OpenAI Advanced 可在FlowHunt中使用

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna 是 OpenAI 开发并于 2026 年 9 月发布的高级层级 AI 模型。它是专有闭源权重模型。105 万 token 的上下文窗口足以容纳整个代码库、长篇技术文档或长时间代理会话而无需截断。

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OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日随 GPT-6 Sol 一同推出 Luna，作为 GPT-6 系列的一部分，并称其是迄今最快、最具成本效益的模型。它是该系列的小型层级，位于 GPT-6 Astra 和 Sol 之下。OpenAI 将其视为在网络安全以及生物和化学领域具有高（High）级别能力。
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基准测试

每项分数只显示一次，并标明其在已跟踪模型中的排名及测评方。

与同属Advanced档的模型在同一尺度下对比
  • GPT-6 Luna本模型
  • Mistral Large 4本模型在3项中领先1项
  • Claude Sonnet 5.5本模型在3项中领先0项
已验证 独立评测机构，计入排名
综合

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

来源 ↗

GPT-6 Luna 38.1 Mistral Large 4 38.4 Claude Sonnet 5.5 56.0
#24共45个 已验证
智能体

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

来源 ↗

GPT-6 Luna 12.6% Mistral Large 4 26.8% Claude Sonnet 5.5 63.6%
#22共36个 已验证
推理

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

来源 ↗

GPT-6 Luna 38.5% Mistral Large 4 35.0% Claude Sonnet 5.5 55.0%
#28共44个 已验证

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

来源 ↗

GPT-6 Luna 59.3% Mistral Large 4 无分数 Claude Sonnet 5.5 无分数
#21共27个 已验证

GPT-6 Luna 适合做什么

快速、大批量任务

OpenAI 将 Luna 定位为其最快、最具成本效益的模型，适合大批量、对延迟敏感的工作。

代理子任务

可将其用于大型代理工作流中成本较低的步骤，而把最困难的推理留给更大的模型。

长文档处理

凭借 105 万 token 的上下文窗口，GPT-6 Luna 可以在单次提示中读取长篇文档和大型代码库。

优势与局限

优势

  • 据 OpenAI 称，速度快且具成本效益
  • 长上下文（105 万）

局限

  • 闭源权重，因此无法自行部署或在私有数据上进行微调
  • GPT-6 系列中的小型层级，位于 Astra 和 Sol 之下

在FlowHunt中使用

在任意流程中使用GPT-6 Luna，并与你自己的工具和知识源搭配。

  1. 1打开一个流程，或从模板创建
  2. 2添加AI Agent或Generator组件
  3. 3在模型选择器中选择GPT-6 Luna

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关于 OpenAI San Francisco, CA · 成立于 2015 · openai.com

OpenAI于2015年12月由Sam Altman、Elon Musk、Greg Brockman、Ilya Sutskever、John Schulman和Wojciech Zaremba共同创立，最初是一家非营利性AI研究实验室，其使命是开发造福全人类的人工通用智能（AGI）。2019年，它创建了利润上限子公司OpenAI LP，以筹集机构资本并扩大模型训练规模。该公司以GPT系列语言模型（GPT-1至GPT-6.1）、DALL-E图像生成系列、Whisper语音识别和Sora视频生成而闻名。OpenAI运营ChatGPT消费者应用程序、开发者API，并通过Microsoft Azure提供企业服务。截至2026年，它与微软保持着密切的战略合作伙伴关系，微软是该公司最大的投资者和云服务提供商。

openai.com ↗

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