OpenAI 员工解释模型命名规则：版本号同时编码发布顺序与改进幅度
Simon Willison · rss · 2026-10-29
Simon Willison 引用了 OpenAI 的 Ted Sanders 对模型命名惯例的解释。
Sanders 指出，LLM 表现是高度多维的——擅长数学的模型未必擅长讲笑话，不存在固定排序。但大部分性能差异仍可由模型大小这一单一变量解释：更大的模型通常 (a) 更可靠、(b) 每 token 成本更高、(c) 对冷门事实的记忆更好。OpenAI 内部模型按大小排序为 Luna < Terra < Sol < Astra。
关于版本号，他表示如今的版本号同时承载三重含义：发布顺序、与其他版本的关系、以及改进幅度。例如 6.1 表示发布晚于 5.6，可能与其他 6.x 模型共享训练数据/「性格」（所以不是 5.7），且提升幅度不足以称为 7。
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