鲸云网10月27日消息，据媒体报道，OpenAI 于 10 月 27 日凌晨推出新模型 GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成复杂的电脑操作任务，尤其擅长需要视觉推理与操作桌面软件的工作。
与 GPT-5.6 Terra 相比，新模型在事实准确性与编程能力上都有明显提升。
Terra 面向希望压低自动化成本的企业，可用于处理发票、解读技术图纸等场景。OpenAI 方面表示，面对难度较高的专业任务，该模型也能以远低于高价模型的成本完成。
在考察复杂专业工作的 Agents’ Last Exam 基准中，Terra 成绩明显提高，测试项包括依据建筑图纸建立三维模型、逐一记录电影镜头供影片修复团队使用。
采用中等推理强度时，Terra 得分比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，完成单次任务的成本却只有后者的约三分之一。
相比 GPT-6 Astra，Terra 测试成绩不相上下，每个 Token 的价格却仅为约十分之一。
速度上 Terra 同样占优。OpenAI 称其任务执行速度是 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol 的 3 倍以上；在最高推理强度下，每项任务成本也仅为 Claude Opus 5.5 的约九分之一。
桌面软件自动化是 Terra 进步的另一方向。OSWorld 2.1 以多步骤任务测试模型使用桌面应用的能力，Terra 在中等强度下既超过 GPT-5.6 Terra 此前的最佳成绩，单任务成本也更低。
视觉推理基准 MMMU-Pro 中，Terra 在所有推理强度下都优于 GPT-5.6 Terra，尽管成本更低，表现仍接近 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol。
OpenAI 还着重压低模型的事实性错误率，以降低错误回答对自动化流程的干扰。低推理强度下 Terra 错误率为 16.7%，远低于 GPT-5.6 Terra 的 53.6%；最高强度下进一步降至 4.3%。
编程能力同样提升。Terminal-Bench 4.0 以命令行任务考查 AI 编程智能体，Terra 在最高强度下完成 50.3% 的测试任务，而 GPT-5.6 Terra 仅 21.5%；对于难度最高的编程任务，OpenAI 仍建议选用 GPT-6 系列模型。
编辑：华磊
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