评测背景

OpenAI 发布了据称是“迄今为止能力最强”的模型：GPT-5.6 Sol。

Sol 作为高阶旗舰模型，主要面向复杂代码、深度研究、长周期 Agent、网络安全和科学分析等高难任务。

它分为 Max 和 Ultra 两种推理强度：

• Max 侧重深度推理，为单次推理分配更多算力与思考时间，提升复杂代码生成、数学证明和长链路分析等高难任务的质量上限；

• Ultra 偏向多智能体并行协同，更适合长流程、跨步骤的复杂任务。

我们沿用晓天衡宇大语言模型榜单评测体系，从 Agentic、Coding、General、Reasoning 四个一级维度及 18 项二级评测集，对 GPT-5.6 Sol（Max）进行了全面评测。

我们想探究的是：

• GPT-5.6 Sol（Max）和当前排名更靠前的 Claude Fable 5 正面对比，差距在哪里？

• 和前代 GPT-5.5（xhigh）比，GPT-5.6 Sol（Max）的提升体现在哪些层面？

• 综合能力和效率来看，GPT-5.6 Sol（Max）是否值得选、适合怎样选？

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核心结论

结论一：Agentic 维度略超 Fable 5，自主规划是长板

GPT-5.6 Sol（Max）获得总榜第 2 名，仅次于 Claude Fable 5，前代 GPT-5.5（xhigh）暂居第 3。

能力结构上，它并非全面落后于 Fable 5，在 Agentic 一级维度上实现了轻微的超越。Sol（Max）的长处在于复杂任务上的自主性：主动拆解目标、规划任务路径，但工具执行、知识交互和任务闭环层面暂未同步提升。

两者差距集中在知识储备、记忆、场景推理、数学推理等基础能力层面。整体而言，Fable 5 能力覆盖仍然更完整。

结论二：跨代对比，同价且能力略强

GPT-5.6 Sol（Max）与 GPT-5.5（xhigh）定价几乎相同，四个一级维度均有小幅提升，集中体现在自主规划、多语言工程和幻觉控制等。

更显著的变化在于效率侧：Sol（Max）的 Token 消耗减少了 14%。

对 GPT-5.5（xhigh）用户而言，切换到 Sol（Max）意味着能力没有退步、单价基本不变、调用成本更低。

结论三：相比 Fable 5 成本优势更明显

GPT-5.6 Sol（Max） 推理成本比 Claude Fable 5 低 40%，比 GPT-5.5（xhigh）低 14%。

它的优势不是单纯输出快或更省 Token，而是以更低的调用成本提供了三者中次高的综合能力。

评测体系

本榜单基于智能体、代码、通用、推理四大能力维度进行综合评估，基于加权分数计算模型的平均得分进行排序。

其中，智能体占比最高为 35%，代码与推理各占 25%，通用占 15%。

深度解读

Sol（Max）强在哪，弱在哪？

总分层面，GPT-5.6 Sol（Max）得分 69.10，较 Claude Fable 5 落后 1.62 分，最主要的差距集中在 General 维度。它并非全面落后于榜单第 1 名，在 Agentic 维度则实现了轻微的超越。

对比 GPT-5.5（xhigh），GPT-5.6 Sol（Max）四项均有小幅度提升，总分领先 0.75 分。

只看差值很难得出显著提升或落后的结论。

GPT-5.6 Sol（Max）的性能究竟强在哪里、短板又藏在哪，体现了什么样的代际提升策略？我们还要下探到二级维度来看。

Agentic：总分微弱领先，规划能力优势明显

在 Agentic 维度上 GPT-5.6 Sol（Max） 得分 57.60，略微领先 Claude Fable 5 0.22 分。

从二级维度看：

GPT-5.6 Sol（Max）的 Agentic 表现可以概括为规划能力有提升，执行能力维持稳定：

• DeepPlanning 是 GPT-5.6 Sol（Max）优势最明显的一项，得分 62.3，大幅领先 Claude Fable 5 7.3 分。这表明它在复杂目标拆解、步骤编排和长任务路径规划方面表现相对更强。

• BrowseComp-ZH 上 GPT-5.6 Sol（Max）得分落后于 Fable 5，较 GPT-5.5（xhigh）的 48.3 有所提升。它在网页检索与工具协同等方面的表现虽已有代际进步，但尚未超过 Claude Fable 5。

• TAU3-Bench 上 GPT-5.6 Sol（Max）得分 82.1，低于 Claude Fable 5 的 86.73，也略低于 GPT-5.5（xhigh）的 82.7。从代际提升角度来看，它的优化重心更偏向规划，而在知识落地、多轮交互及执行闭环等方面则基本保持在原有水平。

• Seal-Hard 上 GPT-5.6 Sol（Max）与 GPT-5.5（xhigh）同为 35.3 分，Claude Fable 5 为 35.0 分，三者未形成明显差异。

Coding：多语言工程赶上，终端和科学计算是短板

Coding 方面 GPT-5.6 Sol（Max）得分 76.22，落后 Claude Fable 5 2.49 分，领先 GPT-5.5（xhigh）1.39 分。

具体来看，它的提升并非平均分布在所有 Coding 子维度上，主要集中在多语言软件工程。

从二级维度看：

GPT-5.6 Sol（Max）在 Coding 上长于代码库理解和工程修改，相对弱于终端执行与科研编程。

• SWE-Multilingual 上，GPT-5.6 Sol（Max）得分 86.87，较 GPT-5.5（xhigh）提升 7.2 分，是最明显的进步项，与 Claude Fable 5 仅差 1.98 分。在代码库理解、跨语言定位问题和工程修改能力上开始接近领先水平。

• ClawEval 上，GPT-5.6 Sol（Max）得分 84.7，仅落后 Claude Fable 5 约 1.28 分，较 GPT-5.5（xhigh）提升 0.4 分。它在通用代码辅助能力上保持了前代水平，代际变化不大。

• Terminal-Bench-Pro 与 SciCode 是 GPT-5.6 Sol（Max）相对明显的短板。得分分别为 57.81 和 56.9，与 Fable 5 差值明显。前者相较 GPT-5.5（xhigh）还略有下降。这表明它在终端操作、调试纠错及科研代码任务上还有提升空间。

• Livecode-Bench-V6 上三者没有明显分差，算法编程能力基本相当。

General：指令遵循强于 Fable 5，知识覆盖是明显短板

General 维度是 GPT-5.6 Sol（Max）与 Claude Fable 5 差距最大的维度，落后 4.66 分。相较 GPT-5.5（xhigh）略微提升，但更值得关注的是三者之间的通用能力结构差异。

从二级维度看：

GPT-5.6 Sol（Max）的通用能力分化明显：幻觉控制有进步，指令遵循有相对优势，知识广度、记忆和长文本处理待提升。

• 指令遵循上，GPT-5.6 Sol（Max）得分 72.7，领先 Claude Fable 5 9.2 分。在格式约束、流程遵循上，它的表现更优，更擅长明确按照要求作答。但此单项上 GPT-5.6 Sol（Max）反而较 GPT-5.5（xhigh）出现了明显退步。

• 知识储备、记忆及长上下文上，GPT-5.6 Sol（Max）分别落后 Claude Fable 5 10.1 分、5.35 分和 2.5 分。结合代际差异来看，GPT-5.6 Sol（Max）更像是小幅度补齐记忆短板，长上下文能力则基本持平。

• 幻觉控制是 GPT-5.6 Sol（Max）代际进步相对突出的一项，得分 71.25，较 GPT-5.5（xhigh）提升 4.4 分，在事实准确性上表现相对更优，但与 Claude Fable 5 仍有 4.55 分差距。

Reasoning：科学推理领先，场景推理相对落后

Reasoning 层面，GPT-5.6 Sol（Max）得分 76.80，落后 Claude Fable 5 1.49 分。较 GPT-5.5（xhigh）提升幅度不算大，更像是守住已有竞争力优势，而未形成明显突破。

从二级维度看：

GPT-5.6 Sol（Max）的科学推理表现突出，场景推理相对偏弱。

• 科学推理是 GPT-5.6 Sol（Max）的优势所在：得分 94.1，反超 Claude Fable 5，也是较 GPT-5.5（xhigh）涨幅最大的一项。这说明 GPT-5.6 Sol（Max）在三个模型中更擅长基于专业知识进行分析推论。

• 场景推理则是落后最明显的维度：GPT-5.6 Sol（Max）得分 50.5，落后 Claude Fable 5 3.4 分。在日常情景理解和常识推断方面，它的表现相对于 Fable 5 还有提升空间。

• 数学推理上 GPT-5.6 Sol（Max）得分 84.43，明显落后 Claude Fable 5 2.47 分，较 GPT-5.5（xhigh）也微降 0.47 分，未出现明显代际提升。

效率分析

优势不在最快，在能力-成本平衡

推理速度差异：同一梯队中上区

GPT-5.6 Sol（Max）的推理速度为 68 tokens/s，它相比 GPT-5.5（xhigh）慢约 13%，比 Claude Fable 5 则快了约 6%，在同梯队模型中属于中等偏上的速度水平，三者之间并未形成决定性的速度差距。

推理速度反映模型开始回答后的生成节奏。在实际体验中，GPT-5.6 Sol（Max）的回答展开速度会略微快于 Fable 5，但不及上一代模型。

API 价格差异：与前代基本持平，显著低于 Fable 5

GPT-5.6 Sol（Max）的 API 价格为 78.8 RMB，与 GPT-5.5（xhigh）的 78.75 RMB 基本持平，比 Fable 5 的 140 RMB 低约 44%。

这样的 API 单价意味着 GPT-5.6 Sol（Max）基本上做到了同价升级，价格微增但能力相对更强；相较于 Fable 5，它则以明显的价格优势提供了接近的能力表现。

模型能力×Token 消耗差异：代际改善明显

单看本次评测中的 Token 消耗表现，GPT-5.6 Sol（Max）为 36 MTokens，处于三者的中间地带。

相比于 GPT-5.5（xhigh），它的 Token 消耗减少约 14%，能力提高 0.75 分。这说明 Token 使用效率整体有所提升。

Fable 5 则以更低的 34 MTokens 换来了更高的能力得分，仅论 Token 使用效率，它是最具优势的。

不过更省 Token 并不能等同于最终更便宜，Fable 5 的 API 单价会部分抵消用量方面的优势，引入推理成本对比会更明显。

模型能力×推理速度：各有取舍，未拉开明显梯度

结合模型能力与推理速度来看，三款模型在速度—能力坐标上各有取舍，并未形成明显的绝对领先：

• GPT-5.6 Sol（Max）能力与速度均处于中间区间。

• GPT-5.5（xhigh）相对输出速度最快，能力表现略微落后。

• Fable 5 在本组模型能力总分最高，速度相对最慢。

模型能力×推理成本：性价比优势显现

结合模型能力和推理成本来看，GPT-5.6 Sol（Max）的相对优势终于显现。

它的推理成本为 70920 RMB，在本次对比的模型中是最低的，约为 Claude Fable 5 的 60%、GPT-5.5（xhigh）的 86%。

相比前者，它的能力已经相对接近，成本节省却很明显；相比后者，它省了成本，还提升了能力。

因此，GPT-5.6 Sol（Max）优势不在于能力、速度或单项效率的绝对领先，而是成本和能力的平衡做到了三者最优。

综合判断

GPT-5.6 Sol（Max）是当前前沿模型中能力最接近 Fable 5、且成本相对更低的选择。

能力结构上，GPT-5.6 Sol（Max）优势在规划能力。相对于 GPT-5.5（xhigh），它的升级体现在自主规划与代码库工程能力，更擅长复杂目标拆解、路径设计、代码理解、工程修改，但工具执行与交互闭环方面未有明显的同步提升。在知识储备、长上下文、科研编程、场景与数学推理方面，它与综合能力更强的 Fable 5 仍有差距。

效率表现上，它不是单纯输出最快或 Token 用量最省的前沿模型。它凭借相对较低的单价和相对较少的 Token 用量，最终将调用成本压到了三款前沿模型中的最低。单次调用成本更低，在高频场景下成本优势会更明显。

实际选型上，GPT-5.6 Sol（Max）是值得的：如果涉及高频运行工作流，同时需要控制调用成本，GPT-5.6 Sol（Max）相对更具有吸引力。Fable 5 作为综合能力更强的模型，承担低频高价值任务首选；GPT-5.5（xhigh）的吸引力则在于三者最快的输出速度。

注：本文结论基于晓天衡宇本期评测体系与样本，反映模型在该评测框架下的相对表现，不代表所有业务场景中的绝对优劣。实际选型仍建议结合具体任务、成本预算与业务验证结果综合判断。

写在最后

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