GPT-6 Sol 与 Luna 发布：API 价格砍半，独立智能指数 48 分仍落后 Astra 5 分 (2026)

OpenAI 在 2026 年 9 月 22 日发布 GPT-6 家族的两个新模型 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna。1家族里的顶配位置留给三周前发布的 GPT-6 Astra，这两个模型负责把 Astra 在专业工作、事实性、编码、计算机操作与对齐上的进展搬到更快、更便宜的档位上。1

价格是这次发布的主信息。OpenAI 称 Sol 与 Luna 的 API 价格比 GPT-5.6 同名模型的促销价低 50%：Sol 的输入从 $4 降到 $2、输出从 $20 降到 $10，Luna 从 $0.20 / $1.20 降到 $0.10 / $0.50，单位都是每百万 tokens。1

先说结论

API 价格砍半。 Sol 是输入 $2 / 输出 $10，Luna 是 $0.10 / $0.50（每百万 tokens）。官方对照的基准是 GPT-5.6 同名模型的促销价，而 GPT-5.6 Sol 的促销价至少持续到 2026 年 11 月 21 日，所以这个价差在发布当天成立。1 2
官方主打的账是每个任务花多少钱。 AutomationBench 1.0.6 里 Sol 在 xhigh 档得 33.2%、每任务 $0.27，高于 Claude Opus 5 在 max 档的 26.9%，而 Opus 5 的每任务成本是它的 11.1 倍。1
第三方综合指数上，两个新模型都排在自家旗舰之后。 Artificial Analysis 的智能指数 v4.3.2 给 Sol (max) 48 分、Luna (max) 37 分，同一版本下 GPT-6 Astra (max) 53 分、Claude Opus 5 (max) 51 分。3
入口按订阅档位分层，Chat 尚未上线。 ChatGPT Work 与 Codex 当天起向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 开放；Free 与 Go 用户可以在桌面应用里用 Luna；API 侧的模型 ID 是 gpt-6-sol 与 gpt-6-luna。1 4

快速核对

项目	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	来源
发布时间	2026 年 9 月 22 日	同一天	官方公告
家族定位	面向高要求编码与 Agent 任务的强推理档	面向高吞吐、低延迟任务的性价比档	官方公告
API 模型 ID	`gpt-6-sol`	`gpt-6-luna`	Sol 模型文档、Luna 模型文档
参数规模	官方未披露	官方未披露	Sol 模型文档、Luna 模型文档
上下文窗口	1,050,000 tokens	1,050,000 tokens	同上
最大输入 / 最大输出	922,000 / 128,000 tokens	922,000 / 128,000 tokens	同上
输入输出模态	文本与图像输入，文本输出	文本与图像输入，文本输出	同上
知识截止	2026 年 4 月 20 日	2026 年 5 月 18 日	同上
思考档位	`none`、`low`、`medium`（默认）、`high`、`xhigh`、`max`	同左	官方推理指南
开放权重	无，闭源	无，闭源	Artificial Analysis

两个模型的参数规模在公告、模型文档与价格页里都没有出现，Artificial Analysis 也把这一栏记为未披露。5

价格：砍半砍在哪

计价项（每百万 tokens）	GPT-6 Sol	GPT-5.6 Sol	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna
输入（272K 以内）	$2	$4	$0.10	$0.20
缓存输入	$0.20	$0.40	$0.01	$0.02
缓存写	$2.50	$5.00	$0.125	$0.25
输出	$10	$20	$0.50	$1.20
输入（超过 272K）	$4	$8	$0.20	$0.40
输出（超过 272K）	$15	$30	$0.75	$1.80
来源	官方价格页	官方价格页	官方价格页	官方价格页

计价规则里有几处会改变实际账单。缓存输入按未缓存输入价的 10% 计，也就是九折之外的九成折扣落在重复使用的上下文上；缓存写按未缓存输入价的 1.25 倍单独计费。单条请求的输入超过 272K tokens 后，整条请求按输入与缓存 2 倍、输出 1.5 倍结算，这条长文档价覆盖从头到尾的全部 token，升级的只有超出部分。2

批处理（Batch）与低优推理档（Flex）按标准价的五折计，Fast 模式按 2 倍计，两者都不能与缓存折扣叠加使用。区域处理在有该能力的地区加价 10%，欧盟数据驻留只在 Standard 处理下提供。2 4

把旗舰放进来比，价差比换代差距更大。GPT-6 Astra 是输入 $10 / 缓存输入 $1 / 缓存写 $12.50 / 输出 $50（272K 以内的短文档），Sol 的输入与输出都相当于它的五分之一，Luna 相当于五十分之一。2

官方自测

评测	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	官方给出的对照
AutomationBench 1.0.6（跨应用业务流程）	33.2%，每任务 $0.27（xhigh 档）	高 effort 下比前代高 5.4 个百分点、每任务成本低 58%	Claude Opus 5（max）26.9%、每任务成本 11.1 倍；Claude Fable 5.1 带 Opus 5 兜底（max）31.4%、成本超过 8.9 倍；GPT-6 Astra（low）30.3%、成本 3.9 倍
Agents' Last Exam V1（55 个细分行业的长程职业任务）	56.4%（max 档）	未列出	高于 Claude Opus 5 在该评测中的最高分，每任务成本低 60%
DeepSWE v1.1（真实代码库里的软件工程任务）	68.8%（max 档）	66.6%（max 档）	Claude Fable 5 最高 69.9%（xhigh 档），Sol 与它差 1.1 个百分点、每任务成本低约 80%；Luna 与 Opus 5、Fable 5 的 medium 档相当，成本分别低 93% 与 96%
OSWorld 2.0 offline（跨桌面应用的长程操作）	60.5%（xhigh 档）	超过 GPT-5.6 Sol（medium 档），成本约为它的十分之一	Claude Opus 5（medium 档）60.3%，Sol 成本低约 80%
FrontierCode 1.1 Main（按可合并性评分的编码改动）	官方称明显高于 GPT-5.6 Sol	未列出	官方称以低得多的成本追平 Claude Fable 5.1（xhigh 档），未给分值
内部事实性评测（用户标记过错误的真实对话）	出错约为前代的一半	更高 effort 下以约百分之一的成本达到 GPT-5.6 Sol 的水平	未列出
来源	官方公告	官方公告	官方公告

读这张表要带上四条边界。第一，全部是厂商自测，竞品数字官方注明「取自公开报告」，Claude Fable 5.1 缺分时用 Fable 5 的分数替代。第二，AutomationBench 由 Zapier 跑并公布，用 47 个工具考销售、市场、运营、支持、财务与人力流程；官方自己注明 Fable 5.1 那一格的成本被低估，因为没有计入约 40% 任务上发生的 Opus 5 兜底开销。1

第三，OSWorld 这一项用的是 v2026.08.08 发布的 offline 集，报的是部分奖励，与在线集的分不可直接对照。第四，GPT 一侧的评测在 OpenAI 的研究环境或 API 里跑，系统提示与可用工具和生产版 ChatGPT 有差别，同一模型的两处输出可能对不上。1

安全与对齐这部分，官方给的是方向性结论：Sol 与 Luna 相比各自的 GPT-5.6 对应模型都有改善，其中包括对自身编码工作做出误导性陈述的比率下降，完整评估指向 9 月 3 日发布的 GPT-6 Astra 系统卡。部署安全中心目前最新的条目是 9 月 8 日的 ChatGPT Images 2.5 系统卡，Sol 与 Luna 还没有自己的系统卡。1 6

第三方看到的分数

Artificial Analysis 用它的智能指数 v4.3.2 独立跑了这批模型，同一个模型按思考档位拆开记分。下表每格是「智能指数 / 每个评测任务的加权成本（美元）」。3

思考档位	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	GPT-6 Astra	Claude Opus 5	Claude Fable 5.1
max	48 / $1.06	37 / $0.07	53 / $3.26	51 / $5.86	53 / $7.63
xhigh	44 / $0.53	34 / $0.04	52 / $2.31	50 / $4.88	53 / $5.98
high	43 / $0.37	32 / $0.03	51 / $1.73	48 / $3.61	51 / $3.91
medium	40 / $0.25	29 / $0.02	50 / $1.54	45 / $2.19	49 / $2.98
low	34 / $0.13	21 / $0.0045	46 / $0.82	39 / $1.10	47 / $2.37
来源	Artificial Analysis	Artificial Analysis	Artificial Analysis	Artificial Analysis	Artificial Analysis

Fable 5.1 的那一列带 Opus 5 兜底，Artificial Analysis 把兜底产生的额外成本记在了它头上。3

同档位横向比，两个新模型的位置很清楚。Sol 在 max 档 48 分、每任务 $1.06，比 Claude Opus 5 的 max 档低 3 分，每任务成本约为它的五分之一；与自家 Astra 的 low 档（46 分 / $0.82）相比，Sol 多 2 分、贵约三成。Luna 在 max 档 37 分、每任务 $0.07，成本压得很低，指数则比 Astra 的 low 档低 9 分。3

同一批评测里，官方自测和第三方指数给出的结论并不一致。官方在 AutomationBench 上说 Sol 以约十一分之一的成本超过 Opus 5 的最高档，Artificial Analysis 的综合指数则把 Sol (max) 排在 Opus 5 (max) 之后 3 分。两份结论测的任务不同、权重不同，两边都成立，选型时按自己任务落在哪一类去挑对照更靠得住。1 3

输出量与输出速度这两项也能帮上忙。Sol 在 max 档跑完整套指数输出 77M tokens，该站同类中位数是 88M；Luna 在 max 档输出 150M，中位数是 85M，属于话多的一档。两个新模型的输出速度与首 token 延迟一栏目前都是空的。5 7

缓存这次改了什么

官方把省钱的另一半归到推理侧。GPT-6 的提示缓存做了三处改动：缓存输入 token 的读取有 90% 折扣；调整思考档位与开关工具不再打断缓存；Responses API 里可以用显式断点决定缓存前缀在哪里结束。1

具体落到 API 上，会话中途改档位靠一条 configuration_update 输入项，顶层的 reasoning.effort 保持原值，已缓存的前缀照旧复用。GPT-5.6 及以后的隐式缓存断点落在最新一条合格消息的末尾，最小可缓存前缀是 1,024 个可见输入 token，缓存生命周期至少 30 分钟，prompt_cache_options.ttl 只接受 "30m"，缓存写按未缓存输入价的 1.25 倍计费。8 9

官方还配了用量面板与诊断工具，用来查输入里有多少进了缓存、哪些该缓存却没命中。GitHub 给出的第三方说法是：过去几个月里，这些改动让需要重新处理的 prompt token 占比在数十亿次请求中下降超过 50%，Copilot 的响应因此更快。1

能用在哪，要改什么

订阅侧按档位分层。 ChatGPT Work 与 Codex 从发布当天起向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 全量开放；Free 与 Go 用户可以在桌面应用里用 GPT-6 Luna；Chat 暂时没有这两个模型。ChatGPT 一侧当天逐步放量，看不到就等一会儿再试。1
API 侧两个模型 ID。 gpt-6-sol 与 gpt-6-luna 都支持 Chat Completions、Responses 与 Batch 端点和提示缓存，不支持微调、嵌入、实时语音与图像生成。4 10
Chat Completions 上的工具调用有条件。 只有 reasoning_effort 设成 none 时，这两个模型才在 Chat Completions 里支持函数调用；要用内置工具，走 Responses API。4
迁移要删参数。 思考档位不是 none 时，请求里要去掉 temperature、top_p、top_logprobs，Chat Completions 还要去掉 logprobs；从 GPT-5.5 及更早版本迁过来，把 prompt_cache_retention 换成 prompt_cache_options.ttl 并设为 "30m"。旧参数不删会直接报错。9
速率限制按用量层分级。 Sol 从 Tier 1 的每分钟 500 请求 / 50 万 tokens 到 Tier 5 的 1.5 万请求 / 4,000 万 tokens；Luna 的 Tier 5 上限是 3 万请求 / 1.8 亿 tokens。4 10
第三方托管已经跟上。 OpenRouter 在发布当天上架了两个模型，页面显示由 OpenAI 与 Amazon Bedrock 两家提供服务，另有把 reasoning.mode 设为 pro 的 Pro 变体。11

该不该试：三条能自己核对的判断

你要的是省钱，还是能力的上限。 如果你的活已经在用 GPT-5.6 Sol，换到 GPT-6 Sol 属于同档位、同价位的一半，风险最小；如果你现在靠 Astra 处理最难的活，Sol 在第三方综合指数上比它低 5 分，换过去要先在自己的任务上比一遍。3
你准备把模型放在哪一档思考档位。 这是省钱的杠杆：Sol 从 low 档的 34 分 / $0.13 到 max 档的 48 分 / $1.06，同一套评测里的成本差 8 倍。先用默认的 medium 跑通，再决定哪些任务值得加档，比按价格表挑模型更接近实际账单。5 12
你的代码要不要动。 只想换模型 ID 就要能跑，前提是请求里没有 temperature 一类参数、也不用 Chat Completions 里的函数调用；要保住缓存复用又经常改思考档位，得改成 configuration_update 的写法。9

还没有的数字

参数规模。 官方公告、两个模型文档与价格页都没有给出参数量，Artificial Analysis 同样记为未披露。4 5
Sol 与 Luna 自己的系统卡。 官方公告的安全部分把完整评估引向 GPT-6 Astra 系统卡，部署安全中心也没有新增这两个模型的条目；对齐相关的分项目前只有公告里的方向性表述。1 6
标准评测的逐项独立复跑。 独立方给的是综合指数、每任务成本与输出量，没有重跑官方表里的 AutomationBench、DeepSWE 与 Agents' Last Exam。3
输出速度的独立测量。 两个模型在 Artificial Analysis 上的输出速度与首 token 延迟仍是空的，官方也没有公布速度数字。7
FrontierCode 与内部事实性评测的分值。 官方对这两项只给了相对结论，没有给具体分数。1

References

1
Introducing GPT‑6 Sol and Luna
openai.com
2
Pricing · OpenAI API Docs
developers.openai.com
3
LLM Leaderboard · Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
4
GPT-6 Sol · OpenAI API Docs
developers.openai.com
5
GPT-6 Sol · Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
6
Deployment safety · OpenAI
deploymentsafety.openai.com
7
GPT-6 Luna · Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
8
Prompt caching · OpenAI API Docs
developers.openai.com
9
Using GPT-6 · OpenAI API Docs
developers.openai.com
10
GPT-6 Luna · OpenAI API Docs
developers.openai.com
11
GPT-6 Sol · OpenRouter
openrouter.ai
12
Reasoning models · OpenAI API Docs
developers.openai.com

先说结论

API 价格砍半。 Sol 是输入 $2 / 输出 $10，Luna 是 $0.10 / $0.50（每百万 tokens）。官方对照的基准是 GPT-5.6 同名模型的促销价，而 GPT-5.6 Sol 的促销价至少持续到 2026 年 11 月 21 日，所以这个价差在发布当天成立。1 2
官方主打的账是每个任务花多少钱。 AutomationBench 1.0.6 里 Sol 在 xhigh 档得 33.2%、每任务 $0.27，高于 Claude Opus 5 在 max 档的 26.9%，而 Opus 5 的每任务成本是它的 11.1 倍。1
第三方综合指数上，两个新模型都排在自家旗舰之后。 Artificial Analysis 的智能指数 v4.3.2 给 Sol (max) 48 分、Luna (max) 37 分，同一版本下 GPT-6 Astra (max) 53 分、Claude Opus 5 (max) 51 分。3
入口按订阅档位分层，Chat 尚未上线。 ChatGPT Work 与 Codex 当天起向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 开放；Free 与 Go 用户可以在桌面应用里用 Luna；API 侧的模型 ID 是 gpt-6-sol 与 gpt-6-luna。1 4

快速核对

项目	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	来源
发布时间	2026 年 9 月 22 日	同一天	官方公告
家族定位	面向高要求编码与 Agent 任务的强推理档	面向高吞吐、低延迟任务的性价比档	官方公告
API 模型 ID	`gpt-6-sol`	`gpt-6-luna`	Sol 模型文档、Luna 模型文档
参数规模	官方未披露	官方未披露	Sol 模型文档、Luna 模型文档
上下文窗口	1,050,000 tokens	1,050,000 tokens	同上
最大输入 / 最大输出	922,000 / 128,000 tokens	922,000 / 128,000 tokens	同上
输入输出模态	文本与图像输入，文本输出	文本与图像输入，文本输出	同上
知识截止	2026 年 4 月 20 日	2026 年 5 月 18 日	同上
思考档位	`none`、`low`、`medium`（默认）、`high`、`xhigh`、`max`	同左	官方推理指南
开放权重	无，闭源	无，闭源	Artificial Analysis

两个模型的参数规模在公告、模型文档与价格页里都没有出现，Artificial Analysis 也把这一栏记为未披露。5

价格：砍半砍在哪

计价项（每百万 tokens）	GPT-6 Sol	GPT-5.6 Sol	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna
输入（272K 以内）	$2	$4	$0.10	$0.20
缓存输入	$0.20	$0.40	$0.01	$0.02
缓存写	$2.50	$5.00	$0.125	$0.25
输出	$10	$20	$0.50	$1.20
输入（超过 272K）	$4	$8	$0.20	$0.40
输出（超过 272K）	$15	$30	$0.75	$1.80
来源	官方价格页	官方价格页	官方价格页	官方价格页

官方自测

评测	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	官方给出的对照
AutomationBench 1.0.6（跨应用业务流程）	33.2%，每任务 $0.27（xhigh 档）	高 effort 下比前代高 5.4 个百分点、每任务成本低 58%	Claude Opus 5（max）26.9%、每任务成本 11.1 倍；Claude Fable 5.1 带 Opus 5 兜底（max）31.4%、成本超过 8.9 倍；GPT-6 Astra（low）30.3%、成本 3.9 倍
Agents' Last Exam V1（55 个细分行业的长程职业任务）	56.4%（max 档）	未列出	高于 Claude Opus 5 在该评测中的最高分，每任务成本低 60%
DeepSWE v1.1（真实代码库里的软件工程任务）	68.8%（max 档）	66.6%（max 档）	Claude Fable 5 最高 69.9%（xhigh 档），Sol 与它差 1.1 个百分点、每任务成本低约 80%；Luna 与 Opus 5、Fable 5 的 medium 档相当，成本分别低 93% 与 96%
OSWorld 2.0 offline（跨桌面应用的长程操作）	60.5%（xhigh 档）	超过 GPT-5.6 Sol（medium 档），成本约为它的十分之一	Claude Opus 5（medium 档）60.3%，Sol 成本低约 80%
FrontierCode 1.1 Main（按可合并性评分的编码改动）	官方称明显高于 GPT-5.6 Sol	未列出	官方称以低得多的成本追平 Claude Fable 5.1（xhigh 档），未给分值
内部事实性评测（用户标记过错误的真实对话）	出错约为前代的一半	更高 effort 下以约百分之一的成本达到 GPT-5.6 Sol 的水平	未列出
来源	官方公告	官方公告	官方公告

第三方看到的分数

思考档位	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	GPT-6 Astra	Claude Opus 5	Claude Fable 5.1
max	48 / $1.06	37 / $0.07	53 / $3.26	51 / $5.86	53 / $7.63
xhigh	44 / $0.53	34 / $0.04	52 / $2.31	50 / $4.88	53 / $5.98
high	43 / $0.37	32 / $0.03	51 / $1.73	48 / $3.61	51 / $3.91
medium	40 / $0.25	29 / $0.02	50 / $1.54	45 / $2.19	49 / $2.98
low	34 / $0.13	21 / $0.0045	46 / $0.82	39 / $1.10	47 / $2.37
来源	Artificial Analysis	Artificial Analysis	Artificial Analysis	Artificial Analysis	Artificial Analysis

Fable 5.1 的那一列带 Opus 5 兜底，Artificial Analysis 把兜底产生的额外成本记在了它头上。3

缓存这次改了什么

能用在哪，要改什么

订阅侧按档位分层。 ChatGPT Work 与 Codex 从发布当天起向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 全量开放；Free 与 Go 用户可以在桌面应用里用 GPT-6 Luna；Chat 暂时没有这两个模型。ChatGPT 一侧当天逐步放量，看不到就等一会儿再试。1
API 侧两个模型 ID。 gpt-6-sol 与 gpt-6-luna 都支持 Chat Completions、Responses 与 Batch 端点和提示缓存，不支持微调、嵌入、实时语音与图像生成。4 10
Chat Completions 上的工具调用有条件。 只有 reasoning_effort 设成 none 时，这两个模型才在 Chat Completions 里支持函数调用；要用内置工具，走 Responses API。4
迁移要删参数。 思考档位不是 none 时，请求里要去掉 temperature、top_p、top_logprobs，Chat Completions 还要去掉 logprobs；从 GPT-5.5 及更早版本迁过来，把 prompt_cache_retention 换成 prompt_cache_options.ttl 并设为 "30m"。旧参数不删会直接报错。9
速率限制按用量层分级。 Sol 从 Tier 1 的每分钟 500 请求 / 50 万 tokens 到 Tier 5 的 1.5 万请求 / 4,000 万 tokens；Luna 的 Tier 5 上限是 3 万请求 / 1.8 亿 tokens。4 10
第三方托管已经跟上。 OpenRouter 在发布当天上架了两个模型，页面显示由 OpenAI 与 Amazon Bedrock 两家提供服务，另有把 reasoning.mode 设为 pro 的 Pro 变体。11

该不该试：三条能自己核对的判断

你要的是省钱，还是能力的上限。 如果你的活已经在用 GPT-5.6 Sol，换到 GPT-6 Sol 属于同档位、同价位的一半，风险最小；如果你现在靠 Astra 处理最难的活，Sol 在第三方综合指数上比它低 5 分，换过去要先在自己的任务上比一遍。3
你准备把模型放在哪一档思考档位。 这是省钱的杠杆：Sol 从 low 档的 34 分 / $0.13 到 max 档的 48 分 / $1.06，同一套评测里的成本差 8 倍。先用默认的 medium 跑通，再决定哪些任务值得加档，比按价格表挑模型更接近实际账单。5 12
你的代码要不要动。 只想换模型 ID 就要能跑，前提是请求里没有 temperature 一类参数、也不用 Chat Completions 里的函数调用；要保住缓存复用又经常改思考档位，得改成 configuration_update 的写法。9

还没有的数字

参数规模。 官方公告、两个模型文档与价格页都没有给出参数量，Artificial Analysis 同样记为未披露。4 5
Sol 与 Luna 自己的系统卡。 官方公告的安全部分把完整评估引向 GPT-6 Astra 系统卡，部署安全中心也没有新增这两个模型的条目；对齐相关的分项目前只有公告里的方向性表述。1 6
标准评测的逐项独立复跑。 独立方给的是综合指数、每任务成本与输出量，没有重跑官方表里的 AutomationBench、DeepSWE 与 Agents' Last Exam。3
输出速度的独立测量。 两个模型在 Artificial Analysis 上的输出速度与首 token 延迟仍是空的，官方也没有公布速度数字。7
FrontierCode 与内部事实性评测的分值。 官方对这两项只给了相对结论，没有给具体分数。1

References

1
Introducing GPT‑6 Sol and Luna
openai.com
2
Pricing · OpenAI API Docs
developers.openai.com
3
LLM Leaderboard · Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
4
GPT-6 Sol · OpenAI API Docs
developers.openai.com
5
GPT-6 Sol · Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
6
Deployment safety · OpenAI
deploymentsafety.openai.com
7
GPT-6 Luna · Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
8
Prompt caching · OpenAI API Docs
developers.openai.com
9
Using GPT-6 · OpenAI API Docs
developers.openai.com
10
GPT-6 Luna · OpenAI API Docs
developers.openai.com
11
GPT-6 Sol · OpenRouter
openrouter.ai
12
Reasoning models · OpenAI API Docs
developers.openai.com

GPT-6 Sol 与 Luna 发布：API 价格砍半，独立智能指数 48 分仍落后 Astra 5 分

先说结论

快速核对

价格：砍半砍在哪

官方自测

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缓存这次改了什么

能用在哪，要改什么

该不该试：三条能自己核对的判断

还没有的数字

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官方自测

第三方看到的分数

缓存这次改了什么

能用在哪，要改什么

该不该试：三条能自己核对的判断

还没有的数字

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