在全球气候变化加剧干旱频次与强度的背景下，准确模拟地球系统模型（ESMs）中植被对极端干旱的响应对于理解和预测未来陆地碳循环至关重要。本研究利用四套植被总初级生产力（GPP）数据集评估了第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）历史试验中21个模式对植被干旱的响应，并与25个CMIP5模式进行对比。本文结果显示CMIP6模式显著改进了CMIP5模式中GPP对极端干旱的过度响应问题，这主要源于CMIP6 模式中GPP年际变率的减小。然而与四套GPP基准数据集相比，CMIP6模式的GPP年际变率仍显著高估。通过分析GPP对极端干旱事件的标准化敏感性以及GPP与多时间尺度SPEI的最大相关性，本研究进一步揭示了CMIP6模式对GPP的干旱敏感性的模拟性能。CMIP6模式能较好模拟GPP对SPEI和极端干旱的空间响应特征，干旱区和基于观测的结果差异较小，但在热带湿润区和寒冷地区的响应特征与基于遥感的几套GPP数据存在显著差异，甚至相反。多模式集合平均（MME）表明，CMIP6模式的 GPP干旱敏感性低于FLUXCOM GPP，高于MODIS、GOSIF和FLUXNET-MTE GPP。尽管CMIP6 MME的干旱敏感程度与CMIP5 MME相比显著减小，但两代模式之间的空间分布并没有明显变化。同时，CMIP6模式在干旱敏感性强度上的模式间不确定性增大，在空间分布上的不确定性减小。不同GPP数据集之间GPP干旱响应的差异远大于模式之间的差异，因此未来亟需降低不同来源GPP数据集的不确定性，以明确模式的改进方向。

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