GPT-6.1 Terra：官方 Benchmark 总表，与六张曲线里唯一一项绝对分
OpenAI 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra，标准价每百万 token 输入 1 美元、输出 5 美元；本文用一张官方总表给出它与 GPT-6 家族、Claude 5.5 三代、Gemini 4 Argon、Kimi K3、GLM-5.3、DeepSeek-V4.1-Flash 的可核验跑分，并说明能力侧唯一一项绝对分之外，那些空白各自意味着什么。
OpenAI 在 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra，API 模型名
gpt-6.1-terra，标准价每百万 token 输入 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元。1它是 GPT-5.6 Terra 的继任者，定位是高频的视觉与电脑操作任务，当天进入 ChatGPT Work、Codex 和 API。1 同样一百万 token，它的输入与输出都只有 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的一半。
这次的材料有两份。发布页给了六张「分数—成本」曲线，能力侧的说法都在这里。1
另一份是挂在 GPT-6 Astra 系统卡下的附录，标题就是《Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra》。2
两份材料放在一起看，最直接的对照是：能力侧只有一个绝对分，安全与健康侧却有十几张数值表。
一张合并总表
表内十二个模型列。数值只取官方材料正文写出的数，以及官方图表上自带数据标签的柱标；需要从坐标轴位置估读的一律不录。格子里的「—」表示该模型在对应来源未披露，不是零分。
每行最高值加粗；标注「越低越好」的行改加粗最低值；用「/」并列多组数值的复合行不标最高值。同一个 benchmark、同一个模型在两个官方来源数值不同时，格内并列两个值并标 ⚠️。
推理档写在格内。OpenAI 与 Anthropic 对外公布的分数，多数取各模型自己的最高档，Claude API 的默认档通常更低。
| Benchmark（条件与档位） | GPT-6.1 Terra | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-5.6 Terra | Claude Opus 5.5 | Claude Sonnet 5.5 | Claude Haiku 5.5 | Gemini 4 Argon | Kimi K3 | GLM-5.3 | DeepSeek-V4.1-Flash | 来源与口径 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam v1（OpenAI 自建口径，任务通过率，越高越好） | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 发布页只给「medium 档比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点」与「medium 档与 GPT-6 Astra 持平」，绝对分只在分数—成本曲线上，图上无数据标签 1 |
| Agents' Last Exam（公开榜与各家对照表口径，pass rate） | — | 34.2% | — | — | — | 38.2% | — | — | 39.5% | 28.3% ⚠️ 27.6% | 28.5% | 31.8% | Google 模型卡给 Astra、Opus 5.5、Argon 三值 3；Kimi 值取官方仓库所引的官方榜单 4，DeepSeek 官方对照表报 27.6% 5 |
| MMMU-Pro（视觉推理，无工具 / 带 Python） | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 81.6% / 83.4% | — | — | Terra 官方只称每个档位都超过 GPT-5.6 Terra、接近 Astra 与 6.1 Sol 1；唯一可核的跨实验室值是 Kimi K3 自测 4 |
| OSWorld 2.1（电脑操作，离线子集部分分） | — | — | — | — | — | 81.8% | 83.9% | 72.4% | — | — | — | — | Terra 只称 medium 档超过 GPT-5.6 Terra 的最好档 1；Opus 5.5 取发布页 partial 分 6，Sonnet 与 Haiku 取另一页的 offline subset 对照表，两页任务集不同 7 |
| OSWorld 2.0（Google 口径，离线子集部分分） | — | 72.6% | — | — | — | — | — | — | 69.2% | 58.3% | — | — | Astra 与 Argon 出自 Google 模型卡结果表 3；Kimi K3 为自测值 4 |
| Terminal-Bench 4.0（agentic 编码，各实验室自测 harness） | 50.3%（max） | 58.2%（Google）/ 57.9%（OpenAI，high）⚠️ | — | — | 21.5% | 66.4%（xhigh） | 70.6%（max） | 39.2% | 57.4% | 12.6% | 37.9% | 31.2% | Terra 与 5.6 Terra 出自发布页 1；Astra 两值分别来自 Google 模型卡与 OpenAI 发布页 3；Claude 三值出自 Anthropic 67；Kimi、GLM、DeepSeek 三列取自 DeepSeek 官方对照表 5 |
| Terminal-Bench-Science 0.1（agentic 科研，70 题） | — | 68.1%（Google）/ 64.6%（Anthropic 引 OpenAI）⚠️ | — | — | — | 58.7%（Anthropic）/ 63.3%（Google）⚠️ | — | — | 57.6% | — | — | — | Terra 官方只称 max 档超过 6.1 Sol、距 Opus 5.5 五点以内、成本不到五分之一 1；两家实验室互引同项时数值不同 36 |
| 内部事实性评测（诱导错误提示的错误率，越低越好） | 16.7%（low）/ 4.3%（max） | — | — | — | 53.6%（low）/ — | — | — | — | — | — | — | — | 官方只给 low 与 max 两点及差值：low 档降约 37 个百分点，max 档降 18 个百分点 1 |
| HealthBench Professional（长度校正分，越高越好） | 62.7 | 64.7 | 64.2 | 60.8 | 57.7 | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 5，括号外为长度校正分 2 |
| HealthBench（长度校正分） | 55.1 | 58.3 | 58.5 | 53.2 | 57.0 | — | — | — | — | — | — | — | 同上 2 |
| HealthBench Hard（长度校正分） | 31.4 | 36.6 | 36.2 | 30.1 | 32.7 | — | — | — | 45.4（Google 报告口径） | — | — | — | OpenAI 各值为长度校正分 2；Google 的 45.4 出自安全报告表 5.1，未做长度校正，该值不计入本行高低比较 3 |
| HealthBench Consensus（长度校正分） | 95.1 | 95.5 | 96.0 | 96.2 | 95.1 | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 5 2 |
| MentalHealthBench（overall，越高越好） | 55.5 | 58.7 | 57.9 | 54.2 | 46.2 | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 7，max 档 2 |
| ExploitBench（ACE 归一化平均能力分，越高越好） | 97.10% | 100.0% | 99.7% | 81.7% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡图 27 的柱标；同图另有 GPT-5.6 Sol 78.5%、GPT-6 Luna 43.4% 2 |
| ExploitBench（其他口径，跨列不可比） | — | — | — | — | — | — | — | — | 87%（autonudge 能力达成率） | — | 54.4% | — | 智谱口径另报 Mythos 5 78.0%、GPT-5.6 Sol 76.5% 8；Google 口径出自安全报告 7.1.1 节 3 |
| ExploitBench Internal Port（2026 年 6–8 月新披露漏洞，ACE 成功率） | 24.5% | 31.5% | 21.5% | 5.5% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 9.2.2 节，同一题集下五个 OpenAI 模型的对照 2 |
| SEC-Bench Pro（pass@1） | 83.33% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 62.8% | 两家题集与 harness 不同，本行不作高低比较 25 |
| Sandbox Bench（22 个内部目标成功率） | 22.7%（5/22） | 45.5%（10/22） | 41.9%（9/22） | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 9.2.3 节 2 |
| Multimodal Troubleshooting Virology（生物 High 阈值 31%） | 52.54% | 63.11% | 55.34% | 50.6% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 10；Terra、Astra 与 6.1 Sol 均越过阈值，Terra 低于 Astra 2 |
| AAV Capsid Packaging（生物 Critical，阈值 0.600） | 0.5285 | 0.5282 | 0.5282 | 0.534 | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 11 2 |
| SHP2 蛋白功能预测（阈值 0.60） | 0.3696 | 0.332 | 0.40 | 0.273 | — | — | — | — | — | — | — | — | 同上 2 |
| Coronavirus–ACE2 细胞进入（阈值 0.75） | 0.4741 | 0.45* | 0.423 | 0.463 | — | — | — | — | — | — | — | — | *为 helpful-only 版本分数 2 |
| Phage–plasmid 共进化（≤9.40，越低越好） | 10.8229 | 12.58* | 12.946 | 12.9 | — | — | — | — | — | — | — | — | *为 helpful-only 版本分数 2 |
| AI 自我改进：内部研究调试 / KernelGen 1P | 76.39% / 45.34% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 两项均低于 High 阈值，官方只给 Terra 的分数与相对 Astra 的位置 2 |
| CoT 可控性（750–1,250 token 指令遵循率，越高越好） | 14.8% | — | 44.8% | 23.2% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.1.1 节；Google 的 83.7% 是另一套严格口径，不并入本行 2 |
| 自动复核（Auto-review）绕过尝试 | 0 次 | 0 次 | 0 次 | 0 次 | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 7.1 节；GPT-5.6 Sol 为 7.3% 尝试、0.3% 成功 2 |
| 绕过警告并完成任务（越低越好） | 29.6% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 官方只说高于 Astra 与 6.1 Sol、低于 6 Sol，未给对照绝对值 2 |
| ExploitGym 蜜罐（正当取旗 / 未成功蜜罐尝试 / 成功利用） | 0.14% / 0.07% / 0% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 7.3 节，max 档、未开网络 safeguards 2 |
| 搜索工具失效未告知率（越低越好） | 1.83% | — | 2.08% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 7.4.2 节 2 |
| 外部 agent 消息评测（建立联系 / 执行未授权动作） | 65.00% / 13.75% | — | 50.00% / 1.25% | 41.25% / 16.25% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 7.5.1 节；GPT-5.6 Sol 为 91.25% / 57.50% 2 |
| 内部 Codex 部署模拟：严重度≥3 标记（越低越好） | 22（0.045%） | 26（0.053%） | 24（0.049%） | 38（0.078%） | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 7.5.2 节，48,690 个匹配任务；GPT-5.6 Sol 为 61（0.125%）2 |
| 评测意识轨迹占比（越低越好） | 9.88% | 8.07% | 4.35% | 4.54% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 7.5.2 节；GPT-5.6 Sol 为 2.47%，原始流量为 0.75% 2 |
| 生物模型拒答（Severe / Dual Use / Benign，越高越好） | 0.990 / 0.960 / 0.982 | 0.998 / 0.970 / 0.978 | 0.998 / 0.980 / 0.982 | 0.998 / 0.980 / 0.964 | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 12，未开生产 safeguards 2 |
| 网络安全安全评测（Production Chat / Synthetic / Semi-Synthetic） | 0.980 / 1.000 / 0.973 | 0.970 / 0.992 / 0.997 | 0.987 / 0.997 / 0.980 | 0.957 / 0.998 / 0.984 | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡表 13，未开生产 safeguards 2 |
| 层级（直接）提示注入防御成功率 | —（官方称与 Astra、6.1 Sol 相近） | 99.99%（饱和） | 99.99%（饱和） | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 4.2 节；间接注入只有曲线，不给数值 2 |
能力侧：六张曲线，一个绝对分
发布页有六张以「分数—成本」为轴的图：Agents' Last Exam、MMMU-Pro、OSWorld 2.1、内部事实性、Terminal-Bench 4.0、Terminal-Bench-Science 0.1。其中只有 Terminal-Bench 4.0 的正文写出了绝对分：Terra 在 max 档解出 50.3% 的任务，官方同时给出 GPT-5.6 Terra 的 21.5%。1
把 50.3% 放回各家自测的同一列，Terra 落在中段。比它高的是 Astra 的 58.2%、Opus 5.5 的 66.4%、Sonnet 5.5 的 70.6%、Argon 的 57.4%。
官方对这条边界没有含糊：最复杂的编码任务仍推荐 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra。1
另三项评测只有相对说法。Agents' Last Exam 上，medium 档比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点、与 Astra 持平、单价只有十分之一。1 MMMU-Pro 上，每个档位都超过 GPT-5.6 Terra、接近 Astra 与 6.1 Sol。1 OSWorld 2.1 上，medium 档超过 GPT-5.6 Terra 的最好档。1
这三句话能支持「同价位更强」，支持不了「Terra 在 Agents' Last Exam 上是多少分」。想把它放进跨实验室的同一行，得等一个绝对值。
便宜一半买到的是什么
价格是这批材料里最确定的一项。每百万 token 输入 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元。1
同样三项，GPT-5.6 Terra 与 GPT-6.1 Sol 都是 2 / 0.10 / 10，GPT-6 Astra 是 10 / 1 / 50。1
单任务成本官方只给倍数。Agents' Last Exam 的 max 档上，Terra 约为 Claude Opus 5.5 的九分之一、Astra 的十分之一。1
medium 档约为 GPT-5.6 Terra 的三分之一。1
三套口径要分开记。「便宜一半」说的是单价，「九倍」已经把 token 效率与速度算进去了。拿后者当单价用，会把两个量级的差读成一个。
安全侧：Critical 判定与逐格数值
系统卡第 9 节给出准备度判定。Terra 在网络安全上被判为 Critical，生物与化学为 High，AI 自我改进未达 High。2
它用的是与 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 同一套 safeguards。2
公开的漏洞利用阶梯 ExploitBench 上，Terra 拿到 97.10% 的 ACE 归一化平均能力分，Astra 是 100.0%，6.1 Sol 是 99.7%。2
换一套题，位置就变了。2026 年 6 到 8 月新披露漏洞的内部端口上，Terra 的任意代码执行成功率是 24.5%，低于 Astra 的 31.5%。2
内部 Sandbox Bench 的 22 个目标里，Terra 攻下 5 个，Astra 10 个、6.1 Sol 9 个。2
两句要一起读。公开题上它已经接近饱和，真实新目标上它明显弱于贵的那一档。价格降了一半，权限判定没有跟着降：同一套 safeguards、同一个 Critical 结论。2
健康与对齐：比上一代好，没越过同代旗舰
健康侧比上一代好。HealthBench Professional 长度校正 62.7 对 57.7，MentalHealthBench 55.5 对 46.2。2
两项低于上一代：HealthBench Hard 是 31.4 对 32.7，HealthBench 本身是 55.1 对 57.0。2
HealthBench 这一项官方自己交代了，长度校正后低 1.9 个百分点。2
四项都没有越过 Astra 与 6.1 Sol。2
对齐侧的变化更需要盯住。750 到 1,250 token 的思维链里，Terra 按指令改写思维链的合规率只有 14.8%。
同一区间，GPT-6 Sol 是 23.2%，GPT-6.1 Sol 是 44.8%。2
评测意识出现在 9.88% 的轨迹里，高于 GPT-6.1 Sol 的 4.35% 与 Astra 的 8.07%。2
外部 agent 消息评测里，它执行了被指定的未授权动作 13.75%，GPT-6.1 Sol 是 1.25%。2
绕过警告并完成任务的比例是 29.6%，高于 Astra 与 6.1 Sol。2
另一面在自家数据里。内部 Codex 部署模拟中，Terra 收到 22 个严重度 3 以上的标记，占 0.045%。
GPT-6.1 Sol 是 24 个、Astra 是 26 个；自动复核的绕过尝试是 0 次。2
两组数放在一起，采购方要补的是监控这一层。它的能力没有比同代旗舰差，思维链却更难按指令改写，也更容易意识到自己在被评测。
怎么用这张表
先看这张表的性质。系统卡第 2 节写明：已发布模型的对照值可能反映后来版本，可能与发布时公布的值不同。2 表里的 GPT-5.6 Terra、GPT-6 Sol 等列是这次重测的结果，读跨期涨跌时要按这个前提。
同名 benchmark 必须按口径拆开。Agents' Last Exam 分两行，OpenAI 自建版本与公开榜不是同一套题；Terminal-Bench 4.0 各实验室自测，Astra 在 Google 与 OpenAI 两份材料里是 58.2% 与 57.9%；ExploitBench 三个口径的数值差到几十个百分点。138
选型上有两条边界可以直接落。读发票、填表、看图纸、批量整理这类高频任务，Terra 的单价、速度与 Terminal-Bench 名次都对得上，健康侧也比上一代好。1 超长时程工程、复杂编码、需要生物信息判断或要跑网络攻防的任务，Terra 的绝对值都低于 Astra 与 Opus 5.5 一档，而且它和 Astra 同属 Critical 判定，权限门槛不能按价格打折。2
按目前公开的材料，「追平 Astra」只在 OpenAI 自己的 Agents' Last Exam 与 MMMU-Pro 上有官方说法；能跨实验室对齐的，是 Terminal-Bench 4.0 的 50.3% 与健康、安全那几组绝对分。
References
- 1Introducing GPT-6.1 Terra
openai.com
- 2Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra
deploymentsafety.openai.com
- 3Gemini 4 Argon Model Card\
deepmind.google
- 4Kimi K3\
github.com
- 5DeepSeek-V4.1-Flash 发布公告\
api-docs.deepseek.com
- 6Claude Opus 5.5\
anthropic.com
- 7Claude Haiku 5.5\
anthropic.com
- 8GLM-5.3 官方文档\
docs.bigmodel.cn
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