OpenAI 于 9 月 23 日扩充 GPT-6 产品线，推出两款新模型 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna。官方称二者沿用与 GPT-6 Astra 相似的训练路径，目标是把 Astra 在专业工作、事实性、编码、计算机使用及对齐等维度的前沿能力，下放到响应更快、成本更低的模型形态中。

定价是此次发布最直接的变量。GPT-6 Sol 和 Luna 的 API 价格较 GPT-5.6 促销价下调 50%。OpenAI 同时明确，GPT-6 Astra 仍是其整体能力最强的模型，追求最佳效果与无妥协体验的用户仍应选择 Astra。

性能数据方面，在 AutomationBench 跨应用业务流程测试中，GPT-6 Sol 于 xhigh 强度下表现优于 Claude Opus 5，每任务成本仅为后者的 9%。high 强度下，GPT-6 Luna 较前代提升 5.4%，每项任务成本降低 58%。在评估智能体的 Last Exam 测试中，GPT-6 Sol 在 max effort 状态下得分 56.4%，高于 Claude Opus 5 在评估中的最高分，每任务成本降低 60%。

事实可靠性上，两款新模型亦有进展。OpenAI 基于去标识化的真实世界对话进行测试，GPT-6 Sol 的错误率数据在原文中未完整呈现。整体来看，此次发布延续了 GPT-6 系列在能力分层与成本控制上的策略，Sol 与 Luna 的定位更偏向高性价比的规模化部署场景。