Roboflow 使用其即将公开的视觉语言模型评测，对 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 进行了目标检测、计数、OCR 与数据提取测试。结果显示，Sol 在检测和计数上较 GPT-5.5 大幅进步，但价格、延迟和部分复杂图像稳定性仍不占优势。

一句话结论：GPT-5.6 Sol 已补上 OpenAI 视觉能力的一块短板，但生产选型不能只看它是不是“OpenAI 最强视觉模型”。

Roboflow 报告称，Sol 的目标检测成绩从 GPT-5.5 的 13.8 mAP@50 提升到 46.2；Terra 和 Luna 分别达到 44.7 与 43.3。计数任务中，Sol 得到 73.0%，高于 GPT-5.5 的 64.9%。文档版面元素、重叠物体和限定区域计数是进步较明显的场景。

失败案例同样重要。反光药板中空槽与药片的细微区别仍会造成误计数；大尺寸图像出现不稳定检测；OCR 和结构化提取并没有在所有场景超过上一代。视觉 Agent 需要连续看屏幕时，一次偶发错误还可能被后续点击放大。

成本方面，Roboflow 测得 Sol 平均每张图约 2.5 美分、耗时接近 10 秒；Terra 约 1 美分和 6 秒，Luna 低于 0.5 美分、略高于 5 秒。其测试中 Gemini 3.5 Flash 在检测和计数上仍领先，平均成本约 0.8 美分。

这些数字来自 Roboflow 自建、尚未完整公开的评测，不是行业统一基准。图片尺寸、提示词、推理等级与供应商价格都会改变结果。对开发者最有用的结论不是照抄排名，而是先用自己的文档、商品图或界面截图做小规模回归，再决定是否为 Sol 的质量支付延迟和费用。

关键事实

• 检测：Sol 为 46.2 mAP@50，GPT-5.5 为 13.8
• 计数：Sol 为 73.0%，GPT-5.5 为 64.9%
• Roboflow 实测：Sol 约 2.5 美分/图，平均接近 10 秒
• 测试边界：评测由 Roboflow 构建，完整基准尚未公开

OC 判断

模型能力进步是真实的，但生产力来自任务匹配。批量检测可能更看重 Luna 或 Gemini 的成本，复杂文档 Agent 才可能为 Sol 付费。先别急着激动，开发者真正会撞上的是长尾图片、延迟预算和错误后的恢复成本。

为什么重要

• 对开发者：需要按任务在质量、价格和延迟之间做模型路由。
• 对企业：视觉调用量一大，单图成本差异会迅速放大。
• 对 OpenAI：视觉理解正在成为电脑操作 Agent 的基础能力。

参考来源

• GPT-5.6 Sol is the best “vision” model OpenAI ever released