一夜之间，美国大模型集体上新了。
先是SpaceX AI/X AI，率先发布了Grok-4.5；然后是Meta推出Muse Spark 1.1，再然后是OpenAI，推出GPT-5.6，还一次性端出来三个版本：Sol、Terra和Luna。
虽然一次性发布的模型有点多，让人眼花缭乱，但这些模型都有一个共同点。
那就是，能力上去了，价格下来了，大家都在拼命强调性价比。
比如扎克伯格在X上宣布Muse Spark 1.1时，第 一句话就提到：Muse Spark 1.1，一款功能强大的大力和编码模型，价格非常实惠。
马斯克的Grok-4.5，也将性价比作为这次更新最重要的卖点。Grok官方账号官宣Grok-4.5发布时的描述是，Grok-4.5提供前沿智能，同时具备领 先的速度和成本效率。
OpenAI更是直接，它将新版GPT-5.6分成了三个版本，Sol（旗舰版）、Terra（均衡版）、Luna（平价版），可以让大家按需取用。
想要性能的，可以用贵的，在意价格的，可以用便宜的。
那么，在这一轮新模型中，谁是性价比之 王，谁又会成为版本新贵呢？
01、偏谁是性价比之 王
大家都在争性价比，那么这一轮发布的新模型，谁的性价比最高呢？
我们可以从价格和能力来对比一下。
首先是能力，因为各家测试，披露的维度都各不相同，我们尽量找同一维度来进行对比。
三家模型最 大的交集是编码能力，这也是目前AI大厂在重点竞争的领域。
编码项大家都披露的维度主要是两个：Terminal-Bench 2.1（AI使用电脑的能力）和SWE-Bench Pro（真实项目的代码修复能力）。
具体评分如下：
这个口径下，GPT-5.6 Sol 第 一，Terra第二，Grok-4.5第三，Luna和Grok很接近，MuseSpark-1.1最后。
但要注意，Grok-4.5在SWE-Bench Pro上的得分是64.7，是三款模型中表现最 好的。
当然，各家也都披露了DeepSWE（AI能不能完成更长、更开放的工程任务）的得分。
但各家测评的版本有所不同，GPT-5.6和MuseSpark-1.1测评的是DeepSWE1.1，Grok-4.5披露的是DeepSWE1.0，这两项的指标有所不同。
以GPT-5.5为例，其测评标准从DeepSWE1.0换成DeepSWE1.1，得分是所有提高的。
如果按照这个角度，把DeepSWE纳入考虑的话，GPT-5.6三个版本仍然整体压过Grok-4.5和MuseSpark-1.1，但MuseSpark-1.1被甩开的差距就会有点大。
当然，MuseSpark-1.1也有自己独特的优势。
比如在包括MedScribe、TaxEval和Harvey's Legal Agent Bench的专业能力上，Muse Spark1.1就成为现在行业里公开表现最 好的模型（SOTA）。
其中，MedScribe是指模型能不能根据医患对话，生成合格的医疗记录；axEval 测的是模型回答复杂税务问题的能力；Harvey's Legal Agent Bench则是测试大模型/智能体能不能完成真实法律工作。
当然，要谈性价比，光有能力还不行，还有比价格。
目前，MuseSpark-1.1的价格最 便宜，按一百万token算，其输入价是1.25美元，输出价格是4.25美元，整体价格是5.5美元。
性能最 好的GPT-5.6 Sol显然最贵，一百万token输入价格是5美元，输出价格是30美元，综合价格达到35美元。
Grok4.5处在中间，输入2美元/百万token，输出6美元/百万token，综合价格8美元/百万token，仅比GPT-5.6 Luna版本贵一点点。
但需要注意的是Grok官方表示，Grok 4.5单个任务消耗的Token仅为同级领 先模型的一半。
所以，结合价格整体来看。
GPT-5.6 Luna应该是综合性价比最高的，价格接近低价档，但编码、终端任务、长上下文能力明显强，1.05M上下文也是大优势。
其次是Meta的MuseSpark-1.1，价格最 便宜，且在法律、税务、医疗、工具调用、电脑操作、多模态图表上表现亮眼，Agent/专业工具任务性价比最高。
然后是Grok-4.5，如果按“每百万token单价”算，Grok-4.5不是最 便宜；但如果按“完成一个代码/工程任务的总token、步骤数和速度”算，Grok-4.5很可能是编码场景下性价比最高的模型。
至于GPT-5.6 Sol和GPT-5.6 Terra，我理解它更偏向纯性能玩家的选择，价格几乎不成为考虑的因素。
02、傲越过山丘，才发现中国模型在等候？
不管怎么说，性价比已经成为了现在模型最重要的衡量标准。
OpenAI CEO Sam Altman还在GPT-4.5发布后专门提到，我们已经听到了企业对成本的担忧......
但这件事情其实是有背景的，那就是在过去的几个月里，大量美国公司正在抛弃OpenAI和Anthropic，转而使用DeepSeek、智谱、千问等更具性价比的中国模型。
OpenRouter（一个让开发者能够访问多种AI模型的平台）的数据显示，2025年上半年，中国模型在该平台上消耗的token占比仅有4.5%，过去12个月平均占比也只有11%。但从今年2月份以来，中国AI模型的token消耗占比每周都保持在30%以上，最高曾升至46%。
美国公司集体拥抱中国模型，关键原因就是性价比。
在能力上，中国的AI模型和OpenAI和Anthropic比起来或许还有一些差距，但是架不住价格仅有Anthropic/OpenAI同类模型的10%-40%。
美国一家AI公司的创始人在X上表示，他在6月初已经将公司100%的流量从Anthropic切换到DeepSeek V4；这个行为为公司节省数百万美元，并且还在许多使用场景下看到实际性能的提升。
具体可以参看我们之前发布的文章：智谱和DeepSeek，用性价比攻破美国大门?
在这次几家模型陆续发布之后，美国专业的模型测评机构Artificial Analysis还做了一个测评，这个测评纳入了中 美的主流模型，测评其完成跨行业完成真实任务的能力，以及对应每项任务花费的平均成本。
在Artificial Analysis给出的这个框架下，能力越强，价格越低的模型更具有优势，其对应的区间是左上角的第二象限。
这个象限中，除了Gork-4.5之外，基本上都是中国模型，比如DeepSeek V4 Pro，小米的MiMo-V2.5 pro，MiniMax-M3。（GPT-5.6系列和MuseSpark-1.1还未纳入）
在这一轮美国头部厂商的模型发布之前，中国AI模型凭借性价比优势，已经在逐渐打开了美国市场。
这一次模型的发布，美国头部的模型厂商相当于重新稳住了阵线，并抢回了话语权。
但市场的竞争从来不是线性的，更不会由一次模型发布决定最终胜负。
中国模型已经证明，性价比并不是一个只在本土市场成立的优势，它同样可以转化为全球开发者的真实选择和市场份额。
所以接下来，模型厂商比拼的不会只是榜单上高出几个百分点，也不会只是每百万Token便宜几美元，而是谁能用更低的总成本，更稳定地完成更多真实任务。模型调用价格、任务所需Token、执行速度、成功率以及工具和生态能力，都将被放到同一张账单上计算。
这意味着，大模型竞争正在进入一个更加残酷、也更加务实的阶段：性能领 先不再等于商业领 先，价格便宜也不会成为永 久壁垒。
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