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 SolMax进行了全面评测。我们想探究的是GPT-5.6 SolMax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-5.5xhigh比GPT-5.6 SolMax的提升体现在哪些层面综合能力和效率来看GPT-5.6 SolMax是否值得选、适合怎样选榜单概览访问晓天衡宇评测社区查看大语言模型7月榜单完整结果。核心结论结论一Agentic 维度略超 Fable 5自主规划是长板GPT-5.6 SolMax获得总榜第 2 名仅次于 Claude Fable 5前代 GPT-5.5xhigh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。SolMax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 SolMax与 GPT-5.5xhigh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SolMax的 Token 消耗减少了 14%。对 GPT-5.5xhigh用户而言切换到 SolMax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 SolMax 推理成本比 Claude Fable 5 低 40%比 GPT-5.5xhigh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SolMax强在哪弱在哪总分层面GPT-5.6 SolMax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-5.5xhighGPT-5.6 SolMax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 SolMax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 SolMax 得分 57.60略微领先 Claude Fable 5 0.22 分。从二级维度看GPT-5.6 SolMax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 SolMax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 SolMax得分落后于 Fable 5较 GPT-5.5xhigh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 SolMax得分 82.1低于 Claude Fable 5 的 86.73也略低于 GPT-5.5xhigh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 SolMax与 GPT-5.5xhigh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 SolMax得分 76.22落后 Claude Fable 5 2.49 分领先 GPT-5.5xhigh1.39 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 SolMax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 SolMax得分 86.87较 GPT-5.5xhigh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 SolMax得分 84.7仅落后 Claude Fable 5 约 1.28 分较 GPT-5.5xhigh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 SolMax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-5.5xhigh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 SolMax与 Claude Fable 5 差距最大的维度落后 4.66 分。相较 GPT-5.5xhigh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 SolMax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 SolMax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 SolMax反而较 GPT-5.5xhigh出现了明显退步。知识储备、记忆及长上下文上GPT-5.6 SolMax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 SolMax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 SolMax代际进步相对突出的一项得分 71.25较 GPT-5.5xhigh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 SolMax得分 76.80落后 Claude Fable 5 1.49 分。较 GPT-5.5xhigh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 SolMax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 SolMax的优势所在得分 94.1反超 Claude Fable 5也是较 GPT-5.5xhigh涨幅最大的一项。这说明 GPT-5.6 SolMax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 SolMax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 SolMax得分 84.43明显落后 Claude Fable 5 2.47 分较 GPT-5.5xhigh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 SolMax的推理速度为 68 tokens/s它相比 GPT-5.5xhigh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 SolMax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 5GPT-5.6 SolMax的 API 价格为 78.8 RMB与 GPT-5.5xhigh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 SolMax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 SolMax为 36 MTokens处于三者的中间地带。相比于 GPT-5.5xhigh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 SolMax能力与速度均处于中间区间。GPT-5.5xhigh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 SolMax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-5.5xhigh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 SolMax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 SolMax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 SolMax优势在规划能力。相对于 GPT-5.5xhigh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 SolMax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 SolMax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-5.5xhigh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。写在最后最新大语言模型评测榜单已同步上线至晓天衡宇•评测社区官网欢迎大家访问查看更详细的评测数据。关注晓天衡宇•评测社区官方账号获取更多大模型相关知识~