正文：
需要说明的是，本次评测侧重中文场景下的综合能力考察，覆盖教育、医疗、金融、法律、推理数学、语言指令、Agent工具调用以及coding八个板块。GPT-5.6 Sol官方主推的长程Agent、复杂代码修复、网络安全和科研任务，仍需要结合文末官方评测一起看。
gpt-5.6-sol-pro版本表现：
测试题数：约1.5万
总分（准确率）：74.4%
平均耗时（每次调用）：28s
平均token（每次调用消耗的token）：4882
平均花费（每千次调用的人民币花费）：398.7
1、新旧对决
对比上一代参照模型gpt-5.5，gpt-5.6-sol-pro的变化并不是中文综合总分继续上探，而是一次更偏长程任务和高成本推理的产品定位切换：总分小幅回调，但平均token和调用花费明显增加。数据如下：
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
*输出价格单位： 元/百万token
整体总分小幅回调：gpt-5.6-sol-pro总分为74.4%，相比gpt-5.5的75.3%下降0.9个百分点，排名从第4位调整至第8位。仅看ReLE中文综合准确率，Sol Pro并没有超过上一代gpt-5.5。
Coding提升最清楚：coding从71.5%提升至75.0%，提升3.5个百分点。这与官方强调智能体编程、复杂代码修复和长程工程任务的方向一致，也是本次细分项中最值得关注的正向变化。
金融、教育和语言小幅改善：金融从83.7%提升至85.7%，提升2.0个百分点；教育从61.4%提升至63.5%，提升2.1个百分点；语言与指令遵从从72.2%提升至72.8%，提升0.6个百分点。这些变化说明Sol Pro并不是只在代码方向有增量，部分中文文本任务也有小幅改善。
多个强项出现回调：法律与行政公务从89.0%降至84.3%，下降4.7个百分点；agent与工具调用从65.0%降至57.5%，下降7.5个百分点；推理与数学计算从83.7%降至82.4%，下降1.3个百分点；医疗与心理健康从88.0%微降至87.9%。
Token消耗增加明显：平均token从955增至4882，约为上一代的5.1倍。这与官方把Sol定位为更强长程推理和Agent任务模型相吻合。
成本压力很突出：输出价格同为210.0元/百万token，但每千次调用花费从158.5元升至398.7元，约为gpt-5.5的2.5倍。
2、横向对比
在当前主流大模型竞争格局中，gpt-5.6-sol-pro作为OpenAI面向长程Agent和高难任务的新旗舰表现如何？我们从三个维度进行横向对比分析：
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
同成本档位对比
300元以上高成本档：gpt-5.6-sol-pro（74.4%，398.7元）是当前总榜中调用花费最高的一档。可比模型包括doubao-seed-evolving（75.5%，304.7元）、doubao-seed-2-1-pro-260628（74.8%，313.2元）和claude-sonnet-4.5-thinking（66.2%，305.1元）。在这一档里，gpt-5.6-sol-pro成本最高，但总分低于两款豆包模型，高于claude-sonnet-4.5-thinking。
速度有一定优势：gpt-5.6-sol-pro平均耗时28s，明显快于doubao-seed-evolving（267s）和doubao-seed-2-1-pro-260628（276s），但慢于claude-opus-4.8-thinking（19s）、gpt-5.5（15s）和gemini-3.5-flash（13s）。
向下看低成本强模型：qwen3.7-max（76.9%，99元）、qwen3.6-max-preview（75.4%，139.2元）、gpt-5.5（75.3%，158.5元）、gemini-3.1-pro-preview（75.2%，250.5元）都以更低成本取得了更高总分。仅从中文综合准确率和调用成本看，gpt-5.6-sol-pro不是成本效率比最突出的选择。
更低成本档位压力也很大：qwen3.7-plus（73.5%，31.7元）、qwen3.5-plus（73.3%，22.9元）、glm-5.2（73.0%，110.5元）、kimi-k2.7-code（72.6%，49.7元）与gpt-5.6-sol-pro的总分差距不大，但调用成本低很多。
新旧模型对比
产品线分工更清楚：gpt-5.5仍是OpenAI当前ReLE中文总分最高的模型，并且15s耗时和955平均token更适合高频调用；gpt-5.6-sol-pro则以28s、4882平均token和398.7元/千次调用的成本，指向更长推理、更复杂Agent和更高风险任务。
放到近期新模型里看：gpt-5.6-sol-pro低于总榜第1至第7名模型，包括qwen3.7-max（76.9%，99元）、doubao-seed-evolving（75.5%，304.7元）、qwen3.6-max-preview（75.4%，139.2元）、gpt-5.5（75.3%，158.5元）、gemini-3.1-pro-preview（75.2%，250.5元）、doubao-seed-2-1-pro-260628（74.8%，313.2元）和claude-opus-4.8-thinking（74.7%，238.2元）。它处在头部区间。
开源VS闭源对比
闭源阵营中的高价旗舰：gpt-5.6-sol-pro属于商用闭源模型，在闭源模型中高于gemini-3.5-flash（73.9%，151.2元）、gpt-5.4-high（72.6%，122.3元）、claude-opus-4.8（71.5%，99.4元）和grok-4.5（70.0%，125.7元），但低于qwen3.7-max（76.9%，99元）、doubao-seed-evolving（75.5%，304.7元）、qwen3.6-max-preview（75.4%，139.2元）、gpt-5.5（75.3%，158.5元）和gemini-3.1-pro-preview（75.2%，250.5元）。
开源阵营的成本压力明显：qwen3.5-plus（73.3%，22.9元）、glm-5.2（73.0%，110.5元）、kimi-k2.6（72.9%，100.4元）、kimi-k2.7-code（72.6%，49.7元）、deepseek-v4-pro（71.7%，54.3元）都以明显更低成本提供接近的中文综合总分。对于成本敏感的中文文本任务，开源阵营仍然有很强吸引力。
选型逻辑要看任务形态：官方强调的长程Agent、网络安全、生物科学和复杂知识工作，才是它更需要被验证的场景。如果任务需要更长链路、更高风险控制和更复杂工具协同，Sol Pro的定位才更容易体现。
3、官方评测
根据OpenAI官方预览博客（https://openai.com/zh-Hans-CN/index/previewing-gpt-5-6-sol/）及7月9日正式发布说明（https://openai.com/index/gpt-5-6/），GPT-5.6系列包括Sol、Terra和Luna三个模型。其中Sol是旗舰模型，官方强调其在智能体编程、知识工作、网络安全、生物科学和安全防护方面的表现。
工程与Agent能力
官方给出的核心信息是，GPT-5.6 Sol在Terminal-Bench 2.1、DeepSWE和SWE-Bench Pro等工程任务上表现突出。OpenAI在正式发布说明中还提到，GPT-5.6 Sol在Coding Agent Index上取得80分，比Claude Fable 5高2.8分，并且输出token不到对方一半、完成时间不到一半、成本约低三分之一。需要说明的是，以上为官方口径，部分竞品数据来自公开资料或榜单，横向比较需留意测试口径差异。
知识工作与科研任务
官方称，GPT-5.6 Sol在高难知识工作和复杂研究类任务上有明显进步。这里需要区分不同配置口径：
官方正文给出Agents' Last Exam 53.6分这一口径，但正式发布页表格列出的GPT-5.6 Sol为52.7%；
BrowseComp最高值92.2%对应Sol Ultra，普通Sol表格值为90.4%；
OSWorld 2.0中Sol为62.6%。OpenAI还强调，Sol在生物科学任务GeneBench中取得更好结果，同时使用更少token。
网络安全与安全防护
网络安全是官方重点强调的方向。OpenAI称，GPT-5.6 Sol在ExploitBench、ExploitGym和SEC-Bench Pro上达到新的内部高位。
正式发布说明中，Sol在ExploitBench上达到73.5%，高于GPT-5.5的47.9%；
在SEC-Bench Pro上达到71.2%，高于GPT-5.5的45.8%。官方也表示，针对潜在有害网络能力，OpenAI已为GPT-5.6系列部署更严格的安全防护，使一类潜在有害网络行为的阻断效果提升约10倍。
非线智能官网https://nonelinear.com 已上线gpt-5.6-sol-pro版，欢迎深度体验。 同时，非线智能API可连接超480+全球模型，支持一键Api聚合以及Api中转，提供稳定的企业级服务。 登录github账号，领20-50元体验金。接入gpt-5.6-sol-pro就用非线智能API。
