GPT-5.6 Sol 模型测评导航
汇总 GPT-5.6 Sol 的官方基准、媒体分析和社区实测，不把第三方观点包装成 Tabbit 自测。
官方
2 条已核对来源的资料GPT-5.6：随宏大目标灵活扩展的前沿智能
GPT-5.6 系列发布说明，包含 Sol 在 Agents’ Last Exam、Artificial Analysis Intelligence Index、编程、知识工作和安全评估中的官方结果，以及模型定位、ultra 模式和定价信息。
OpenAI GPT‑5.6 System Card：安全、提示注入与 Agent 边界
模型：GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna，并与 GPT‑5.5 等近期模型比较。 范围：生产挑战提示词、图像输入、破坏性操作、计算机使用确认、连接器/搜索/函数调用提示注入、健康、幻觉、Alignment 和 Preparedness。
媒体
6 条已核对来源的资料GPT-5.6 benchmarks across Intelligence, Speed and Cost
第三方基准记录了 GPT-5.6 Sol 在 Intelligence Index 和 Coding Agent Index 中的表现，并将分数、每任务成本和延迟与 Claude Fable 5 等模型对比。
OpenAI GPT-5.6 Sol and Terra: Benchmark
CodeRabbit 以代码代理和代码审查为重点，评估 Sol 的长任务跟进能力、代码审查发现能力、成本，以及与 Claude Fable 5、Sonnet 5 的差异。
GPT-5.6 Sol Ascends for Token Efficiency; How Does It Stack Up Against Other Models?
文章从 ChatGPT Plus/Pro 的实际使用和 Artificial Analysis 数据出发，讨论 Sol 的 Token 效率、快速与深度回答模式，以及它并非在所有评测中都领先。
Vibe Check: GPT-5.6 Sol Is Our Favorite Model to Collaborate With
Every 的长期协作体验记录，重点观察 Sol 在邮件、会议、营销内容、资料检索、持续任务和方向切换中的表现，并与 Fable 5 的委派式工作方式比较。
A Short Review of GPT 5.6 Sol. Nearly as capable as Claude Fable 5…
作者沿用评测 Fable 5 时的提示词、方法和 10 万行代码迁移任务，记录 Sol 在金融规划应用、浏览器测试、用户体验和领域决策上的表现。
METR：GPT‑5.6 Sol 预部署独立评估与作弊率边界
模型与接口：OpenAI 提供 GPT‑5.6 Sol 最终 checkpoint、railfree 版本和 raw chain-of-thought API。 评测套件：METR Time Horizon 1.1 软件任务；另提供 Codex harness setup guide。
社区
9 条已核对来源的资料I compared grok 4.6 and gpt 5.6 sol
同一后端方案和起点下，在 Cursor 中比较 Grok 4.6 extra high 与 GPT-5.6 Sol medium；发帖者认为 Sol 在资金边界、竞态风险和测试质量上更好，并给出约 60/40 的结果。
GPT-5.6 Sol is the first AI that has actually felt useful to me as a screenwriter
编剧用户分享 Sol 在剧本二稿中的逐行讨论、人物心理、潜台词、节奏和伏笔检查体验，强调它会质疑削弱场景的选择，而不是一味附和。
ITSMBench Results for Lynkr
Lynkr 公布通过 pi 调用 GPT-5.6 Sol 的 ITSMBench 结果：89 个企业 IT 服务台任务、Pass@1/Pass@2、成本、缓存命中率和按任务族拆分的数据，并讨论二值评分的局限。
GLM 5.3 just outplayed GPT-5.6 Sol at its own game — for 20× less.
同一 /design 提示下比较 GLM 5.3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 的可玩浏览器游戏结果；Sol 的界面不错但游戏不可玩，成本高于另外两者。
Box Complex Work Eval：GPT‑5.6 Sol 的企业文档定量任务
基准：Box Complex Work Eval，覆盖十二个行业的真实文档驱动任务。 任务类型：读取源文档、核对数字、尽调、发现专家输出错误和定量分析。 比较：GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna 与 GPT‑5.5；页面没有公开完整样本数或 harness 版本。
Nate Herk：GPT‑5.6 Sol 与 Fable 5 的盲测创意构建及成本比较
Agent 构建：相同 /goal 提示、给予完全创作自由；Fable 在 Claude Code，Sol 在 Codex；作者先盲看结果再揭晓模型。 三项构建：可玩自行车游戏、互动滚动网站、五个完全不同的视觉对象。 API 回合：无 Agent 循环的快速、无状态任务，比较返回率、能力分数、速度和成本。
Matthew Berman：GPT‑5.6 Sol 的长程 Goal、浏览器和推理档位体验
使用时长：作者称过去两个月持续内部使用 Sol；页面翻译文本显示累计消耗“25 亿以上 token”，该数字未在当前页面中以可核验原始英文展开。 工作面：Codex /goal 长程构建、Computer Use、浏览器仪表板、Google Workspace 迁移和小编辑。
SlopCodeBench：Fable 5、GPT‑5.6 Sol 与 Kimi K3 的长程编码复现实验
基准：SlopCodeBench，任务不会一次性公开全部需求，而是在多个 checkpoint 逐步追加要求，测试代码库随时间退化的风险。 规模：6 个 challenge、30 个 checkpoint，每个 checkpoint 使用新上下文；四个模型各跑一次。
Reddit Codex Pro 20x：GPT‑5.6 Sol Standard 模式额度测量
账户：一个 Codex Pro 20x 账户，仅使用 GPT‑5.6 Sol Standard。 计量：作者用自己用 Codex 写的 CLI 统计本地 token，并与修正版 ccusage 交叉核对，两者结果一致。 窗口：一次 banked reset 和约三小时后的一次 global reset，分两个独立额度周期记录。
GPT-5.6 Sol
在 Tabbit 中使用并对比模型
汇总 GPT-5.6 Sol 的官方基准、媒体分析和社区实测，不把第三方观点包装成 Tabbit 自测。