最近看 Opus 5.5、GPT-6 Sol、Luna 的各种榜单，我越来越觉得一件事：2026 年还只看 Benchmark 选模型，有点像当年看安兔兔跑分买手机。 😂

最有意思的是 Opus 5.5，官方 FrontierCode 里 Medium 54.6%，Max 54.4%。当然这 0.2 基本没啥统计意义，但它至少提醒了一件事：想得更久 ≠ 一定干得更好。

我现在自己选 Coding Agent，反而越来越不关心「它跑了多少分」，更关心几个特别土但特别真实的数据：第一次能不能做对？会不会为了过测试偷偷改验收？跑 20 个任务有几个需要我亲自救火？最后每个真正做成功的任务到底花了多少钱？

甚至建议大家别再看别人测评了，自己找 30～50 个真实 Issue，把 Opus、Sol、Luna 全扔进去，统一验收标准，然后记一个表：成功数 / 重试次数 / 人工接管次数 / 总成本。

最后算两个数就够了：

Autonomy = 无人工介入完成数 ÷ 总任务数
Cost per Success = 总成本 ÷ 真正成功的任务数

你很可能会得到一个挺反常识的结果：最便宜的模型不一定最省钱，最强的模型也不一定最好用。一个贵两倍、但少让你擦三次屁股的模型，反而可能最便宜。

所以这轮 Opus 5.5、Sol、Luna 到底谁赢，我现在真没那么关心榜单了。

拉进同一个 Repo，扔 50 张真实工单进去，谁最少喊爸爸，谁就是你的 SOTA。🌚
#AI反常识howto #人工智能 #ai #大模型 #howto玩坏AI #chatgpt