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测评与证据

GPT-5.6 Sol · 社区来源 · 个人体验

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。

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。

社区来源个人体验编辑日期 2026-09-20

测试条件速查

模型版本
GPT-5.6 Sol medium；Grok 4.6 extra high；Fable 5 high 评审
提供商 / 客户端
Cursor；作者评论澄清为 Cursor 订阅
推理档位
Sol medium；Grok extra high；Fable high
工具
Cursor 代码 Agent；权限未公开
任务集
同一后端实现计划，约 2,500 行，含金额、竞态和测试
样本 / 单次
单功能、每模型一次；约 60/40 主观评分
发布日期 / 采集日期
约 2026-08-14 / 2026-08-17
可回溯结果
作者认为 Sol 在边界、竞态和测试更好；消耗 Cursor 月度 $200 额度约 5%

关键数据与适用场景

摘要

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。

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

  • 支持把同一起点的 Cursor 后端任务作为 Sol medium 的边界案例。
  • 支持提醒成本读数属于 Cursor 订阅而非 API 账单。

不能支持的判断

  • 不支持 60/40 统计胜率、跨项目代码质量或 Cursor/Codex 等价性。
  • 评论提出分支污染和 sandbox 疑问，原帖没有完整排除证据。

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

Reddit r/cursor · Rashe39 · 原文发布日期 2026-08-14 · 本站编辑日期 2026-09-20

打开原始来源

GPT-5.6 Sol

在 Tabbit 中比较 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

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。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。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。Matthew Berman：Sol 的长程执行与浏览器控制仍需确认点Matthew Berman 记录 Sol 在 Codex /goal、Computer Use、Excel 和 Workspace 迁移中的两个月个人体验，认为它少游走且浏览器控制强，但也会自信报告未完成系统工作；推理档位偏好不是受控速度基准。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。