OpenAI发布GPT-6.1 Sol与Dots智能体，谷歌Gemini 4 Argon单次输出百万Token

大模型赛道在9月底10月初迎来一轮密集发布。OpenAI开发者大会一口气抛出二十余项更新：平价模型GPT-6.1 Sol上线、全天候智能体Dots亮相、生产力套件Spaces与Pages发布，同时因安全测试未通过紧急撤下原计划的GPT-6.1 Astra。谷歌则在10月2日放出Gemini 4 Argon，单次输出能力达到100万Token，直接把长文本生成的竞争推上新高度。

GPT-6.1 Sol是本次OpenAI发布会的重头戏。官方称其性能接近旗舰版Astra，API价格仅为后者的五分之一，是同等性能下性价比最高的模型。Sol主要面向代码生成与开发任务，配合OpenAI对Agents API的扩展——智能体现在可以使用托管的浏览器进行电脑交互——OpenAI在开发者工具链上的布局进一步完整。对开发者而言，更低的调用成本意味着更多实验空间，AI编程的普惠门槛再次下探。

Dots是OpenAI推出的常驻后台智能体，面向ChatGPT Pro与Business Premium用户，月费500美元的高端订阅同步推出。Dots能持续跟踪任务、跨会话工作，从单次问答进化为全天候的数字员工。OpenAI还发布了Decisions API，使用Luna模型从预定义选项集中返回答案，面向需要约束输出的工作流；企业应用市场同期上线，Adobe、Salesforce、Harvey、Palo Alto Networks等成为首批入驻厂商。

被撤下的GPT-6.1 Astra同样值得关注。这款原计划发布的旗舰模型因安全测试未通过被紧急叫停，OpenAI的谨慎态度凸显了大模型安全治理的分量。值得注意的是，就在此前一周，白宫召集科技巨头签署自愿安全协议，把内部评估、外部审计和董事会审查写入企业承诺；FTC则对OpenAI、Anthropic等前沿公司展开调查，核心是智能体事故与安全声明问题。安全与发展的平衡，正在从行业自律走向监管博弈。

谷歌的反击同样犀利。10月2日消息，谷歌发布Gemini 4 Argon：单次输出100万Token，碾压GPT-6.1 Astra，成本仅为后者的六成，但只向网安团队限量开放；80万行内核代码已由AI重写。谷歌还宣布AI芯片原型卫星随SpaceX升空，太阳捕手计划首次实测，马斯克放话2027年部署太空超算。同一天，英伟达Vera Rubin NVL72投入生产，CoreWeave已向客户提供云服务，下一代AI算力基础设施开始落地。

国内大模型生态也在加速。Kimi与智谱GLM首次进入OpenAI的企业采购体系，中国开源大模型第一次出现在海外巨头的付费清单里；字节跳动发布豆包大模型1.6-vision版本；月之暗面正与微软、亚马逊、谷歌就Kimi K3模型收入分成进行谈判。国产大模型在出海与商业化两条路线上同时发力。

大模型竞争的另一个维度是智能体的可靠性。Dots等常驻智能体的商业化尝试，把AI从工具推向服务：用户按月付费，智能体持续在后台工作。这对模型的稳定性、上下文管理能力和故障恢复提出了远高于单次问答的要求。OpenAI推出企业应用市场，允许第三方AI应用进驻，标志其正在构建围绕模型的商业生态闭环。业界普遍认为，智能体能否在真实工作流中稳定运行，将决定下一阶段AI产品的用户留存与付费意愿。

开源与闭源的路线之争同样在持续。Mistral AI完成35亿美元D轮融资，估值超过210亿欧元，主打开源权重模型与主权AI叙事，正在欧洲自建数据中心；Meta继续推进开源模型迭代；国内开源生态同样活跃。闭源厂商强调性能上限与生态整合，开源阵营强调可定制性与数据主权，两者的竞争推动了整体技术水位快速上升。对于企业与开发者而言，选择开源还是闭源，本质上是在控制权、成本与性能之间做权衡，而这一权衡的标准仍在快速演化。

从平价模型到全天候智能体，从百万Token输出到太空算力，大模型竞赛正在多个维度同时展开。可以预见，模型的性价比、智能体的可靠性、以及安全治理的完备性，将成为决定下一代竞争格局的三把尺子。