GPT-5.6 Luna：使用 48 小时后的体验

摘要

这篇 48 小时体验与 Codex 社区的积极评价形成对照：作者在 Hermes agent 的个人助理场景使用 GPT-5.6 Luna high，认为它“聪明但慢”、会反复迭代、消耗额度较快、偶尔漏掉明确指令，并且在凭据和验证码场景中更保守。作者的结论是：它更适合较大的编码项目，不适合作为轻量个人助理的默认模型。

关键观察

• 个人助理任务中，作者观察到 Luna high 常做 5–6 次迭代，而 DeepSeek V4 Flash 有时一次完成。

• 作者称 Luna 每天消耗 Plus 周额度 20% 以上，DeepSeek V4 Flash 约 9–11%。这是个人账户与个人工作流数据，不能外推为 API 价格。

• 方向遵循不稳定：已有 skills 能正常运行，但作者称 Luna 偶尔忽略 memory、soul directives 或任务中的一部分。

• 对密码和 CAPTCHA 操作更保守；这属于安全边界，不应简单视为模型能力不足。

• 长上下文压缩出现频繁，作者看到约 319k token 接近上下文/输出限制的提示。

研判

该文很适合提醒使用者：不要只根据代码 benchmark 选择个人助理模型。Luna 在高频、代码和可验证任务上可能有价格优势；但在个人助理、工具调用和长会话中，应额外测量完成率、迭代次数、额度消耗和安全阻断率。

原文阅读

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