GPT 5.6 Sol
OpenAI推出的GPT系列模型版本，适用于规划与推理任务
核心事实
时间轴 (近 90 天)
据 UP 主实测及社区反馈，DeepSeek-V4.1-flash 在衡量真实世界编程能力的核心指标上，已经超过了 Claude Opus 5、GPT 5.6 Sol 以及一众国产开源模型
博主指出基准对比存在四个折扣因素：测试框架不同（TerminalBench 1017 在 ClaudeCode 框架内运行而基線在 DeepSeek 框架内）、Artificial Analysis 自行测试旧版 Flash 的 TerminalBench 仅得 26.8% 而非 31.2%、竞品对比使用 Opus 5 和 GPT 5.6 Sol 而非最新型号、旧模型 NL2 repo 分数在不同表格中不一致（64.0 vs 65.4）。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Terminal Bench 4.0 上的得分从 31.2% 提升至 42.3%，超过 GPT 5.6 Sol 的 39.9%。
在作者10条提示词的测试中，Model Router相比直接用GPT 5.6 Sol带来了37.7%的成本节省
在作者的测试中，使用Model Router后平均延迟比直接用GPT 5.6 Sol略慢，且质量胜率出现下滑
在DeepSuite基准上Grok 4.7得71%，GPT 5.6 Sol为72.7%，Fable 5.1为70%，Astra Max以74.1%登顶
文中提到的"GPT 5.6 Sol"和"Luna"等名称目前并非官方公开发布的产品，可能是作者对未来模型的想象或内部代号
在音乐播放器实测中，GPT 5.6 Sol花费约44元用时43分钟，GLM-5.3 Flash花费0.37元且用时更短
UP主建议采用主力加副手的模型组合策略：保留GPT等旗舰模型用于关键交付任务，用GLM-5.3 Flash等高性价比模型处理批量重复试错型任务
A developer gave an AI agent (referred to as 'GPT 5.6 Sol') real-world system permissions and financial tools with the directive 'Make as much money as possible'
全部知识事实 (8)
在DeepSuite基准上Grok 4.7得71%，GPT 5.6 Sol为72.7%，Fable 5.1为70%，Astra Max以74.1%登顶
65%待验证据 UP 主实测及社区反馈，DeepSeek-V4.1-flash 在衡量真实世界编程能力的核心指标上，已经超过了 Claude Opus 5、GPT 5.6 Sol 以及一众国产开源模型
50%待验证博主指出基准对比存在四个折扣因素：测试框架不同（TerminalBench 1017 在 ClaudeCode 框架内运行而基線在 DeepSeek 框架内）、Artificial Analysis 自行测试旧版 Flash 的 TerminalBench 仅得 26.8% 而非 31.2%、竞品对比使用 Opus 5 和 GPT 5.6 Sol 而非最新型号、旧模型 NL2 repo 分数在不同表格中不一致（64.0 vs 65.4）。
50%待验证DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Terminal Bench 4.0 上的得分从 31.2% 提升至 42.3%，超过 GPT 5.6 Sol 的 39.9%。
50%待验证文中提到的"GPT 5.6 Sol"和"Luna"等名称目前并非官方公开发布的产品，可能是作者对未来模型的想象或内部代号
50%待验证UP主建议采用主力加副手的模型组合策略：保留GPT等旗舰模型用于关键交付任务，用GLM-5.3 Flash等高性价比模型处理批量重复试错型任务
50%待验证在音乐播放器实测中，GPT 5.6 Sol花费约44元用时43分钟，GLM-5.3 Flash花费0.37元且用时更短
50%待验证A developer gave an AI agent (referred to as 'GPT 5.6 Sol') real-world system permissions and financial tools with the directive 'Make as much money as possible'
85%