openai模型性能对比

模型性能对比以 GPT-5.1 为基准先说明一点:这些模型分属 OpenAI 不同的发布节奏——通用对话线(GPT-5.1→5.2→5.4→5.5→5.6)、编程专用线(Codex 5.1→5.2→5.3)、以及轻量线(mini/nano)。命名体系在 GPT-5.6 之后也变了(从数字版本变成数字代号Sol/Terra/Luna),所以放在一起比有点像苹果和梨的对比,我尽量按 Artificial Analysis Intelligence Index(AA 智能指数)这类第三方跑分给出相对位置。总体排名(强→弱,相对 GPT-5.1 而言)排名模型相对 GPT-5.1说明1GPT-5.6 Sol显著更强旗舰中的旗舰,AA 指数最高约 56-59(视推理强度),编程代理指数(Coding Agent Index)达到 80 分,比 Claude Fable 5 高 2.8 分,同时消耗更少 token、成本更低2GPT-5.6 Terra明显更强定位均衡默认款,性能与 GPT-5.5 相当,但价格便宜一半3GPT-5.5明显更强目前是 Codex 默认指向的主力模型,SWE-bench Verified 约 88.7%4GPT-5.4更强发布时智能指数与 Gemini 3.1 Pro 并列第一(57分),但比 5.5/5.6 已落后5Codex 5.3更强(编程方向)相比前代 Codex 有质变,git、数据分析等综合工程能力明显提升,风格更接近 Claude;已于近期被 GPT-5.5 取代/弃用6GPT-5.6 Luna更强(小模型档)家族里最便宜最快的一档,但在效率对比中仍能以约1/16成本跑赢 Claude Fable 57GPT-5.4 mini略强~持平小杯版 GPT-5.4,继承了同代提升,常规任务可比肩甚至优于 GPT-5.1 满血版8Codex 5.2与 GPT-5.1 相近2026年1月发布,专为软件工程打造,支持上下文压缩和400K上下文窗口9Codex 5.1 max与 GPT-5.1 相近面向可持续24小时以上的智能体编程任务,推理深度更高但底座仍是 5.1 代—GPT-5.1(基准)—AA 智能指数约39分,在同价位模型中处于中上水平10Codex 5.1 mini略弱轻量版,面向低延迟/低成本的编程小任务11GPT-5.4 nano弱于 GPT-5.1面向高并发、低成本 API 场景,牺牲推理深度换速度和价格12GPT-5 mini弱于 GPT-5.1上一代小模型,整体能力低于 GPT-5.1 满血版几个关键结论1. 时间线上基本是单调递增的GPT-5.1 → 5.2 → 5.4 → 5.5 → 5.6(Sol/Terra/Luna)代表主线性能的持续提升,每一代旗舰都比上一代强,只是提升幅度有大有小——比如 GPT-5.4 是第一次没能在指数上明显超越对手,只是打平。2. mini/nano不代表比老一代旗舰弱新一代的小模型往往能追平甚至反超上一代旗舰,这是典型的以效率换代际提升现象——GPT-5.6 Terra 和 Luna 都能以远低于 Sol 的成本跑赢 Claude Fable 5,说明蒸馏/小模型的性价比曲线在快速改善。3. Codex 系列是专精编程分支,不是通用对话分支Codex 5.1/5.2/5.3 一直专注在软件工程、长时程智能体编程和网络安全能力上,Codex 5.3 是首个在网络安全能力评估中被判定为高风险等级的模型。到 2026 年年中,OpenAI 已经不再单独维护 Codex 专用模型,而是让 Codex 直接调用通用款 GPT-5.5,说明专用编程分支和主线在逐渐合并。4. 数据不确定性提示Codex 5.1 max/mini、GPT-5.4 mini/nano 这几个型号的官方跑分我没能查到逐一对应的精确分数(它们常常只在具体推理强度档位下被测,如 medium/high/xhigh),上表里它们的相对位置是基于同代产品线的一般规律(旗舰mininano)做出的合理推断,不是逐项验证过的硬数字。