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对比·模型与产品·2026-10-29 09:37

Gemini 4 Carbon 对 GPT-6.1 Terra:同周两款新模型,价差一倍、榜单分差 8.4 分

谷歌 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon,OpenAI 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra——两款前沿模型相隔两天问世。本文逐项核对谷歌与 OpenAI 的官方博客、OpenAI 模型文档与 Artificial Analysis 2026 年 10 月 28 日的综合指数,对比上下文、API 价格、开源状态、可用范围与公开榜单;厂商自报榜单与独立榜单口径不同,分数不可直接横比。

明亮的阳光办公室分屏场景,左侧大屏显示网络安全仪表盘,右侧笔记本显示电脑操作智能体界面,白色粗体中文标题压在图上
AI 生成封面:Gemini 4 Carbon 对 GPT-6.1 Terra

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  1. 对比首发:Gemini 4 Carbon 对 GPT-6.1 Terra,同周两款新模型的上下文、价格、可用范围与公开榜单对比。

逐项对比

✓ 标出这一项占优的一边
项目 Gemini 4 Carbon GPT-6.1 Terra
发布与定位谷歌 DeepMind 2026-10-28 发布,前沿模型,面向网络安全与长周期工程任务OpenAI 2026-10-26 发布,面向视觉推理、电脑操作与写作
上下文窗口100 万 token105 万 token,最大输出 12.8 万 token
API 价格(输入/输出,美元/百万 token)起步 $2 / $10,起步期后 $4 / $20标准 $1 / $5✓
缓存输入价(美元/百万 token)优惠 95%,起步 $0.10、标准 $0.20$0.05
可用范围本周先向部分网络安全防守者开放,经 Fairwind 计划扩大,全面上架时间未定ChatGPT Work 与 Codex 向 Plus、Pro、Enterprise 与 Edu 开放,API 同步提供
独立综合榜单Artificial Analysis 综合指数 v5.0 高档 59.4 分,每任务 $7.76(标准价)Artificial Analysis 综合指数 v5.0 最大档 51.0 分,每任务 $0.96

结论

结论:已在 Fairwind 防守者范围且任务是漏洞发现与修补,对应 Carbon;任务是即时可用的电脑操作与日常文档处理,对应 Terra;按每百万 token 标价计,对应 Terra 的 1 美元与 5 美元。

01对比概览

两款模型的上架方式相反:Carbon 本周先向部分网络安全防守者开放,再经 Fairwind 计划扩大到更多受信任伙伴,开发者、企业与消费者全面上架的时间未定;Terra 10 月 26 日起已在 ChatGPT Work 与 Codex 向 Plus、Pro、Enterprise 与 Edu 用户开放,开发者可经 API 以 gpt-6.1-terra 调用。

定位分工不同:Carbon 是谷歌迄今最强模型,面向网络安全与长周期工程任务,谷歌称其可在多日任务中持续处理大型代码库与底层系统的漏洞发现与修补;Terra 面向视觉推理、电脑操作与写作,处理提案起草、技术图纸解读、填表与视频编辑等日常工作。

价格方向不同:Carbon 起步价与 Argon 相同,起步期后输入与输出价各翻一倍;Terra 标准价较前代 GPT-5.6 Terra 与 GPT-6.1 Sol 低一半,定位为高频次日常任务的执行层。

榜单口径提醒:Artificial Analysis 综合指数用同一套 9 项评测衡量两款模型,厂商自报榜单各用自家口径与自选任务,下文每项均注明来源、配置与测量方,跨榜单的分数不可直接横比。

02参数与价格对比

  1. 发布方与时间:Carbon 由谷歌 DeepMind 于 2026 年 10 月 28 日发布;Terra 由 OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布。
  2. 上下文窗口:Carbon 为 100 万 token(Artificial Analysis 模型信息);Terra 为 105 万 token,最大输出 12.8 万 token,知识截止 2026 年 6 月 1 日(OpenAI 模型文档)。
  3. API 输入与输出价:Carbon 起步价每百万输入 2 美元、输出 10 美元,起步期后为 4 美元与 20 美元;Terra 标准价每百万输入 1 美元、输出 5 美元。
  4. 缓存输入价:Carbon 缓存输入优惠 95%,起步期每百万 0.10 美元、标准价 0.20 美元;Terra 缓存输入每百万 0.05 美元。
  5. 长提示与批量价:Terra 超过 27.2 万输入 token 的提示整单按 2 倍输入价与 1.5 倍输出价计价,Batch 与 Flex 降 50%;Carbon 的长提示加价未公布。
  6. 开源与否:两款模型的权重均未公开;Terra 的参数量同样未公布。
  7. 可用范围与订阅:Carbon 本周先向部分网络安全防守者开放,经 Fairwind 计划扩大,全面上架时间未定,单独订阅价未公布;Terra 已在 ChatGPT Work 与 Codex 向 Plus、Pro、Enterprise 与 Edu 用户开放,GitHub Copilot 与 AWS Bedrock 于 10 月 26 日同步上线,单独订阅价未公布。
  8. 输入模态:Carbon 接受文本、图像、视频与语音输入,输出文本;Terra 接受文本与图像输入,输出文本,音频与视频输入不在模型页的支持列表内。

03跑分对比

  1. 独立综合指数:Artificial Analysis 综合指数 v5.0(2026 年 10 月 28 日):Carbon 高档 59.4 分,每任务 7.76 美元(按标准价);Terra 最大档 51.0 分,每任务 0.96 美元;分差 8.4 分。
  2. Carbon 网络安全三项:谷歌公布、无防护措施下测得:SEC-bench Pro 88.2%,ExploitGym 54.8%,CWE-bench 71.0%。
  3. Carbon 其他公开分:Artificial Analysis AA-Omniscience v1.1 为 54 分,正确率 58%,幻觉率 11%;谷歌公布的 WebDev Arena 为第 4 名 1768 Elo,较前序提高 89 Elo。
  4. Terra 电脑操作:OpenAI 公布:Agents' Last Exam v1 中档 57.6%,最大档 60.0%;OSWorld 2.1 离线集,中档 66.7%,最大档 74.2%。
  5. Terra 视觉与代码:OpenAI 公布:MMMU-Pro 最大档 85.5%,中档 84.6%;Terminal-Bench 4.0 最大档 50.3%,前代 GPT-5.6 Terra 为 21.5%。
  6. Terra 事实错误率:OpenAI 内部易错提示集:低档 16.7%,前代为 53.6%;最大档 4.3%。
  7. 未公布项:Carbon 未公布 Agents' Last Exam、OSWorld 与 MMMU-Pro 分数;Terra 未公布 SEC-bench Pro、ExploitGym 与 CWE-bench 分数。

04怎么选

  1. 需要漏洞发现与修补:任务是发现、验证与修补漏洞,且已在 Fairwind 防守者范围,对应 Carbon,其公布项覆盖漏洞发现、验证与修补三环。
  2. 需要即时可用的电脑操作:任务是在 Work、Codex 或 API 中立即操作电脑、读屏填表与处理日常文档,对应 Terra,其三路通道已于 10 月 26 日开放。
  3. 需要更低的每百万 token 标价:按标价计,对应 Terra,标准价每百万输入 1 美元、输出 5 美元,对 Carbon 起步价 2 美元与 10 美元。
  4. 需要四种输入模态:任务同时涉及文本、图像、视频与语音输入,对应 Carbon;任务需要明确的最大输出 12.8 万 token 与 2026 年 6 月 1 日知识截止,对应 Terra。
  5. 需要 105 万上下文:上下文需求超过 100 万 token,对应 Terra 的 105 万 token;综合指数更高分且接受标准价每任务 7.76 美元,对应 Carbon 的 59.4 分(配置为高档,Terra 为最大档,配置不同)。

为什么重要

同周两款新模型把 API 输出价差拉到起步价每百万 10 美元对 5 美元,综合指数分差 8.4 分,但 Carbon 尚未全面上架。
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信源谷歌官方博客「Introducing Gemini 4 Carbon」(2026-10-28,原文);Artificial Analysis「Gemini 4 Carbon is the new #1 on the Artificial Analysis Intelligence Index v5」(2026-10-28,原文);OpenAI「Introducing GPT-6.1 Terra」(2026-10-26,原文);OpenAI 模型文档 GPT-6.1 Terra(2026-10-27 读取,原文);Kingy AI「GPT-6.1 Terra: Benchmarks, Pricing & Model Comparisons」(2026-10-28 更新,原文)。本文为公开信息整理,不构成任何投资建议。

本文来自 HIMIAO视界 · himiao.ai

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