GPT-6 之后：OpenAI 的下一个模型，官方已发布的与还没公布的
2026-10-20 核对：GPT-6 家族里最新的一个已发布型号是 GPT-6.1 Sol，模型 id 是 gpt-6.1-sol，官方 2026-09-29 发布；官方给它的定位是在复杂编码、电脑操作与专业工作上接近 GPT-6 Astra 的表现、成本更低，工具调用必须走 Responses API，推理档支持 low、medium（默认）、high、xhigh、max。同一批在售的还有 2026-09-22 发布的 GPT-6 Sol（gpt-6-sol）与 GPT-6 Luna（gpt-6-luna），旗舰仍是 GPT-6 Astra（gpt-6-astra）。2026-09-08，OpenAI 在公布 Navier–Stokes 千禧问题解法的官方帖里写明：这次用的是「一个明显比 GPT-6 Astra 更强的内部模型」，并且「自 8 月 28 日起我们一直在训练一个新的内部模型……该模型的训练仍在进行，性能还在提升」。也就是说，下一个模型的存在是官方确认的，不是传闻。但同一篇帖子里没有名称、没有 API 模型 id、没有发布日期、没有价格；2026-09-21 官方再发帖仍无名称与日期，2026-09-22 发布的 GPT-6 Sol / Luna 也不是这个在训模型。截至 2026-10-20，这一页把官方原文、可核对的时间线，和你现在真正能做的准备分开列清楚。
更新于 2026-10-20
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内部模型的已确定事实（每条都有官方原文）
训练起始日
官方原文：「Since August 28 we have been training a new internal model」。这是官方就这个模型给出的唯一一个确切日期，也是整条时间线的锚点。
训练没有结束
官方原文：「This model's training is ongoing and its performance continues to improve」。训练仍在进行，意味着现在不存在任何可调用的版本 —— 任何说「已经能用」的说法都不是官方口径。
相对 GPT-6 Astra
官方原文：「we used an internal model that is significantly more capable than GPT-6 Astra」。官方只给了这个相对表述；帖内那张对比图没有标出可引用的分数，所以这里不给出任何「强多少」的数字。
官方一个字也没给
官方帖全文没有出现名称、API 模型 id、发布日期、价格或上下文窗口。你在别处看到的任何名字都不是官方的，这里一个也不转述。
已发布的 GPT-6.1 Sol 与仍在训的内部模型分别是什么
GPT-6.1 Sol 是 GPT-6 家族 Sol 线的更新型号：官方 2026-09-22 同日发布 GPT-6 Sol（gpt-6-sol）与 GPT-6 Luna（gpt-6-luna），官方模型页在 GPT-6 Sol 下面直接指向 GPT-6.1 Sol 作为更新的 Sol 型号。它的输入模态是文本与图片，输出是文本，音频与视频不支持；支持美国与欧盟数据驻留，Fast 与 Ultrafast 模式同样适用。至于官方确认在训、但至今没有公布名称的那个更强模型——它是 OpenAI 的内部模型，不是产品。官方在 2026-09-08 的帖子里用它（准确说是用它驱动的多智能体系统）给出了 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题的解，并同时给出 Lean 形式化证明。官方对它的公开描述只有三点：2026-08-28 开始训练、训练仍在进行、明显比 GPT-6 Astra 更强，另有 2026-09-21 帖里的一条进展（见上方时间线）。它不是 GPT-6 Astra 的新版本号，官方没有把它归入任何已发布的产品线；也不是 2026-09-22 发布的 GPT-6 Sol / Luna——那篇发布文仍写着 GPT-6 Astra「continues to be our best model across the board」搜索这个话题时最常见的错误，是把研究帖里的能力描述当成即将发布的产品规格。研究帖描述的是一次内部评测，不是发布公告。
2026-09-08 官方帖与官方模型页里可核对的数字
GPT-6.1 Sol 的官方价表（核对于 2026-10-20）写着这些倍率：缓存读按未缓存输入价的 5% 计，缓存写按 1.25 倍计；单次请求输入超过 272K token 时，整次请求的输入与缓存按 2 倍、输出按 1.5 倍计。处理档位上，Fast 是 Standard 的 2 倍，Batch 与 Flex 比 Standard 低 50%，Ultrafast 是 Standard 的 6 倍。2026-10-08，官方给 GPT-6.1 Sol 的 Responses API 加上 Ultrafast 模式，用 model: "gpt-6.1-sol" 与 service_tier: "ultrafast" 开启，面向全部 API 用户、受速率限制，支持美国与欧盟数据驻留。解 Navier–Stokes 的那一组由一批并发智能体组成。智能体在 2026-09-05（周六）得出结论；此后 Lean 形式化与验证由 GPT-6 Astra 完成。另外官方明确写道，不打算就此结果申领千禧奖金。这个结果的用处不在于规模本身，而在于给你一个判断标尺：它描述的是一次一次性的内部研究投入，不是任何人能在 API 上复现的东西。
时间线（各条注明出自哪一篇官方帖或更新日志）
OpenAI 开始训练这个新的内部模型。官方称它在内部基准（含数学）上表现出「前所未有」的水平。
智能体给出 Navier–Stokes 的解。随后由 GPT-6 Astra 完成 Lean 形式化与验证。
2026-09-08 OpenAI 发帖公开结果，并写明该模型的训练仍在进行、性能还在提升。2026-09-21 官方再发帖，仍无名称、无发布日。官方 2026-09-22 发布的 gpt-6-sol 是另一个型号，不是这里的在训模型（见 /gpt-6-sol-status-tracker）。
已确认的部分与官方仍未公布的部分
已官宣（都能在官方页上逐字找到）
官方更新日志与模型页（2026-10-20 核对）可以逐字核到的：1. GPT-6.1 Sol 已于 2026-09-29 发布，模型 id 是 gpt-6.1-sol；2. 官方给它的定位是在复杂编码、电脑操作与专业工作上接近 GPT-6 Astra 的表现、成本更低；3. 工具调用必须走 Responses API，Chat Completions 只能在不带工具调用时使用；4. 支持美国与欧盟数据驻留，Fast 与 Ultrafast 模式同样适用；5. 多智能体在 beta。2026-09-08 那篇官方帖里可以逐字找到的：1. 存在一个内部模型，明显比 GPT-6 Astra 更强；2. 它自 2026-08-28 起在训练，且训练仍在进行；3. 它驱动的多智能体系统在 2026-09-05 给出了 Navier–Stokes 的解；4. Lean 验证由 GPT-6 Astra 完成；5. OpenAI 不申领千禧奖金。
那个更强的内部模型：官方至今没有公布的部分
2026-10-20 核对：官方更新日志里 GPT-6 家族最近的一条是 2026-10-08 给 GPT-6.1 Sol 加 Ultrafast 模式；比这一代更高的型号、名称与发布日期，官方至今没有公布。那个内部模型——名称、API 模型 id、发布日期、价格、上下文窗口、输出上限、是否会公开发布——官方至今没有公布。要说清一件容易混的事：2026-09-29 官方公布过 id、规格与价格的，是另一个型号 gpt-6.1-sol，官方没有把它说成这里的在训模型；自 2026-09-30 起 gpt-6.1-sol 在 QCode 已可调。官方没有公布这个在训模型的名称，其他任何称呼都不是官方型号：把社区标签写成官方型号，是这类话题最常见也最难撤回的错误。官方 2026-09-22 发布的 gpt-6-sol 是另一个型号，它的规格与价格见 /gpt-6-sol-status-tracker。如果你要给团队一个答案：目前唯一诚实的说法是「官方确认在训，没有给日期」。
GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 与那个还拿不到的内部模型
GPT-6.1 Sol / GPT-6 Astra —— 今天就能调
GPT-6.1 Sol：模型 id 是 gpt-6.1-sol，2026-09-29 发布，上下文 1,050,000、输出上限 128,000（含推理 token），官方标价每 1M token 输入 $2.00、缓存读 $0.10、缓存写 $2.50、输出 $10.00，推理档从 low 起步、medium 是默认。GPT-6 Astra：2026-09-03 发布，API 模型 id 是 gpt-6-astra，上下文 1,050,000、输出上限 128,000（含推理 token），官方标价每 1M token 输入 $10、输出 $50。上面那次 Lean 形式化与验证就是它做的 —— 它本身已经是能承担这类工作的模型。
内部模型 —— 拿不到
关于能力的相对描述，官方只有「明显更强」这一句；2026-09-21 的进展见上方时间线。没有 id 就意味着没有调用方式，没有日期就意味着没法排期。它现在对你的实际意义，是提示你把代码写成「换个 model id 就能切」的形态，而不是等它。
现在真正值得做的准备
2026-10-20 核对：官方迁移说明里写明，迁到 GPT-6.1 Sol 时要动的参数——当 reasoning effort 不是 none 时要去掉 temperature、top_p 与 top_logprobs，Chat Completions 还要去掉 logprobs，Responses 则要从 include 里去掉 message.output_text.logprobs；原来用 minimal 的请求改用 low 起步。把模型名从代码里抽出来，放到配置或环境变量里，让切换成本降到改一行。OpenAI 这一年里发布的新模型（GPT-5.6 三档、GPT-6 Astra）在接口上都是同一套 Responses API，迁移的摩擦主要来自参数而不是接口本身：Astra 就去掉了 temperature、top_p、top_logprobs，推理档不支持 none 且要从 low 起步，工具调用必须走 Responses。把这些差异集中到一处适配层，下一个模型无论叫什么、什么时候来，你的迁移都是改配置而不是改代码。这件事今天就能做完，而且不依赖任何未发布的东西。
在 QCode 上怎么用
QCode 的一把 key 就能调 gpt-6.1-sol、gpt-6-sol、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra 与 gpt-6-astra（截至 2026-10-20 的 /models 状态），切换只改 model id，不用换端点、不用换鉴权。QCode 按 token 计费，各模型单价见 /models 页。2026-09-29 OpenAI 发布 gpt-6.1-sol；自 2026-09-30 起这一型号在 QCode 可调。QCode 暂不提供 gpt-6-luna 与 gpt-5.6-luna（这两款目前在 QCode 侧下线），请使用其他 GPT 模型，例如 gpt-6.1-sol、gpt-6-sol 或 gpt-5.6-terra。这意味着你可以今天就在 gpt-6.1-sol 或 gpt-6-sol 上把上面那套适配层跑通、把成本基线量出来；等下一个模型真的公开发布时，你要做的只是再加一个 model id。我们不会承诺任何未发布模型的上线时间 —— 官方都没给日期，我们更不该给。不想包月？按量包 ¥26 起买一笔额度，7 天内用完为止（人民币充值 ¥30 起）。
常见问题
OpenAI 下一个模型叫什么名字？
已发布的答案是 GPT-6.1 Sol（gpt-6.1-sol），官方 2026-09-29 发布。官方确认在训、更强但没公布名称的那个内部模型，官方至今没有公布名称：2026-09-08 那篇帖子从头到尾只称它为「内部模型」（internal model）。任何具体名字都不是官方的，包括社区里流传的那几个代号，也包括「GPT-7」这个顺推出来的叫法。
什么时候发布？
已发布的 GPT-6.1 Sol 是 2026-09-29 发布的。那个还在训的内部模型，官方给的说法是训练仍在进行、性能还在提升，所以官方至今没有给发布日期。这句话本身就排除了「近期发布」的确定说法 —— 一个还在训练的模型没有发布日程可言。任何写着具体日期的说法，其来源都不是官方。
它比 GPT-6 Astra 强多少？
官方只写了「明显更强」（significantly more capable）。帖子里那张对比图画的是通过率随测试时算力变化的曲线，没有标出可以引用的具体数值，所以任何「强百分之多少」的数字都没有官方出处。可核的能力证据只有一条：它驱动的多智能体系统解出了 Navier–Stokes。已发布的 GPT-6.1 Sol 则有官方可比口径：在复杂编码、电脑操作与专业工作上接近 GPT-6 Astra 的表现，同时成本更低。
我现在能用到它吗？
内部模型还不能用：官方明确称它为内部模型，且训练仍在进行，没有 API 模型 id 就没有调用方式。今天能调到的最新型号是 GPT-6.1 Sol（gpt-6.1-sol，2026-09-29 发布），上一代旗舰 GPT-6 Astra 是 2026-09-03 已经发布的。
Navier–Stokes 那个结果说明它有多强？
它说明这套系统能在一个 90 年未解的数学问题上给出可被 Lean 形式化验证的证明，这是很硬的证据。但要注意三点：一是那是一次由大批并发智能体协作完成的研究，不是一次对话；二是验证环节用的是 GPT-6 Astra；三是官方自己写明不申领千禧奖金，并把这件事称为「进程中的一个快照」而不是终点。
该等它，还是现在就上 GPT-6 Astra？
等一个没有日期的东西没有可执行的计划可言。更划算的做法是现在就把迁移成本压低：把 model id 抽成配置、把参数差异集中到适配层。这样无论下一个模型什么时候来，你的切换成本都是改一行。今天在 gpt-6.1-sol 或 GPT-6 Astra 上积累的用法和成本基线，到那时一样有效。
出处
本页的官方引文与数字来自 OpenAI 官方博客 2026-09-08 的帖子（openai.com/index/navier-stokes-solution/）、2026-09-21 的帖子（openai.com/index/advisory-group-on-mathematics-and-ai/）、2026-09-06 首席科学家 Jakub Pachocki 署名的帖子（openai.com/index/an-alien-mind/）、2026-09-22 的发布文（openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/）与 OpenAI 开发者文档更新日志（developers.openai.com/api/docs/changelog）；GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 与 GPT-6 Astra 的规格、定价与接口说明来自官方模型页与模型总览页（developers.openai.com/api/docs/models）与 Using GPT-6 官方指南。QCode 侧的型号清单与计费口径来自 QCode 的模型页与按量包页。本页不转述二手转述，也不转述没有官方来源的代号。页面更新日期见页脚。
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那个尚未发布的内部模型，所有「已官宣」条目均可在上方列出的官方帖中逐字核对；名称、发布日期、价格与 API 模型 id 官方至今未公布，不做任何推测，也不承诺任何未发布模型的上线时间。那个型号仍未发布；2026-09-29 官方发布的是另一个型号 gpt-6.1-sol，自 2026-09-30 起在 QCode 可调。