能力 vs 帳單
指數 69.9 對應 Σ $35.0／MTok，Value 2.0。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-1.3agent
GPT-5.5
GPT-5.5 定位為「專長尖兵」：Cheese Index 69.9（#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」。
2026-09-10 快照。 openai · 5 路交叉訊號 · 最佳 Fit 長程任務 · openai
CHEESE INDEX
69.9#5
DEPTH
73.3
OPS
—
VALUE
2.00
BALANCE
67.7
CONSENSUS
67.7
Σ COST
$35.0
LATENCY
—
優勢訊號
- 專長「agent」相對群體抬升 +27.1。
- 場景 Fit 首選「長程任務」（65.8）。
- 深度複合 73.3，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 尚無部署體感訊號，上線前請補延遲／吞吐實測。
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
編碼代理
生成原型
均衡穩健
成本優先
關鍵取捨
均衡 vs 尖峰
三軸平衡 68.0。軸向落差大，更適合專長路由而非一刀切。
專長對齊
相對群體在「agent」抬升 +27.1。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops—
Latency—
Throughput—
I / O$5 / $30
尚無 Ops 訊號：上線前請補延遲與吞吐實測。
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「agent」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 ★
hle ★
mcp
coding
agent ★
math ★
knowledge ★
instruction ★
multimodal ★
reasoning