GPT 5.1
3404°
OpenAI | 400,000 令牌上下文 | 输入 $1.25/百万，输出 $10.00/百万。GPT-5.1 是 GPT-5 系列中最新的前沿级模型，相较 GPT-5 提供更强的通用推理能力、改进的指令遵循和更自然的对话风格。采用自适应推理动态分配计算资源，对简单查询快速响应，对复杂任务投入更多深度。模型生成更清晰、更有根据的解释，减少术语，使技术或多步骤问题更易理解。面向广泛任务，GPT-5.1 在数学、编码和结构化分析工作负载中持续提升，提供更连贯的长篇回答和更可靠的工具使用。具备精细的对话对齐，响应更温暖、更直观，同时保持精准。GPT-5.1 是 GPT-5 的主要全功能继任者。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
GPT-5.1 是 OpenAI 目前的旗舰文本模型，定位为 GPT-5 的全功能继任者，具备更强的指令遵循能力、更自然的对话体验，以及根据任务复杂度自适应计算深度。其 40 万令牌的上下文窗口和视觉支持使其用途广泛。适合需要在编码、分析和长文本工作中获得可靠表现的专业人士，且愿意为此支付前沿价格。
以……著称
- 自适应推理：对难题分配更多计算资源，对简单问题分配更少
- 技术话题解释更清晰，明显减少行话
- 可靠的工具使用和结构化分析任务表现稳定
- 40 万令牌上下文支持长文档和长时间对话
- 比 GPT-5 更好地遵守指令，减少偏离主题的回答
注意
- 输出费用为每百万令牌 10 美元——长时间或大批量使用成本迅速增加。
- 权重封闭，仅限 API 使用；无法本地部署或自行微调。
- OpenAI 尚未发布该模型的详细基准数据。
推荐尝试的提示词
调试复杂函数
这是一个 Python 函数，旨在解析嵌套 JSON 并返回带点号表示法键的扁平字典。当嵌套中出现列表时，它会静默丢弃键。请找出错误，解释原因，并给出修正版本及简要说明改动。
简单明了地解释复杂话题
向一个懂基本矩阵乘法但未学过机器学习的人解释 Transformer 注意力机制。使用具体类比，尽量少用数学，指出大多数解释中悄悄跳过的一两个关键步骤。
商业计划压力测试
我想推出一份面向企业法务团队的订阅新闻通讯，内容涵盖欧盟 AI 法案的监管变更，定价为每月 199 欧元。列出三大可能在 18 个月内失败的原因，每个原因背后的假设，以及在花钱前测试该假设的具体方法。
与……比较
- GPT-6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
- GPT-5.6 Sol仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $4.00/M 输入，$20.00/M 输出
- GPT-6.1 Sol仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$10.00/M 输出
- GPT-6 Sol仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$10.00/M 输出
来自 openai 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 GPT-5.1 吗？
- 不可以。GPT-5.1 权重封闭，仅通过 OpenAI API 提供；无下载或本地部署选项。
- GPT-5.1 费用及上下文长度是多少？
- 输入每百万令牌 1.25 美元，输出每百万令牌 10 美元，上下文窗口为 400,000 令牌。
- GPT-5.1 与 GPT-5 有何不同？
- OpenAI 描述 GPT-5.1 为 GPT-5 的主要全功能继任者，具备更好的指令遵循、更自然的对话、减少行话的解释以及更可靠的工具使用。
船长评语更清晰、更服从指令的 GPT-5——如果你更看重指令遵循和长上下文，值得为此支付溢价。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
GPT 5.1 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153