Opus 5.5 对 GPT-6 实测数据点
oil欧呦同 Skill 同任务实测（2026-09-27）：Opus 5.5 比 Opus 5 降价 40%、有真 100 万上下文；20 美金档 5 小时额度内把他 1.4 万行的视频框架（真正决定画面的源码仅 651 行）全部重构并出片。GPT-6 Sol/Luna 较上代降价 50% 至 60% 但体验退步：指令遵循差、Skill 召回弱、擅自把项目名翻译成中文。单人体验级结论、无 benchmark，模型迭代快，保质期按季度算。
这条实测背后有个更大的论断：代码能力差距不大时，决定 Agent 实际体验的是表达力——能不能把 Review 结果、修改理由、设计方案用人话说清楚，表达力差就意味着用户每次都要自己”翻译”模型输出，介入频率飙升，AI 省事的承诺落空。差距在实测里很具体：Review 输出，Opus 的总结”谁来都能看懂”，GPT 写的东西框架作者自己都看不懂；设计产出，Opus 理解 Skill 意图、页面克制有设计感，GPT 到处塞无意义小字、违反 Skill 指令也不改；代码质量，GPT 写硬编码 if-else 还给 if-else 配测试、每次改动靠打补丁，Opus 更整洁；视频生成，Opus 做出真正的动画设计（转场、高亮放大），GPT 产出的是”会动的 PPT”。作者原话：写代码能力根本不是瓶颈，更大的瓶颈是任务规划能力、需求理解和交流感受。旁证同样扎心：GPT-6 Sol/Luna 比 GPT-5.6 同型号更差——版本号升、能力降，表达力不是”版本越新越好”，训练方向偏了会退化。可带走的选型测试只有一步：让模型 Review 自己的代码，看输出你能不能读懂。
尺子的边界也要记着：任务就是纯代码生成（比如写一个函数）时，表达力权重下降，代码准确率才是瓶颈；表达力差不等于语气差——GPT 的问题不是态度不好，是写出来的东西人看不懂，这是两种不同的失败模式；Skill 框架质量会放大或缩小表达力差距，Skill 写得越清晰差距本该越小，GPT 连清晰的 Skill 都执行不好，说明问题更深。
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