GPT-5.6 文档翻译实测：Sol / Terra / Luna 三档怎么选，扫描件为何反而不如 GPT-5.5

前言：官方讲的是写代码，我们只关心翻译

OpenAI 在 2026 年 7 月 9 日发布了 GPT-5.6。这次命名规则变了：数字代表代际，Sol / Terra / Luna 代表三个能力档位，可以各自独立演进。Sol 推理上限最高，Terra 是均衡默认档，Luna 主打轻量快速。

官方通稿的重心是 agentic coding 和 token 效率——和文档翻译没有直接关系。所以我们没有跟着官方叙事写「GPT-5.6 翻译更强了」，而是去回答一个官方不会回答、竞品评测也没有数据的问题：

三档定价差 5 倍（Sol $5/$30、Terra $2.5/$15、Luna $1/$6，每百万 token 输入/输出）。翻译文档，到底该选哪一档？

结论先放这里：

• 常规文档（论文、合同、技术手册、表格）选 Sol。 它在 8 个场景里的 5 个拿到满分，且与同价的 GPT-5.5 拉开明显差距。
• Terra 是三档里最尴尬的一档。 它只比 Luna 高 0.04 分，每分成本却贵 42%。
• 扫描件千万别用 GPT-5.6。 三档在 OCR 纠错上全线不如上一代 GPT-5.5，Terra 甚至会把识别错的英文单词原样抄进中文译文。

怎么测的

8 类文档场景，每一类专打一个弱点：

前 5 类沿用我们 4 月 DeepSeek V4 评测的原始语料，一字未改，因此两次评测的数据可以纵向比对。后 3 类是本次新增，针对的是 BelinDoc 用户最常遇到的真实痛点。

7 个模型：GPT-5.6 的 Sol / Terra / Luna 三档，上一代 GPT-5.5，以及跨厂商的 Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.8、DeepSeek V4 Pro。

每个格子跑 3 次，取中位数。 这一条很重要。单次调用的结果会受服务端抖动影响，只跑一次就下结论，很容易把运气写成规律。

双裁判盲评，且裁判不参赛。 候选译文被匿名成 A/B/C…（每轮独立洗牌），交给 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.7 分别按忠实度、流畅度、术语、风格、格式五个维度打 1–5 分。这两个模型都不在参赛名单里——让选手给自己打分会产生偏袒，这是我们上一篇评测留下的方法论缺陷，这次修掉了。

全部 168 次翻译调用的原始译文、两位裁判的每一次打分、聚合脚本，都在仓库的 docs/evaluations/gpt-5-6/ 下，可以复核。

总榜

前三名之间只差 0.03 分，落在噪声里，不宜解读为「Claude 打败了 Sol」。真正有信息量的是后面几行的差距。

「每分成本」= 单次调用成本 ÷ 综合得分。它回答的是「买同样多的质量，你要付多少钱」。

三档怎么选

Sol：常规文档的正确答案

Sol 在 8 个场景里，学术摘要、法律条款、技术文档、Markdown 表格、术语一致性 5 项拿到满分 5.0。法律长句、跨段落术语统一这类最考验长上下文的活儿，它没有丢分。

它的短板在格式（4.5），是全场倒数第二——原因下一节说。

Terra：最难解释存在意义的一档

摊开数据看：

Terra 比 Sol 便宜一半，但质量掉了 0.32 分；比 Luna 只高 0.04 分，每分成本却贵 42%。

也就是说，在文档翻译这件事上：想要质量就上 Sol，想省钱就用 Luna，Terra 卡在中间，两头不靠。它唯一的亮点是最快（3598 ms），如果你的场景对延迟极度敏感，它值得考虑。

Luna：最省，但不是最快

这是本次最反直觉的一条。官方把 Luna 定位成「最快、最省」，价格确实最低，但实测它是三档里最慢的——中位延迟 7998 ms，是 Terra 的 2.2 倍。

需要说明：我们所有调用都经过同一个第三方中转链路，这个延迟差异可能来自路由而非模型本身。但至少在这条链路上，「Luna = 快」不成立。

核心发现：扫描件 OCR，GPT-5.6 全线不如 GPT-5.5

这是本次最值得单独拎出来的结果，也是 BelinDoc 用户最该知道的一条。

我们构造了一段带典型 OCR 识别错误的英文原文——module 被识别成 rnodule（r+n 粘成 m）、0.5 变成 O.5（数字零认成字母 O）、inspection 变成 inspecti0n、还有跨行的连字符断词：

The rnodule shall be calibrated at 25 °C be-
fore shipment. Any devi ation greater than O.5 % must
be recorded in the inspecti0n report and signed by the
quality engineer.

一个合格的翻译模型应该看懂这是「模块」「0.5%」「检验报告」，然后翻译它的本意，而不是照抄错字。

得分（满分 5）：

看实际译文就明白了。

Claude Opus 4.8（全部纠正）：

模块应在出厂前于25 °C下进行校准。任何大于0.5 %的偏差必须记录在检验报告中，并由质量工程师签字。

GPT-5.6 Sol（认出了「模块」和「检验报告」，但 O.5 % 没改，还把英文的连字符换行照搬进了中文）：

该模块应在 25 °C 下进行校准，然- 后再发货。任何大于 O.5 % 的偏差都必须 记录在检验报告中，并由 质量工程师签字。

GPT-5.6 Terra（直接把识别错的英文单词留在中文译文里）：

该 rnodule 应在 25 °C 下进行校准，然 后再发货。任何大于 O.5 % 的偏差都必须记录在 inspecti0n report 中，并由 质量工程师签字。

GPT-5.6 Luna（同样照抄）：

该 rnodule 应在发货前于 25 °C 下进行校准。任何大于 O.5 % 的偏差都必须记录在 inspecti0n report 中，并由质量工程师签字。

Sol 那个「然-\n后再发货」也解释了它为什么格式分只有 4.5：它把源文的排版噪声当成了需要保留的格式。

所以，如果你翻译的是扫描件、拍照件、或任何经过 OCR 的 PDF，GPT-5.6 三档都不是好选择。 这类文档去用 Claude Opus 4.8；如果一定要留在 OpenAI 体系内，上一代的 GPT-5.5 反而更稳。

同价换代：GPT-5.5 还有存在的理由吗？

GPT-5.5 和 GPT-5.6 Sol 的官方标价完全一样，都是每百万 token 输入 $5、输出 $30。

而 Sol 综合 4.70，GPT-5.5 是 4.54。逐场景看，Sol 在法律（5.0 vs 4.3）、技术文档（5.0 vs 4.6）、表格（5.0 vs 4.6）、术语一致性（5.0 vs 4.5）上都明显更好。

同样的价钱，更好的质量。除了扫描件那一项。

这就是为什么上一节的结论要单独成立：GPT-5.5 唯一还值得保留的用途，恰恰是它在 OCR 噪声上比继任者更强（4.3 vs 3.4）。

跨厂商：谁的钱花得最值

把「每分成本」这一列单独拎出来排序，画面完全变了：

两个值得注意的地方。

Claude Opus 4.8 和 Sol 每分成本完全持平，但 Claude 综合分更高、格式满分、OCR 满分。花同样的钱，Claude 拿到的质量更全面。

Gemini 3.1 Pro 是最贵的。 它的标价（$2/$12）明明比 Sol 低，但它平均每次调用要吐 995 个输出 token，其中 917 个是推理 token——推理 token 是按输出价计费的。质量确实排到第二，但每分成本是 Sol 的 3.4 倍。

DeepSeek V4 Pro 是最便宜的，每分成本只有 Sol 的 1/5。代价是综合分垫底（4.18），且在 OCR 场景直接崩盘（1.7 分，全场最低）。批量、低风险、干净文本的场景，它性价比无敌；扫描件绝对不要碰。

一个顺带的观测：并发下的稳定性

我们把 168 次翻译调用以并发 12 打出去，零失败、零重试，159 秒跑完。

这一条之所以值得写，是因为坊间常有「某某模型接口不稳定」的说法，而这类判断往往建立在一两次调用的偶发失败上。我们每个格子跑 3 次、总计 168 次调用，才敢说这条链路在这个并发度下是稳的。

单次失败不能证明模型不稳定，正如单次成功不能证明它稳定。

结论与局限

怎么选：

• 论文、合同、技术手册、带表格的文档 → GPT-5.6 Sol
• 扫描件、拍照件、任何 OCR 过的 PDF → Claude Opus 4.8（次选 GPT-5.5）
• 大批量、成本敏感、原文干净 → GPT-5.6 Luna 或 DeepSeek V4 Pro
• 对延迟极度敏感 → GPT-5.6 Terra（它最快，但也仅此而已）
• 已经在用 GPT-5.5 → 除扫描件外，直接升 Sol，同价更好

这份评测的边界：

• 语料是 8 个短片段，不是完整的长文档。真实的百页 PDF 里，注意力衰减、跨页表格、图注混排都会引入新变量，短样本的结论不一定 1:1 映射。
• 所有调用经由同一个第三方中转链路，延迟数据受路由影响，不能等同于官方直连的速度。
• 打分者是 LLM 而非人类译者。LLM 裁判在忠实度、术语这类可验证维度上比较可靠，在「风格」这类主观维度上应当谨慎解读。
• 这是一次评测，不是持续基准。模型会更新，结论有保质期。

❓ 常见问题（FAQ）

GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 有什么区别？

它们是同一代模型的三个能力档位，不是三个版本。Sol 推理上限最高，定价每百万 token 输入 $5、输出 $30；Terra 是均衡档，$2.5/$15；Luna 最轻量，$1/$6。在我们的 8 场景文档翻译实测中，三者综合得分分别是 Sol 4.70、Terra 4.38、Luna 4.34（满分 5）。

翻译文档应该选 GPT-5.6 的哪一档？

常规文档（论文、合同、技术手册、带表格的文档）选 Sol，它在 8 个场景中的 5 个拿到满分。预算敏感的大批量任务选 Luna——它比 Terra 只低 0.04 分，每分成本却便宜 42%。Terra 唯一的优势是最快（中位延迟 3598 ms）。扫描件三档都不推荐。

GPT-5.6 比 GPT-5.5 更适合翻译吗？

大部分情况下是。两者官方标价完全相同（$5/$30），而 Sol 综合 4.70 分、GPT-5.5 为 4.54 分，在法律条款、技术文档、表格、术语一致性四个场景上 Sol 明显更好。唯一的例外是扫描件 OCR 纠错，GPT-5.5 反而更强（4.3 vs 3.4）。

GPT-5.6 能翻译扫描件 PDF 吗？

能翻译，但表现不好。在带 OCR 识别错误的原文上，GPT-5.6 三档得分为 Sol 3.4、Luna 3.0、Terra 2.2，全部低于上一代 GPT-5.5 的 4.3 分。Terra 和 Luna 会把识别错的英文单词（如 rnodule、inspecti0n）原样抄进中文译文。扫描件建议改用 Claude Opus 4.8，它在该场景拿到满分 5.0。

GPT-5.6 和 Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro 谁翻译更好？

综合得分 Claude Opus 4.8 为 4.73、Gemini 3.1 Pro 为 4.71、GPT-5.6 Sol 为 4.70，三者差距在噪声范围内，质量上难分高下。但 Claude 与 Sol 的每分成本完全相同（$0.00077），而 Claude 在格式和 OCR 两项拿满分；Gemini 3.1 Pro 因推理 token 消耗大，每分成本是 Sol 的 3.4 倍。

用 GPT-5.6 翻译一份文档要多少钱？

按官方 API 定价，我们实测的单次短文档翻译调用成本约为：Sol $0.00360、Terra $0.00161、Luna $0.00113。作为对照，Claude Opus 4.8 为 $0.00366，DeepSeek V4 Pro 仅 $0.00068。实际费用取决于文档长度与输出 token 数。

GPT-5.6 Luna 真的是最快的吗？

在我们的实测中不是。Luna 的中位延迟为 7998 ms，是三档中最慢的，约为 Terra（3598 ms）的 2.2 倍。需要说明的是，所有调用经由同一条第三方链路，这一差异可能来自路由而非模型本身。

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这篇评测用的是 8 个短片段。你的文档可能更长、更特殊——合同里夹着条款编号、论文里有公式和图表、扫描件的识别质量参差不齐。

所以最好的方式是：上传自己的文档，实际对比。

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