这个小样本本地基准没有证明 Terra 是通用最优，但显示 Terra max 在一个主输出角色中拿到 4.86/5、在一项植入 bug 修复中 4/4 正确却耗时 102.20 秒，适合把它当候选路由而非默认结论。
任务：3 个战略决策 memo、1 个基于仓库的执行 brief、2 个植入 bug 的修复任务并带直接测试。
对照：GPT-5.6 Sol/Luna/Terra，并含 Fable、GPT-5.5、GPT-5.4 mini 等路线。
控制：每个比较内使用相同 prompt 或 fixture；战略任务使用固定 rubric，覆盖判断、依据、风险、边界、可执行性和效率。
评估方式：模型身份对评估者可见；作者明确称这是本地 workflow 分数，不是通用智能分数。
作者公开了任务类型、路线、观测时间、推理 tokens 和部分结果，但没有发布完整 prompt、仓库 fixture、测试代码或可下载 trace。该来源适合复刻“按角色小样本路由”的方法，不足以复算所有分数。
Multi-layer productization：Fable reference 95；Sol max 94、xhigh 90、high 87、GPT-5.5 high 81。
Decision-method / wrong-object review：Fable reference 92；Sol max 91、xhigh 90、Opus-class 87。
Bounded opportunity comparison：Fable reference 95；Sol high 94、Sol max 90、Luna max 88、Terra max 88。
Sol high 与 reference 相差不超过 1 分时，耗时 81.5 秒、推理 tokens 369；Sol max 为 216.9 秒、5,178 tokens，未改变决策。
Repository-grounded brief：Sol high 93、80.73 秒、1,818 reasoning tokens；Sol medium 91、70.66 秒、779 tokens。作者计算 medium 约快 12.5%，少用 57% reasoning tokens。
Planted-bug repair：Terra max 1 个 fixture，直接测试 4/4，通过首轮，观测时间 102.20 秒；同表中的 Sol low 为 2 fixtures、10/10、约 37.2 秒平均。
另一个 frozen role-specific suite：Terra max 在 primary-output role 得分 4.86/5；Sol xhigh 在 quality-control 和 adversarial-review roles 得分 4.70 与 4.93。
Terra max 在该作者的某个“主输出”角色中表现突出，但在公开的植入 bug 任务中正确而慢，不能据此替换所有 Sol 路由。
更有价值的可复用结论是按任务角色分档，并把“一点以内差异”当作噪声；作者建议下一步做 blinded holdout。
对 Terra 的复测应优先关注：同一 fixture 的首轮通过率、耗时、推理 tokens 和是否需要人工纠正，而不是只比较最终文本观感。
样本极小：战略 3 个 memo、仓库 brief 1 个、bug fixture 1–2 个；统计不确定性很大。
评估者知道模型身份，存在确认偏差；作者自己也把结果定位为 local workflow scores。
本地 CLI 延迟包含环境开销，订阅消耗不能直接等同 API token 成本。
不同模型的 Chat、CLI、Agent harness 和多智能体表面不同；横向结果不是完全同配置。
为“战略决策、仓库 brief、植入 bug 修复、主输出”各准备最小但固定的任务集和验收 rubric。
在相同工作树、工具版本、超时与测试命令下运行 Terra max，并保存完整 prompt、输出、工具轨迹、tokens、耗时。
把模型身份从评估表中隐藏，至少让第二位评估者按同一 rubric 评分。
对每个角色至少重复多轮，报告均值、首轮通过率、人工纠正次数和失败类型。
再与 Sol high/medium、GPT-5.4 mini low 等候选路线比较，只有稳定差异才固化路由。
作者明确写道 “These are local workflow scores, not general intelligence scores.” 这是解释本结果的关键边界。
GPT-5.6 Terra
