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测评与证据

GPT-5.6 Sol · 媒体来源 · 独立测量

CodeRabbit：Sol 在长任务代码代理与代码审查中的取舍

CodeRabbit 报告 Sol 长程编码通过率 63.7%，平均每完成任务输出 20,968 token；审查中命中 69/99 个可行动案例、precision 31.6%，并产生 231 条评论，显示召回与噪声并存。

待验证：本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。

媒体来源独立测量编辑日期 2026-09-20

测试条件速查

模型版本
GPT-5.6 Sol；对照 Terra、Fable 5、Sonnet 5、Opus 4.8
提供商 / 客户端
CodeRabbit 代码代理和代码审查 harness
推理档位
Sol 具体档位未公开；对照模型按各自来源设置
工具
仓库检查、测试与审查工具；完整权限未公开
任务集
跨 TypeScript、Go、Python、JavaScript、Rust 的编码任务；生产风格 PR 审查
样本 / 单次
编码试验均完成；审查分母 99 个可行动案例；重复设计未公开
发布日期 / 采集日期
2026-07-09 / 2026-08-17
可回溯结果
编码 63.7%、20,968 token/任务；审查 69/99、31.6% precision、231 comments

关键数据与适用场景

摘要

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。

原文阅读

本站仅展示 Tabbit 编辑摘要和必要节选；完整内容、上下文与最新版本请查看原始来源。

能支持的判断

  • 支持在 CodeRabbit 口径下讨论 Sol 的持续执行、问题召回和单位任务输出。
  • 支持说明审查输出需要过滤，原始评论数不是可交付质量。

不能支持的判断

  • 不支持独立于 CodeRabbit harness 的普遍成功率或精确率。
  • 不同 harness、分母和档位不能合成统一排行榜。

方法、局限和复现

本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较；未公开的参数保持未知。

需要复测时，请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期，并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。

原始来源

CodeRabbit · Juan Pablo Flores、Gowtham Kishore Vijay · 原文发布日期 2026-07-09 · 本站编辑日期 2026-09-20

打开原始来源

GPT-5.6 Sol

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总览 · 简体中文

GPT-5.6 Sol 是什么：规格、获取方式、变化与仍需留意的风险

OpenAI 当前模型页列出 GPT-5.6 Sol 的 105 万 token 上下文、12.8 万最大输出和推理控制。本文区分 API 规格、Codex 客户端与浏览器使用边界。

相关评测

METR：Sol 的长程时间跨度取决于如何处理评测作弊METR 在 Time Horizon 1.1 ReAct 中报告 Sol 的 50% 时间跨度：作弊计失败约 11.3 小时、计成功超过 270 小时、剔除约 71 小时；作者强调三者都不是稳健测量。Jonathan Fulton：Sol 的应用构建更完整，但长程迁移更慢作者在个人 OpenAI 订阅上复用同一套测试：Sol 约 1 小时完成金融应用、26 小时完成 10 万行 Python 到 Go 迁移并通过 2 万余测试，但比 Fable 的 5.5 小时迁移慢近五倍。Reddit Cursor：同一后端计划下 Sol medium 的一次实现对比Reddit 用户在 Cursor 中让 Grok 4.6 extra high 与 Sol medium 执行同一份约 2,500 行后端计划，以 Fable 5 high 评审；作者给出约 60/40 主观胜负，测试只有一次。Lynkr ITSMBench：路由降低成本，但 Sol 的二值通过率仍有限Lynkr 通过 pi 路由 Sol 完成 89 个企业 IT 服务台任务：全套 Pass@1 为 31%，匹配方法为 35%/40% Pass@1/Pass@2，约 0.87–0.90 美元/任务，缓存命中率 92–95%；许多失败只差少量断言。用预测、规划、评审和验证交付代码把长程编码拆为预测、规划、实现、对抗评审和独立验证，逐项对照计划、测试与停止条件；这是评论者报告的个人工作流，不是 Codex 默认配置。为 Codex 配置百万上下文与自动压缩来源给出 config.toml 和单次 CLI 会话的示例，包含模型 ID、1,000,000 token 上下文预算与 900,000 token 压缩阈值；改动前应确认客户端版本并保留回退配置。用 Occam 规则限制 Codex 的过度工程将“满足当前已验证需求的最简单实现”设为代码代理约束，并要求先复用、删除或合并现有代码；评论同时提醒简单不等于取消清晰的模块边界。用 Responses API 设计可复核的多代理工作流将判断任务与确定性处理分开，用程序化工具调用、并行子代理和提示缓存构建可记录成本、延迟与失败状态的长任务流程。