# OpenAI 推出 GPT-5.6 提升運算效率

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> 原作者：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-07-24

> 原始來源：https://x.com/artificialanlys/status/2080360526534877537

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## 中文摘要

OpenAI 推出 GPT-5.6 提升運算效率。

**評估指標與運算機制**
Artificial Analysis 透過智慧指數測量模型在每個任務中產生的輸出 token 數量，藉此評估效能：
- 輸出 token 包含答案 token（代表模型的冗長程度）與推理 token（代表模型在給出答案前的思考量）。
- 推理 token 提供了一種讓模型在推論時使用額外運算來改善回應品質的途徑。
- 輸出 token 是決定每個任務成本與所需時間的重要關鍵。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/6ce33a0daf41d16b.png)
> Artificial Analysis 標誌與口號展示畫面

**效能表現與邊界分佈**
儘管本月有超過 5 家實驗室陸續推出重大模型，OpenAI 仍然主導了大部分的 token 效率柏拉圖邊界：
- GPT-5.6 Sol 的各種努力程度設定均主導了該邊界。
- 相比之下，GPT-5.6 Terra 與 GPT-5.6 Luna 在對應的智慧水準下，會產生相對更多的 token 數量。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/011e6011f90b6eb9.jpg)
> OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 在不同推理深度設定下主導了 Token 效率的帕累托前沿，能在較低的每任務輸出 Token 數下取得更高的 Intelligence 指數。

讀者可前往 [Artificial Analysis 官方網站](https://artificialanalysis.ai/) 比較各大型語言模型的 token 使用量與智慧表現。

## 標籤

功能更新, LLM, Benchmark, OpenAI, GPT