GPT‑5.5和5.6，升级差距在哪？
5.5 到 5.6，差距不在跑分7月，GPT-5.6 发布。媒体都在刷跑分，Sol、Terra、Luna，谁比谁强几个点。但我用了快一个月，真正拉开差距的不是跑分，是体验，是价格。1 先看数字代码工程 Terminal-Bench，5.5 是 83.4%，5.6 Sol 到 91.9%。长文本稳定上限，从 5.5 的 10 万字易断裂，到 Sol 的 30 万字以上。数字不算颠覆，体验才是。2 回答不跑偏了同一个问题重新问一遍，5.5 的答案会变，追问十几轮开始前后矛盾。5.6 几十轮上下文保持逻辑一致，改 bug 改了三轮，也不会推翻第一轮的结论。3 长文本，从压缩到理解5.5 读长文档，前面懂了后面漏。5.6 几十页的 PDF、合同、论文，能建立全文之间的联系，不是压缩文字，是真读懂了每一部分的关系。4 编程，从写代码到做项目5.5 写 Demo 很行，进项目就露怯，命名乱、风格不统一、改一处崩一块。5.6 照着项目现有规范写，先理解结构，再往里面补。实测五个真实场景，它更像人在交付，不是交作业。5 看图与输出5.5 看图只认元素，5.6 会点评布局和交互，直接给优化建议。输出上，5.5 粗糙、要手动返工，还出了名的过度风控，5.6 输出接近可交付，风控精准不误伤。6 价格，最狠的一刀5.5 只有一种定价，输入每百万 token 5 美元、输出 30 美元，好用，但贵。5.6 拆成三档。Sol 旗舰延续原价，Terra 主力直接半价、性能对标甚至超过 5.5，Luna 轻量输入 1 美元、输出 6 美元。7 为什么敢降价答案藏在技术报告里的 RSI，递归自我改进指数，Sol 比 5.5 高了 16.2 分。官方给了一个案例。给 Sol 一条模糊指令训练轻量模型，它自己选 GPU、定配置、跑流程，产出了 Luna。这个活两位资深研究员要做两周，Sol 用了不到一天。高价的 Sol 孵化低价的 Luna，边际成本断崖式下降。这不是慈善，是把成本曲线压下去的分层机器。8 写在最后对还停在 5.5 的用户，别等 GPT-6 了，Terra 就是最该换的那一档。对国产模型厂商，这是今年最需要正视的一份价格单。AI 的下半场，拼的不是谁更聪明。是谁先让普通人用得起。
发布于 湖南
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