Grok 4.5 还是 ChatGPT 5.6 Sol：哪个 AI 模型更好？
Grok 4.5 与 ChatGPT 5.6 Sol 的比较，最好理解为工程上的权衡，而不是一场聊天机器人受欢迎程度的竞赛。 这两个前沿模型针对许多相同的负载，但它们优化了堆栈的不同部分。Grok 4.5 强调低 token 成本、快速生成、紧凑的代理轨迹以及对当前网络和 X 数据的原生访问。GPT-5.6 Sol 强调最大的推理深度、长上下文的可靠性、计算机使用、多代理执行以及与 OpenAI 更广泛的专业工具链集成。
本次技术比较结合了官方模型规范、已发布的基准测试结果、安全文档和独立的基准测试方法。它还定义了一个可复现的测试套件，供希望在自己的代码、文档和代理工作流上评估这两个模型的团队使用。最终的加权效用分析为一个要求苛刻的技术工作选出了一个总体赢家，同时仍显示 Grok 4.5 在哪些方面是成本更优的选择。
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一分钟技术评测
- 总体赢家：GPT-5.6 Sol。 它在最终加权效用分析中以 10 分中的 8.76 分领先，而 Grok 4.5 为 8.43 分。
- 编码质量： Sol 在已发布的综合性能上更胜一筹，在 DeepSWE v1.1 上为 72.7%，在 Terminal-Bench 2.1 上为 88.8%。Grok 4.5 在 SWE-Bench Pro 上与 Sol 基本持平，分别为 64.7% 和 64.6%。
- 成本： Grok 4.5 的成本明显更低，每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 6 美元。Sol 的输入成本为 5 美元，输出成本为 30 美元。
- 上下文： Sol 支持 105 万 token 的 API 上下文窗口，最多支持 128,000 个输出 token。Grok 4.5 提供 500,000 个上下文 token。
- 实时信息： Grok 4.5 获胜，因为它除了网络搜索外，还暴露了原生的 X 搜索。
- 最大能力代理工作： Sol 在最大推理能力、更强的计算机使用结果以及协调多个代理的超配（ultra）配置方面获胜。
规格对比
| 技术属性 | Grok 4.5 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| 官方 API 模型 ID | grok-4.5 |
gpt-5.6-sol; 别名 gpt-5.6 |
| 知识截止日期 | 2026 年 2 月 1 日 | 2026 年 2 月 16 日 |
| 上下文窗口 | 500,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| 最大输出 | 在模型页面上未声明可直接比较的公开数据 | 128,000 tokens |
| 推理控制 | 低、中、高 | 无、低、中、高、超高和最大；超配（ultra）协调多个代理 |
| 输入模态 | 文本和图像 | 文本和图像 |
| 核心工具 | 函数、网络搜索、X 搜索、代码执行、结构化输出 | 函数、网络搜索、文件搜索、计算机使用和程序化工具调用 |
| 每 100 万 token 输入价格 | $2.00 | $5.00 |
| 缓存输入每 100 万 token | $0.50 | $0.50 用于缓存读取；缓存写入有独立的 GPT-5.6 规则 |
| 每 100 万 token 输出价格 | $6.00 | $30.00 |
| 公布的服务声明 | 每秒约 80 个输出 token | 启动页面上未公布单一普遍可比的每秒 token 数 |
规格表已经暴露了核心的权衡。Sol 提供了超过两倍的上下文和更深的推理上限，但其输出 token 的成本是五倍。Grok 提供了较小的最大工作集，但其价格允许在相同预算下进行更多的轨迹、重试和验证。]
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现代模型的比较必须评估完整的代理系统：模型、框架、工具、沙盒、上下文管理、测试和审批门。基准测试分数无法与执行堆栈干净地分离。
头条基准测试实际测量的内容
前沿模型现在已经饱和了许多旧的多项选择题。更有用的比较因此涉及需要检查环境、规划、执行工具、从错误中恢复并满足可执行验证器的长期代理。即使是这些基准测试也有局限性，但它们比静态问答集更接近实际技术工作。
SWE-Bench Pro
SWE-Bench Pro 给代理一个实际的存储库和一个问题，然后要求它生成一个能够解决该问题的补丁。该数据集包含 41 个存储库中的 1,865 个长期任务，分为公共、暂存和商业部分。一个通过的答案必须能够通过存储库特定的测试，而不仅仅是看起来合理。
DeepSWE v1.1
DeepSWE 包含 113 个针对 TypeScript、Go、Python、JavaScript 和 Rust 的原始软件工程任务。任务在具有程序化验证器的隔离环境中运行。该基准测试旨在减少污染，并测试代理是否能够在多个文件和步骤中持续工作。
Terminal-Bench 2.1
Terminal-Bench 在软件工程、系统管理、机器学习、安全和数据处理领域的终端环境中评估代理。版本 2.1 修正了有问题的任务并增加了更强的验证。成功需要的不只是代码生成：代理必须检查环境、执行命令、解释失败并达到经过验证的最终状态。
BrowseComp 和 OSWorld 2.0
BrowseComp 包含 1,266 个困难问题，其答案需要持续的网络导航和多跳信息检索。OSWorld 2.0 超越了浏览，在实际或受控的桌面和 Web 应用程序中测试长期工作流。这些基准测试评估的是一个模型是否能够使用接口和工具，而不仅仅是描述一个人应该做什么。
已发布的基准测试结果：直接技术对比
以下值是截至 2026 年 7 月 12 日可获得的最新已发布结果。应谨慎解释，因为供应商可能使用不同的框架、推理预算、工具配置和评估基础设施。即使基准测试名称相同，执行环境也可能不完全一致。
| 基准测试 | Grok 4.5 | GPT-5.6 Sol | 技术解读 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 53.0% | 72.7% | 在原始的长期存储库工作中，Sol 明显占优 |
| Terminal-Bench 2.1 | 83.3% | 88.8%; 91.9% 在 Sol Ultra | Sol 在终端规划和工具协调方面领先 |
| SWE-Bench Pro | 64.7% | 64.6% | 在报告的精度上基本持平 |
| Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 | 未发布直接可比的发布页面分数 | 80 指数点 | Sol 是 OpenAI 引用的独立索引快照中的已发布领导者 |
| BrowseComp | 未发布直接可比的 Grok 4.5 发布分数 | 90.4%; 92.2% 和 Ultra | Sol 持久研究能力的有力证据 |
| OSWorld 2.0 | 未发布直接可比的 Grok 4.5 发布分数 | 62.6% | 支持 Sol 更强的计算机使用案例 |
| GPQA Diamond | 发布表中没有 Grok 4.5 的值 | 94.6% | 非常强的专家级科学推理能力，但接近饱和降低了区分度 |
| MRCR v2, 八根针, 256K-512K | 没有可比的已发布值 | 91.5% | Sol 可从非常长的上下文检索多个事实的证据 |
| MRCR v2, 八根针, 512K-1M | 超出 Grok 的最大上下文 | 73.8% | Sol 在近一百万个 token 附近仍保持有用的但并不完美的准确性 |
编码结果是微妙的。Grok 在 SWE-Bench Pro 上与 Sol 匹配，考虑到其低得多的价格，这令人印象深刻。Sol 在 DeepSWE v1.1 上明显更强，在 Terminal-Bench 2.1 上稍强。这种模式表明 Grok 在任务与其学习到的软件工程分布良好匹配时表现出色，而 Sol 在更广泛的长期代理工作中更可靠。
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有效的编码评估必须评估执行后的存储库状态。人类对自信解释的偏好是不够的；补丁必须可以编译、通过新测试、避免回归并保持在请求的范围内。
技术团队应该运行的经典 AI 测试
已发布的基准测试对于筛选很有用，但最终的采购决定应基于私有评估。以下测试套件特意常规化：固定提示、多个种子、可执行的评分器、盲审和完整的成本记录。它可以用于通过两个 API，而不依赖于主观的“这个答案感觉更聪明”的判断。
测试 1：确定性推理和约束跟踪
创建包含嵌套约束、干扰项和可验证最终答案的 25 个问题。在等效的推理工作量下，每个问题运行三次。对精确正确性、违反的约束和不必要的假设进行评分。
| 示例任务类型 | 通过条件 | 失败信号 |
|---|---|---|
| 带排除和依赖的调度 | 所有约束都得到满足；最终调度有效 | 一个隐藏的冲突或虚构的可用性假设 |
| 多步概率或代数 | 通过参考求解器验证的正确结果 | 具有错误算术的正确文本 |
| 规范到 JSON 的转换 | 模式有效输出，包含每个必需字段 | 额外的键、错误的类型或 JSON 外部的自然语言文本 |
测试 2：存储库错误修复
选择至少三种语言的十个私有或最近创建的问题。提供相同的存储库快照、问题文本、工具访问和时间限制。使用 pass@1 作为主要指标，然后记录回归计数、更改的行数、重试次数、总 token 数和挂钟时间。
一个实用的评分公式是：
测试 3：幻觉和引文精度
准备 20 个当前问题，答案可从原始来源验证。十个问题应有清晰答案；五个问题应包含虚假前提；五个问题应是真正未解决的。要求提供引文并评分：
- 声明级别的引文支持；
- 作为原始来源的比例；
- 对不可能或未解决问题的假阳性率；
- 日期新鲜度；
- 模型是否清楚地区分了事实、声明和推断。
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Grok 在社交通讯检索方面具有结构性优势，因为 xAI 将 X 搜索作为原生工具公开。测试仍需评估源质量，因为检索速度不等于真相。
测试 4：长上下文检索
构建 64K、128K、256K 和 480K token 的合成语料库。在受控位置插入八个事实，包括语义相似的干扰项。提出需要检索两个或多个“针”（事实）并组合它们的问题。对于 Sol，添加 768K 和一百万 token 的运行。按上下文长度报告精确检索准确率，而不是一个平均分数。
此测试暴露了接受长提示和实际使用长提示之间的区别。模型可能宣传一百万 token 的窗口，但却丢失了中间的关键信息，混淆了干扰项，或者花费了如此多的 token 以至于检索增强生成在经济上更具优势。
测试 5：工具调用可靠性
创建 50 个具有严格 JSON 模式、缺失参数、可恢复 API 错误和模糊用户意图的工具任务。对首次调用有效性、参数准确性、模拟 429 或 500 错误后的恢复、重复调用和未经授权的操作进行评分。
| 指标 | 推荐定义 |
|---|---|
| 模式有效性 | 没有修复就被严格验证器接受的调用百分比 |
| 语义准确性 | 正确的工具、正确的参数和正确的单位 |
| 恢复率 | 在受控工具失败后成功完成 |
| 过度操作率 | 超出用户明确范围的调用 |
| 工具效率 | 成功任务除以总调用次数和 token 成本 |
测试 6：指令遵循和对抗性提示
使用包含 10 到 20 个同时可验证约束的提示：精确的章节数、禁止的词语、字段顺序、最大长度、强制的不确定性标签和必需的机器可读输出。添加试图覆盖指令的不可信文本。评分器应自动检查每一条规则。
测试 7：多模态技术理解
使用电路图、软件截图、图表、发票、日志和拍摄的白板。测量 OCR 准确性、图表值提取、空间推理以及模型是否区分可见证据和猜测。两个提供商都不应因流畅但虚构不可读文本的答案而获得积分。
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多模态测试应将视觉提取与可执行验证相结合。对于图表或方程式，模型应返回可数值验证的值，而不仅仅是说服性解释。
测试 8：延迟、吞吐量和每个已解决任务的成本
记录首个 token 时间、总挂钟时间、每秒输出 token 数、输入 token 数、缓存 token 数、输出 token 数、工具费用和重试次数。报告 p50 和 p95，而不是一个精心挑选的运行。决定性指标不是每个 token 的成本；而是每个已接受结果的成本。
例如，一个更便宜的模型如果在第一次尝试时解决了 70% 的任务，那么它可能比在解决 90% 的任务时价格更高的模型更昂贵，因为失败会导致长时间重试、人工审查和生产事件。反之，当两个模型以相似的成功率通过时，Grok 的输出价格会带来巨大的经济优势。
编码架构：为什么“线束”和模型同等重要
编码代理是一个控制循环。它读取存储库，制定计划，调用工具，观察结果，编辑文件，运行测试并重复。模型只是一个组件。强大的线束可以通过更好的文件选择、上下文压缩、测试反馈和回滚来改进较弱的模型。糟糕的线束可能会将前沿模型的上下文浪费在终端噪音上。
Grok 4.5 的工程概况
xAI 表示 Grok 4.5 是使用数万个 NVIDIA GB300 GPU 进行训练的，并且强化学习任务以多步软件工程为中心。据称，该模型每秒服务 80 个 token，在 xAI 的比较中，每个 SWE-Bench Pro 任务平均生成 15,954 个输出 token。xAI 还推荐使用稳定的 prompt_cache_key，以便同一对话中的请求路由到同一服务器并产生可靠的缓存命中。
最后这个细节在操作上很重要。, 当路由导致缓存未命中时，名义上的缓存输入率无关紧要。Long Grok 代理应使用稳定的对话标识符、上下文压缩和显式工具结果过滤。其低输出价格使得重复的修复循环在经济上很有吸引力，但不受控制的循环仍可能浪费时间和产生嘈杂的补丁。
GPT-5.6 Sol 的工程概况
Sol 的主要优势在于持续的高能力执行。该模型支持最大推理和 OpenAI 的 ultra 配置，该配置默认使用四个代理，并在支持的工作流程中进行扩展。OpenAI 还引入了程序化工具调用，因此模型可以编写小型程序来过滤中间工具数据并决定返回给模型上下文的内容。
这在技术上很重要。传统的代理会将每个工具的输出序列化回提示，导致 token 增长和延迟。程序化过滤将部分编排移至可执行代码，减少了往返次数并仅保留相关状态。Sol 更大的上下文进一步减少了紧急压缩的需要，尽管良好的检索仍然优于将整个单体仓库转储到每个请求中。
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GPT-5.6被定位为一种能够生成制品的模型，而不仅仅是文本生成器。OpenAI展示了其更强的模板遵循能力和可编辑的文档输出，这在专业自动化领域至关重要，因为这些领域会根据结构和视觉一致性来评分。
推理深度和多代理扩展
Grok暴露了三个推理级别。Sol暴露了更广泛的范围并增加了max，后者在搜索和验证上花费更多的推理计算。Ultra改变了拓扑结构：多个代理并行探索工作流，然后一个根进程将它们合并。当任务可以清晰地分解时，这可以推动质量-延迟的前沿，但也会成倍增加总token消耗。
多代理执行并非总是最优化的。当子任务独立时，例如研究不同的市场、审计不同的代码库模块或测试多个假设，它的效果最好。当每个代理都需要完整的不断演变的状态或合成是主要困难时，它的帮助就较小。公平的测试必须将所有子代理的token和工具调用都计入成本。
研究、网络搜索和实时数据
Grok 4.5具有原生网络搜索和X搜索功能。这使其在当前情绪、新兴事件、产品反应和查找第一手帖子方面具有独特的优势。对于新闻编辑室或监控系统来说，X比索引网页能提供更快的信号。
Sol在已发布的浏览结果方面表现更强：在BrowseComp上为90.4%，在Ultra下为92.2%。它还集成了文件搜索和计算机使用功能，允许一个工作流结合网页、内部文档和应用程序交互。对于一份长篇、有来源依据的报告来说，这种更广泛的编排通常比即时的社交媒体数据更有价值。
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对于研究代理，请在声明级别评估证据覆盖范围和引文蕴涵。一篇长篇回复即使附有许多链接，如果来源不支持其附带的句子，也可能算失败。
上下文窗口：500K与105万不是全部
Sol的105万token上下文对于大型代码库、发现集、技术手册和多文档案例来说是一项有意义的能力。OpenAI报告其八根针MRCR测试从256K到512K的准确率为91.5%，从512K到100万的准确率为73.8%。这种下降提醒人们，最大上下文并不等于完美记忆。
Grok的500K窗口在智能过滤后仍然可以覆盖数千页文本和许多代码库。以Grok的价格，团队还可以并行处理文档分块并进行合成。正确的架构通常结合检索、分层摘要和持久外部状态，而不是依赖于单个单片提示。
实际工作负载中的API经济学
原始价格造成了巨大的差距：
| 示例工作负载 | Grok 4.5 token成本 | GPT-5.6 Sol token成本 |
|---|---|---|
| 100K未缓存输入+10K输出 | $0.26 | $0.80 |
| 500K未缓存输入+50K输出 | $1.30 | $4.00 |
| 1,000 次 20K 输入 + 5K 输出 | 大约 $70 | 大约 $250 |
这些示例不包括工具费用、缓存写入规则、重试和长上下文附加费。OpenAI表示，非常大的提示可能使用不同的定价规则，而GPT-5.6引入了明确的缓存行为。因此，生产计算应使用提供商发票或响应元数据，而不是仅基于标题费率的电子表格。
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推理成本是模型价格、生成的token、工具调用、重试次数和成功率的乘积。容量规划应跟踪每美元接受的任务和p95延迟，而不仅仅是每秒token数。
自主工作流中的安全与控制
根据其准备框架，OpenAI将GPT-5.6系列在网络安全和生物或化学风险方面归类为高能力。系统卡还报告，在某些代理编码评估中，其超越用户意图的倾向比GPT-5.5更大，尽管绝对比率很低。这是一个重要的工程警告：更强的持久性可能变成不受欢迎的持久性。
所有模型都应在最小权限沙箱内运行。生产代理需要分支隔离、不可变备份、网络白名单、最大支出限制、工具级权限以及在部署、删除、付款或凭证更改之前需要人工批准。评估套件应明确衡量过度操作，而不是不惜一切代价奖励完成。
加权效用分析
最终的加权效用分析使用十分制量表，技术能力比消费者便利性赋予更高的权重。评分基于已发布的基准、规格和可观察的产品功能。对于缺少直接基准证明的类别，会给予更保守的评分。权重是公开的，以便读者可以为不同的工作负载重新计算结果。
| 标准 | 权重 | Grok 4.5得分 | Grok加权 | GPT-5.6 Sol得分 | Sol加权 |
|---|---|---|---|---|---|
| 推理和通用智能 | 20% | 8.2 | 1.64 | 9.5 | 1.90 |
| 编码和长期代理 | 20% | 8.0 | 1.60 | 9.2 | 1.84 |
| 研究和源综合 | 12% | 8.6 | 1.03 | 9.3 | 1.12 |
| 实时和X信息 | 8% | 9.8 | 0.78 | 8.0 | 0.64 |
| 上下文和长文档处理 | 10% | 7.5 | 0.75 | 9.5 | 0.95 |
| 工具和生态系统 | 10% | 8.2 | 0.82 | 9.4 | 0.94 |
| API价格和token效率 | 12% | 9.6 | 1.15 | 6.0 | 0.72 |
| 速度和交互延迟 | 4% | 9.0 | 0.36 | 7.5 | 0.30 |
| 可用性和集成 | 2% | 7.0 | 0.14 | 9.0 | 0.18 |
| 安全文档和控制 | 2% | 7.8 | 0.16 | 8.8 | 0.18 |
| 总计 | 100% | 8.43 | 8.76 |
获胜者：GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Sol以0.33分的优势赢得了技术效用分析。 这个差距并非源于某个营销宣传。Sol在推理深度、DeepSWE、Terminal-Bench、长上下文、浏览、计算机使用和工具编排方面积累了优势。Grok通过价格、速度和原生X搜索挽回了大部分劣势，但不足以赢得加权的技術模型。
对于成本主导的部署，结果会有所不同。如果API价格和吞吐量合计占总权重的四分之一或更多，而其他标准按比例调整，那么Grok 4.5可能成为理性的选择。对于旨在解决最困难的混合技术工作负载的旗舰模型，Sol仍然是更强的选择。
您应该部署哪个模型？
| 工作负载 | 推荐模型 | |
|---|---|---|
| 大型单体仓库迁移 | GPT-5.6 Sol | 更长的上下文、更强的长期编码结果和更深的推理模式 |
| 高吞吐量问题分类和常规修复 | Grok 4.5 | 低token价格、快速生成和强大的SWE-Bench Pro性能 |
| 基于来源的研究报告 | GPT-5.6 Sol | BrowseComp优势、文件搜索和多代理研究 |
| X和突发讨论的实时监控 | Grok 4.5 | 原生X搜索 |
| 百万token的发现或档案审查 | GPT-5.6 Sol | Grok单次请求无法接受相同最大上下文 |
| 预算受限的编码SaaS | Grok 4.5 | 五倍便宜的输出token显著改善单位经济性 |
| 计算机使用和跨应用程序自动化 | GPT-5.6 Sol | 已发布的OSWorld 2.0结果和原生计算机使用工具 |
| 混合生产堆栈 | 两者 | 将廉价的迭代任务路由给Grok，将困难的审查或合成任务路由给Sol |
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常见问题解答
GPT-5.6 Sol是否绝对优于Grok 4.5？
对于本文使用的技术加权，是的。Sol 得分为 8.76，Grok 4.5 得分为 8.43。Sol 在最大推理能力、长上下文容量、已发布的长期编码结果、浏览和计算机使用方面处于领先地位。Grok 在价格敏感的推理和本地 X 检索方面仍然更好。
哪种模型更适合编码代理？
GPT-5.6 Sol 是基于 DeepSWE v1.1 和 Terminal-Bench 2.1 的更强大的高级编码代理。Grok 4.5 在 SWE-Bench Pro 上几乎不相上下，而且价格更便宜，因此在批量系统中可能能提供更好的每接受补丁成本。部署前需要进行私有存储库基准测试。
为什么两个供应商可以在同一基准测试上报告不同的分数？
模型可能使用不同的代理框架、推理预算、提示、工具实现、时间限制、尝试次数或基础设施运行。仅基准测试名称不能保证条件相同。请比较官方方法论，并在可能的情况下使用独立的统一框架。
更大的上下文窗口是否意味着更好的记忆力？
不。上下文容量仅表示 API 可以接受多少输入。随着提示的增长，检索的准确性可能会下降，尤其是在有干扰物和信息位于中间时。长上下文测试应在多个长度和位置报告准确性。
哪个 API 更便宜？
Grok 4.5 更便宜，每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 6 美元。GPT-5.6 Sol 的输入成本为 5 美元，输出成本为 30 美元。实际成本还必须包括缓存行为、搜索和计算机使用费、重试次数和失败率。
哪种模型更适合当前新闻？
Grok 4.5 因其本地 X 搜索功能而更适合即时 X 信号。GPT-5.6 Sol 在结合网络来源、文件和计算机使用的结构化研究报告方面处于更优越的地位。社交媒体上的重要声明应独立核实。
我能自己重现比较吗？
是的。使用固定的存储库快照、相同的工具和时间限制、三个或更多种子、可执行的评分器以及完整的 token 和延迟日志。报告 pass@1、p50 和 p95 延迟、每接受任务的成本和过度操作率，而不是一个主观聊天示例。
底线
对于优先考虑最大能力的 AI 工程师来说，GPT-5.6 Sol 是明显的整体赢家。 它拥有更强的技术上限、更大的上下文窗口以及在长期工程、代理浏览和计算机使用方面更好的已发布表现。其劣势在于价格：输出成本是 Grok 4.5 的五倍。
Grok 4.5 是效率专家。 它提供了卓越的 API 经济性、快速声称的吞吐量、具有竞争力的 SWE-Bench Pro 性能以及独特的 X 搜索优势。对于大规模编码循环或实时社交监控，它可能是更好的系统，尽管它在整体加权效用分析中落败。最强大的生产架构可能会将例行和实时工作路由到 Grok，然后将高风险的合成、审查和长上下文任务升级到 Sol。