GPT-5.6提分188%靠配置，Token消耗降至六分之一_IT互联网

1. AI给AI打工是什么体验？GPT-5.6 Sol亲自优化自家生产系统，降本20%后直接让利

2. #OpenAI模型最高降价80# 今天，OpenAI 宣布对 GPT-5.6 全系列模型大幅调价，距离该系列发布仅三周，手笔相当激进。几个核心要点：· 入门级模型 Luna 降价 80%，输入降至每百万 Token 0.2 美元，输出 1.2 美元，单次任务成本约 0.05 美元（约 0.34 元人民币）· 中端模型 Terra 降价 20%，输入 2 美元、输出 12 美元· 旗舰模型 Sol 价格不变，但新增 Fast 模式，速度最高提升 2.5 倍，价格为标准模式两倍更有意思的是，OpenAI 透露 Sol 已经参与优化自身推理系统——自主重写 GPU Kernel、设计实验，直接把服务成本降了 20%，Token 生成效率提升 15% 以上。模型自己把自己「打下来」了。背后原因也很直接：企业客户对 AI 成本越来越敏感，加上 DeepSeek、Kimi K3 等国产模型和高性价比开源模型的冲击，Token 价格战已经进入白热化阶段。AI 越来越便宜，你会更多地用起来的？#OpenAI降价##AI价格战##微博AI创作季#

3. #OpenAI模型最高降价80%# OpenAI今天宣布大幅下调GPT-5.6系列模型定价，最高降幅达80%！📉 具体调整：· Luna（入门级）：降价80%，输入0.2美元/百万Token，输出1.2美元/百万Token· Terra（中端）：降价20%，输入2美元/百万Token，输出12美元/百万Token· Sol（旗舰）：标准定价不变，新增Fast模式（速度提升2.5倍，价格翻倍）这次降价距离GPT-5.6发布仅约三周，OpenAI称核心战略是「同步提升模型能力与运行效率」。更值得关注的是，这次降本的背后有GPT-5.6 Sol亲自参与优化生产推理栈——AI开始给自己打工了。在第三方评测中，Luna不仅反超Anthropic最贵的Fable 5，单任务成本仅为对方的约1%，速度却高达9倍。大模型「Token价格战」正在白热化，对开发者和企业来说，AI应用的门槛又低了一大截。你觉得这波降价会怎么影响行业格局？#AI大模型##科技热点##微博AI创作季#

4. #DeepSeekV4Flash正式版上线#DeepSeek V4正式版封神：Flash直追Opus 静待Pro斩杀四方快科技7月31日消息，早上刚有传闻DeepSeek V4正式版会在8月3日发布，没想到中午DeepSeek就拿出了正式版，首先登场的是DeepSeek V4 Flash，Pro版还要等到8月初。根据官方消息，DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型结构、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，仅重新进行了后训练，Agent能力大幅增强，基准测试远超 V4-Pro-Preview。根据官方发布的对比，V4 Flash在多个AI编程能力测试中大幅提升，最夸张的一个是DeepSwe，从7.3分提升到了54.4分，性能暴涨6倍多，只能说明之前Flash在这个编程测试中表现确实不行。官方性能对比的是国产编程代表GLM-5.2及美国的Opus 4.8，Flash整体性能超过了GLM-5.2，比Opus 4.8差一些。还有网友让GPT整理了V4 Flash对比其他大模型的性能测试，可以看到跟国产的K3及GPT的旗舰Sol还有点差距。著名大模型测试员的结果显示性价比上Flash依然无敌，比降价后的GPT-5.6 Luna还要少一半的费用。以上需要注意的是，V4 Flash只是个小参数模型，2840亿参数量，激活130亿而已，而GLM-5.2是7400多亿参数，K3是2.8万亿参数，5.6 Sol及Fable 5这样的美国顶级大模型虽然每公布参数量，但公认在4-5万亿级别，保守估计也是K3这种3万亿级别的。可以说V4 Flash只用1/10到1/3的参数量就做到了前沿级性能，DeepSeek这一波真的是后训练仙人了，而V4 Pro是1.6万亿参数量，规模大了4倍以上，意味着性能还有更大的提升空间。按照这个幅度来算,V4 Pro正式版的性能达到甚至超过K3、Opus 5、GPT-5.6 Sol或者Fable 5都是有可能的，此前网上流传的那些V4正式版测试果然不是骗人，DeepSeek无愧于AI斩杀线的美誉，比他强的大模型没奖励，但是比他弱的就麻烦了。

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7. #OpenAI模型最高降价80%#AI市场新一轮价格战正式开打！OpenAI突然官宣下调GPT-5.6两款模型定价，Luna直接降价80%，Terra下调20%，旗舰Sol价格保持不变。最值得关注的一点，OpenAI居然用GPT-5.6 Sol自主优化算力调度、重构运行内核，依靠模型自身完成基础设施提效，硬生生压缩推理成本。简单来讲，AI开始实现自我优化，靠技术实现降价，而不是牺牲模型能力。性能数据也很有冲击力，调价后的GPT-5.6 Luna综合实力对标Claude高端系列，调用成本却大幅领先。对于开发者、做Agent应用的团队来说，大批量自动化任务的开销直接大幅降低，很多之前受成本限制的创意项目终于有落地空间。不过低价不代表全能。Luna定位偏向通用批量任务，复杂深度推理需求依旧需要旗舰Sol支撑。放眼整个行业，Claude Opus5、各类国产大模型接连发力，顶尖模型平价化已经成为明确趋势。#ai创造营##马斯克最新预言来了#

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