GPT-6.1 Sol
El modelo insignia de precio medio de OpenAI, que OpenAI describe como un rendimiento cercano a Astra a menor costo. Puntúa cerca de GPT-6 Astra en la mayoría de las pruebas y cuesta menos de una cuarta parte por tarea de Artificial Analysis.
OpenAIModelo de lenguajeLanzado en septiembre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Leer imágenes y documentos (empate), 1813 votos
Programar y crear apps (empate), 2863 votos
Búsqueda web e investigación (empate), 5555 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Relación calidad-precio #4, Razonamiento #6, Velocidad #17.
Puntos fuertes y débiles
- Artificial Analysis Intelligence Index de 51.8 a $0.72 por tarea, el más barato de los modelos de aquí que superan 50
- 94.2% en ARC-AGI-2 y un puntaje entre los cuatro primeros en la LMArena Code Arena
- En el grupo empatado en la cima de la tabla de LMArena Vision
- Salida lenta en Artificial Analysis (66 tokens por segundo)
- A mitad de tabla en las tablas de texto y escritura creativa de LMArena
Ideal para
- Programar con OpenAI Codex
- Un todoterreno potente a precio medio
- Leer gráficos, capturas de pantalla y documentos
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1483,8Puntaje Arena 1483.8 (IC 95% 1475.7 a 1492.0); 6,320 votos; entrada "gpt-6.1-sol-max"; puesto 22 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1458,4Puntaje Arena 1458.4 (IC 95% 1441.5 a 1475.4); 1,419 votos; entrada "gpt-6.1-sol-max"; puesto 30 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1755,5Puntaje Arena 1755.5 (IC 95% 1742.0 a 1768.9); 2,863 votos; entrada "GPT-6.1 Sol (Max)"; puesto 4 de 144 en la tabla completa
- LMArena, visión1294,1Puntaje Arena 1294.1 (IC 95% 1279.6 a 1308.5); 1,813 votos; entrada "gpt-6.1-sol-max"; puesto 8 de 165 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,136Puntaje IPS 0.1360 (IC 95% 0.1170 a 0.1551); 13,444 sesiones; entrada "GPT-6.1 Sol (Max)"; puesto 4 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index51,851.8 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 52), configuración "GPT-6.1 Sol (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)52,9%52.9% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "GPT-6.1 Sol (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)56,1%56.1% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "GPT-6.1 Sol (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)83,0%83.0% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "GPT-6.1 Sol (max)"
- MMMU-Pro, comprensión de imágenes86,0%86.0% en MMMU-Pro (comprensión de imágenes, AA), configuración "GPT-6.1 Sol (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones41,541.5 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "GPT-6.1 Sol (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo66 t/s66 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "GPT-6.1 Sol (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$0.72$0.72 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "GPT-6.1 Sol (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index62,962.9 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Codex - GPT-6.1 Sol (xhigh)"
- Ranking de Terminal-Bench 4.058,2%58.2% resuelto en Terminal-Bench 4.0 (más o menos 3.1, IC 95%) con Codex en esfuerzo máximo
- Puzles ARC-AGI-294,2%94.17% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "GPT-6.1 Sol (Max)", $0.25 por tarea
- Puzles ARC-AGI-352,7%52.73% en ARC-AGI-3 (semiprivado, harness estándar; se excluyen las ejecuciones "provider adapter"), mejor configuración listada "GPT-6.1 Sol (Max)"
Compáralo con
- Qwen3.8 MaxEl modelo Qwen insignia de Alibaba, disponible a través de Alibaba Cloud Model Studio con una ventana de contexto de 1M tokens y una versión del 2 de septiembre (0902).
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- GPT-6 AstraEl modelo más capaz de OpenAI, pensado para razonamiento complejo, programación, investigación y creación de documentos.