OpenAI论文揭示GPT-5.6三个Pro变体，打破单一顶级策略

要点

• 一篇 OpenAI 论文首次列出了 GPT-5.6 的三款 Pro 模型：Luna Pro、Terra Pro 和 Sol Pro。在此之前，Pro 一直只是单一的一款顶级模型。
• Pro 用户可能很快就能在速度、吞吐量和最大推理能力之间进行选择。
• 论文并未说明这一阵容是否真的会在 ChatGPT 中上线，Pro 运行的 token 用量也未披露。

一篇 OpenAI 基准测试论文表明，GPT-5.6 的 Pro 层级可能会以三种变体形式推出。这将是 ChatGPT Pro 自该套餐推出以来其结构的首次重大变化。

OpenAI 于 6 月底正式发布了 GPT-5.6 代，并将其拆分为三款模型。Sol 负责处理最难的任务，Terra 面向高吞吐量的企业工作负载，Luna 则覆盖更快、更便宜的日常查询。Pro 变体并不在发布之列。

如今，一篇关于基因组学基准测试的新 OpenAI 论文首次揭示了 Pro 模型。结果表格中包含了“GPT-5.6 Luna Pro”“Terra Pro”和“Sol Pro”这几行，每一行都标注为“Pro（Extended）”运行。

Pro 不再只是单一的一款顶级模型

在该基准测试中，Sol Pro 的通过率达到 31.5%，成为全部 60 个受测模型中最强的一个。它超过了通过率为 28.7% 的标准版 Sol，也超过了非 GPT 模型中的最佳成绩——Claude Opus 4.8 的 16.0%。通过率衡量的是模型在无错误的情况下完成完整多步分析并得出正确最终答案的频率。

迄今为止，ChatGPT Pro 一直就是可用的单一最强模型，比其他所有模型都高出一个层级。这篇论文表明，这种情况正在改变。论文列出了三个并行的 Pro 变体，与标准的 GPT-5.6 产品线一一对应：一个快速版、一个大吞吐量版，以及一个极致性能版。

将每个标准层级在其最高推理设置（“max”）下与其 Pro 变体进行对比，可以看清这些提升的实际表现。所有数值均为在完整的 129 项任务套件上的通过率：

在这种情况下，Pro 带来的提升会随着层级上升而缩小。Luna Pro 相比其标准版整整提升了七个百分点，而 Sol Pro 的提升不到三个百分点。额外的算力对较弱层级的拉动更大：Terra Pro 达到 28.5%，几乎追平标准版 Sol 的 28.7%，这意味着一个大吞吐量的 Pro 变体表现几乎与最强的标准旗舰版相当。

打破 Pro 一贯的运作方式

这一拆分将是自ChatGPT Pro 推出以来，Pro 产品线的首次重大变化。Pro 不再是单一昂贵顶级层级，而可能变成自成一体的三模型产品线，用户可以根据手头的任务在速度、吞吐量和最大推理能力之间进行选择。

这种分层结构是否真的会出现在 ChatGPT 中，从论文里还看不出来。这些名称目前只来自基准测试表格。

还有一个细节同样被隐藏了。对于标准 GPT 模型，论文报告了平均 token 用量，作为计算成本的粗略代理指标，Sol 在最高设置下约为 33,200 个 token。而对于 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 只是不想分享这些数字。