GPT-5.6 Luna · 官方来源 · 厂商自报
这条证据围绕“GPT-5.6 Sol、Terra、Luna：Reddit 三档基准与路由建议”记录特定条件下的观察；版本、样本与运行环境不能外推为统一排名或当前生产保证。
待验证：本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。
帖子汇总了三档模型的价格与多个 benchmark，并给出路由建议：Terra 作为多数工作负载默认模型，Sol 留给最难的 agent/terminal 任务，Luna 用于高频流水线。帖子同时引发了关于幻觉、订阅额度和“benchmark 是否代表真实体验”的讨论。
帖子原始价格：Sol $5/$30、Terra $2.50/$15、Luna $1/$6（每百万输入/输出 token；后续价格已有变化，不能当作当前价格）。
Terminal-Bench 2.1：Sol 88.8%、Terra 87.4%、Luna 84.7%。
AA Coding Agent Index：Sol 80、Terra 77.4、Luna 74.6。
DeepSWE value：帖子称 Luna 每 1 美元约 24 分，Opus 4.8 约 4.5 分。
讨论区有人指出，实际使用中 Sol 可能出现幻觉，也有人认为 Luna Max 接近 Sol Medium，但速度和效率不完全相同。
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本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较；未公开的参数保持未知。
需要复测时，请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期，并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。
Reddit，r/OpenAI · u/docdavkitty；链接文章署名为 the-agent-report.com · 原文发布日期 Unknown · 本站编辑日期 2026-09-20
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