能力 vs 帳單
指數 72.7 對應 Σ $24.0／MTok，Value 3.03。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。
專長尖兵CF-1.3math
GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Sol 定位為「專長尖兵」：Cheese Index 72.7（#5）。相對群體在特定深度維度抬升明顯，適合對齊任務面後單點突破。場景上最貼近「長程任務」。
2026-09-23 快照。 openai · 6 路交叉訊號 · Ops 65.0 · 最佳 Fit 長程任務 · openai
CHEESE INDEX
72.7#5
DEPTH
85.8
OPS
64.9
VALUE
3.03
BALANCE
70.0
CONSENSUS
70.0
Σ COST
$24.0
LATENCY
2139 ms
優勢訊號
- 多軸共識 70.0，交叉訊號分歧較小。
- 部署體感 Ops 65.0（延遲約 2139.0 ms），適合延遲敏感路徑。
- 專長「math」相對群體抬升 +41.6。
- 場景 Fit 首選「長程任務」（81.4）。
- 深度複合 85.8，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 未見明顯紅旗；仍建議用 3–5 個自家任務做最後驗證。
深度雷達
實線＝本模型 · 虛線＝群體中位
芝士軸
coding
agent
horizon
場景 Fit
★ 長程任務
生成原型
編碼代理
均衡穩健
成本優先
關鍵取捨
指數 vs 體感
Ops 65.0 與 Index 72.7 是否同向？若指數高但延遲差，適合作離線／批次，而非同步對話主路徑。
均衡 vs 尖峰
三軸平衡 70.0。分歧小，適合通用預設。
專長對齊
相對群體在「math」抬升 +41.6。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops64.9
Latency2139 ms
Throughput143.6
I / O$4 / $20
體感中段或偏弱：可作批次／離線，或搭配更快的分流模型。
驗證清單
- 用 3–5 個自家真實任務（含失敗案例）跑 A/B，勿只看排行分數。
- 記錄延遲 p50／p95、錯誤率與單位任務成本，對齊 Ops／Value 敘事。
- 只把「math」相關流量路由過來，避免通用聊天稀釋優勢。
- 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI，決定是否留在短名單。
能力細節
gpqa ★
coding ★
agent ★
math ★
knowledge ★
instruction ★
multimodal ★
reasoning