名度相匹配的统治力。

本次测评，我们将首次对GPT-5.6的三个版本——Sol（旗舰攻坚）、Terra（均衡性价比）、Luna（轻量高速）进行系统性、全方位的实战评估。在延续前八期标准化测评框架的基础上，我们将通过63项真实应用场景任务，覆盖编程开发、数据分析、软件控制、联网搜索等核心能力维度，客观检验这三个同源异质版本的实际表现。

📊 如果 GPT-5.6 三兄弟参加第八期测评，排名如下：

• GPT-5.6-Sol（84.1%） → 第 7 名（介于 GLM5.2 82.6% 和 GLM5 81.2% 之间）

• GPT-5.6-Terra（81.0%） → 第 11 名（介于 GLM5 81.2% 和 豆包 Seed 2.0 Pro 79.7% 之间）

• GPT-5.6-Luna（65.1%） → 第 20 名（介于 Qwen3.7 Plus 65.2% 和 Grok 4.3 60.9% 之间）

🔍 对比 GPT-5.5（59.4% / 第22名）：

• Sol 比 GPT-5.5 高出 24.7 个百分点，排名提升 15 位

• Terra 比 GPT-5.5 高出 21.6 个百分点，排名提升 11 位

• 就连 Luna 也比 GPT-5.5 高出 5.7 个百分点，排名提升 2 位

💀 残酷真相：GPT-5.6 家族中最弱的 Luna 都比 GPT-5.5 强，但最强的 Sol 仍然无法进入前 5 名。OpenAI 的"天文分层"策略确实提升了模型下限，但上限依然被 Claude 和 DeepSeek 压制。Sol 的 84.1% 距离榜首 Claude Opus 4.8 的 91.3% 还有 7.2 个百分点的差距。

排序结果：GPT-5.6-Sol（84.1%）> GPT-5.6-Terra（81.0%）> GPT-5.6-Luna（65.1%）

🔍 深度分析：Sol 以 84.1% 的成功率稳居榜首，比 Terra 高出 3.1 个百分点，比 Luna 高出 19.0 个百分点。作为旗舰版，Sol 确实展现出了"太阳"应有的统治力——在编程开发、网络爬取、软件控制等高难度任务上实现了 100% 成功率，证明了其"贵有所值"的定位。

Terra 以 81.0% 的成绩卡在中间，与 Sol 仅差 3.1 个百分点，但价格却只有 Sol 的 40%。这个"不上不下"的位置恰恰是 Terra 最精妙的设计——它用 80% 的性能换来了 60% 的价格，在性价比曲线上找到了最优解。

Luna 以 65.1% 垫底，但考虑到其价格仅为 Sol 的 1/6，这个成绩其实相当亮眼。Luna 的定位不是"万能选手"，而是"批量简单任务的最佳成本方案"。

排序结果（平均 Token 消耗）：GPT-5.6-Terra（29,351）< GPT-5.6-Luna（31,182）< GPT-5.6-Sol（34,993）

🔍 深度分析：Terra 以平均 29,351 Tokens 成为最"省"的版本，这与其均衡定位高度吻合。Luna 虽然定位轻量，但平均 Token 消耗（31,182）反而高于 Terra，说明 Luna 在某些复杂任务上需要"绕路"才能完成，反而消耗了更多 Token。

💵 单次成功任务实际成本：

• GPT-5.6-Sol：$0.7/次（53次成功 ÷ $37.3）

• GPT-5.6-Terra：$0.29/次（51次成功 ÷ $14.8）

• GPT-5.6-Luna：$0.15/次（41次成功 ÷ $6.2）

结论：Luna 以 $0.15/次 的单次成功成本成为"性价比之王"——虽然成功率最低，但每成功一次的成本仅为 Sol 的 1/5。

🔥 深度洞察：Sol / Terra / Luna 最佳适用场景

☀️ Sol 最佳适用场景：Sol 在 编程开发（100%）、网络爬取（100%）、软件控制（100%）、批量处理（100%）等高复杂度任务上实现了满分的统治力。如果你的任务涉及复杂代码生成、多步骤自动化流程、需要深度推理的端到端操作，无脑选 Sol。当 Terra 在软件控制上只有 25% 成功率时，Sol 的 100% 就是"贵得其所"的最佳注脚。

🌍 Terra 最佳适用场景：Terra 在 HTML制作（100%）、UI设计（100%）、生成创作（100%）、数据分析（85.7%）等日常任务上与 Sol 持平甚至反超。Terra 最甜的点在于：它用 Sol 40% 的价格完成了 Sol 96% 的成功率。如果你的任务属于常规开发、内容生成、数据分析、联网搜索等"中等难度"范畴，Terra 是最优解。

🌙 Luna 最佳适用场景：Luna 在 视觉理解（100%）、生成创作（100%）、联网搜索（80%）等轻量级任务上表现可圈可点。Luna 的核心价值在于批量简单任务——当你有大量文本摘要、图片描述、简单问答等不需要深度推理的任务时，Luna 的 $0.15/次 成本优势无人能敌。但请注意：Luna 不适合 PDF制作、格式转换、软件控制等需要复杂推理的任务（成功率 0%~25%）。

🔍 解读：

• GPT-5.6-Sol（蓝色）：编程能力（92）、逻辑推理（88）遥遥领先，是名副其实的"六边形战士"——但成本友好度（40）是致命短板。

• GPT-5.6-Terra（紫色）：各维度均衡发展（65-78），没有明显短板也没有突出长板，是"中庸之道"的完美诠释。

• GPT-5.6-Luna（淡紫）：响应速度（88）和成本友好度（85）一骑绝尘，但编程能力（55）和逻辑推理（50）是明显软肋。

三个版本形成了完美的能力互补三角：Sol 强在"深度"，Luna 强在"速度和成本"，Terra 强在"均衡"。没有完美的模型，只有最适合场景的选择。

🔍 失败原因深度解读：

1️⃣ 推理能力不足/任务理解偏差（14次，占比最高）——这是 Luna 的"重灾区"。Luna 在需要深度语义理解的任务（如格式转换、PDF制作）上频繁出现"机械转换"、"未生成数据解读报告"等问题，本质上是模型推理能力天花板导致的。

2️⃣ 排版/格式问题（9次）——三个版本均有涉及，属于通用性缺陷。GPT-5.6 系列在 HTML/PDF/Word 等格式化输出上存在"文本覆盖"、"乱码"等共性问题。

3️⃣ 工具调用失败（5次）——Terra 在此类失败中占比最高。Terra 在"excel 无法打开"、"pptx 不能被打开"等工具调用场景上表现不佳。

4️⃣ 上下文超限（1次）——仅 Sol 出现，原因是 Sol 在处理超长上下文任务时消耗了大量 Token 导致截断。这反而说明 Sol 在处理复杂任务时"太认真"——它试图理解全部上下文，结果把自己撑爆了。

GPT-5.6 家族测评核心结论：

"Sol 是屠龙刀，Terra 是倚天剑，Luna 是飞镖——没有最强的模型，只有最合适的场景。"

本次测评验证了 OpenAI "天文分层"策略在 AiPy 真实业务环境中的有效性：三个版本确实形成了清晰的能力梯度和价格梯度，让用户可以根据任务复杂度灵活选择。

但数据不会说谎：

• Sol 的 84.1% 在第八期榜单中仅排第 7 名，被 Claude Opus 4.8（91.3%）、DeepSeek V4 Pro（88.4%）等对手压制

• GPT-5.6 三兄弟中最强的 Sol 仍然无法进入前 5 名，OpenAI 的"旗舰"在 AiPy 的真实场景中并非无可匹敌

• 但好消息是：最弱的 Luna（65.1%）都比 GPT-5.5（59.4%）强，OpenAI 的"分层"策略至少提升了模型下限

锐评：OpenAI 的"天文分层"是一次勇敢且成功的商业实验——它让 AI 能力像水电一样按需供给。但在 AiPy 的实际业务场景中，我们更期待的不是"三个独立的模型"，而是一个能根据任务复杂度自动切换模式的智能系统。毕竟，用户不需要知道今天是太阳、大地还是月亮在照耀——他们只需要知道，光来了，而且刚刚好。

📌 附：第八期榜单前 10 名（供参考）