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测评与证据

GPT-5.6 Sol · 社区来源 · 个人体验

X 单次视觉构建:Sol 界面较好,但本次游戏不可玩且更贵

同一 /design 提示、一次尝试的 Command Code 对比中,Sol 花费 0.32 美元,界面不错但浏览器游戏不可玩;GLM 5.3 为 0.016 美元且可玩,Opus 5 为 0.37 美元且克隆完成度最高。

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;对照 GLM 5.3 与 Opus 5
提供商 / 客户端
Command Code;提供商和账户未公开
推理档位
未公开
工具
/design 视觉构建工具链;权限未公开
任务集
相同 /design 提示生成可玩浏览器游戏
样本 / 单次
每模型一次;无独立评分器或盲评
发布日期 / 采集日期
2026-08-17 / 2026-08-17
可回溯结果
Sol $0.32、界面好但不可玩;GLM $0.016 可玩;Opus $0.37 最佳

关键数据与适用场景

摘要

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。

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

  • 支持说明视觉构建的可玩性不能由界面观感替代。
  • 支持在同一提示的一次尝试中记录相对成本与交付结果。

不能支持的判断

  • 不支持视觉能力或成本的统计排名;一次任务和未公开 token/harness 影响很大。
  • $0.32 不是当前 Sol 价格或所有 /design 任务成本。

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

X · noclipepe · 原文发布日期 2026-08-17 · 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

Nate Herk:Sol 的创意构建成本较低,但 Fable 更常赢得盲选Nate Herk 用相同 /goal 比较 Codex 的 Sol 与 Claude Code 的 Fable:三项构建中 Sol 在约 7 分钟/$1 的视觉对象胜出,但自行车游戏和滚动网站选 Fable;API 小样本受拒答影响。Artificial Analysis:Sol 的智能、编程 Agent 与单位任务成本Artificial Analysis 记录 Sol max 的 Intelligence Index 为 59、每任务约 1.04 美元、Coding Agent Index 为 80,并报告约 1.5 万输出 token/任务;模型与 Codex 等完整 harness 绑定,不能当作裸模型排名。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。Visual Studio Magazine:Sol 的 Token 效率与推理滑块边界文章记录 Plus/Pro 用同一 Sol 覆盖快速与深度回答,并引用 Sol 在 Coding Agent Index 得分 80、SWE-Bench Pro 64.6%、每项 Intelligence 任务约 1.5 万输出 token;Sol 并非每项评测第一。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。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。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。