OpenAI 正式推出 GPT-6 系列两款新型号——GPT-6Sol 与 GPT-6Luna，进一步扩展了其大语言模型的产品线。这两款模型延续了 GPT-6Astra 的训练方法，将专业工作、事实准确性、编程能力、计算机操作及价值对齐等领域的卓越表现，融入更高效、成本更低的模型中。尽管 GPT-6Astra 仍是追求极致性能用户的首选，但 Sol 和 Luna 在显著降低使用成本的同时，展现出强大的综合实力。
在定价策略上，GPT-6Sol 和 Luna 的 API 价格较 GPT-5.6 促销价直接下调 50%。OpenAI 针对 GPT-6 系列优化了提示缓存机制，默认提升缓存命中率，帮助开发者更高效地复用上下文信息，从而加快响应速度并进一步节省费用。这一改进尤其适用于需要处理大量连续交互的应用场景。
性能测试显示，GPT-6Sol 在业务流程自动化领域表现突出。在 AutomationBench 跨应用测试中，其高强度任务处理能力超越 Claude Opus5，且单任务成本仅为后者的 9%；在 Last Exam 智能体评估中，Sol 的得分超过 Claude Opus5 的历史最高分，同时成本降低 60%。Luna 虽未达到 Sol 的顶尖水平，但事实可靠性较前代显著提升，错误率降低约 50%，接近 Astra 级别。
编程与软件工程方面，两款模型均针对 AI 编码场景进行深度优化。在 DeepSWE v1.1 测试中，GPT-6Sol 取得 68.8% 的成绩，与最高分仅差 1.1 个百分点，但单任务成本降低约 80%；Luna 的表现接近部分竞品的中档水平，成本优势更为明显。计算机操作能力测试中，Sol 在 OSWorld2.0 离线测试中达到竞品中档强度，成本降低 80%；Luna 的成绩超越上一代主打型号，成本仅为后者的十分之一。
除性能提升外，OpenAI 将 GPT-6Astra 改进后的沟通风格应用于 Sol 和 Luna，使模型在技术对话中更加简洁清晰，减少术语堆砌和冗余信息。价值对齐方面，两款模型较 GPT-5.6 版本有明显改进，例如编码任务中的误导性声明发生率显著降低，提升了输出结果的可靠性和实用性。
目前，GPT-6Sol 和 Luna 已通过 ChatGPT Work 和 Codex 平台向 Plus、Pro、Business、Enterprise 及 Edu 用户全面开放。免费用户和 Go 用户可在桌面应用中使用 GPT-6Luna。在 OpenAI API 中，两款模型分别以 "gpt-6-sol" 和 "gpt-6-luna" 的名称提供服务，开发者可根据需求灵活调用。