面对不同规模的 GPT5.6 级大模型，技术团队如何选择最适合全栈开发的版本？本文基于 FlowTask 任务看板系统在 UCloud 上的完整交付测试，从核心功能、权限安全、前端视觉、交互响应、后端数据、自动化测试和 Docker 交付七个维度对 Sol、Terra、Luna 进行量化打分，Terra 以 84 分夺得综合质量第一。
注：仅测试三个版本在本次项目中的表现，不构成行业权威结果，结果仅供参考。

核心结论

在优刻得 UCloud 云平台上通过对 FlowTask 全栈任务看板系统的完整交付测试，对比了三种 GPT5.6 级别大模型（Sol、Terra、Luna）的实战能力。

• Terra 84 分：综合质量最高，三服务 Docker Compose 可成功构建并启动，权限、筛选、日历、自动化测试形成完整闭环，适合正式交付项目。
• Sol 73 分：核心功能与权限覆盖最好，后端接口与安全实现扎实，适合需要强后端逻辑和高效编码的场景，但前端布局与 Docker 构建可复现性需要补验。
• Luna 56 分：成本极低、生成速度极快，页面与路由基本具备，但存在核心业务 Bug（状态修改 500、筛选不可用等），只适合快速原型验证，不能直接交付。

一、场景背景

GPT-5.6 刚全面上线没两天，朋友圈已经吵翻了——Sol、Terra、Luna 三档一字排开，贵的肉疼，便宜的怕菜。这就把老问题又推到台前：做全栈项目，到底该选哪一档？

嘴上争论没用，我们直接上活。拿一个覆盖前后端、数据库、自动化测试、Docker 交付的完整系统——FlowTask 团队任务看板，让 Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（轻量）在完全相同的 UCloud 云环境下，各凭本事独立交付一遍。

二、技术方案

统一任务范围

三个模型需要独立实现：

• 用户注册、登录和 JWT 鉴权；
• 项目创建和项目成员管理；
• edit、readonly 两级权限；
• 任务创建、编辑、删除和状态流转；
• 三列任务看板；
• 成员和状态筛选；
• 月历视图；
• 响应式页面、动画和完整交互状态；
• React 18 + TypeScript + Vite 前端；
• FastAPI + PostgreSQL + psycopg2 后端；
• Python Playwright 和 Pytest 自动化测试；
• frontend、backend、db 三服务 Docker Compose 本地交付。

评分标准

模块	分值	评分重点
核心功能	24	用户、项目、成员、任务、状态机、筛选、日历
权限与安全	15	readonly、非成员隔离、JWT、bcrypt、参数化 SQL
前端视觉与 CSS	18	固定设计系统、页面完成度、卡片、日历、状态样式
交互与响应式	10	动画、断点、长内容、键盘、可访问性
后端与数据	13	API、DDL、事务、关联校验、种子数据
自动化测试	14	E2E、后端测试、风险覆盖、运行证据
Docker 与交付	6	三服务构建、健康检查、反代、持久化、可复现性
总分	100

评判依据为实际源代码、构建产物、自动化测试运行结果以及浏览器中的真实交互表现，模型的自述文字不作直接得分依据。

三、核心指标

最终成绩

排名	模型	用时	最终分
1	Terra	1h05m01s	84
2	Sol	29m59s	73
3	Luna	19m56s	56

分项成绩

模型	核心功能 24	权限安全 15	前端 CSS 18	交互响应式 10	后端数据 13	自动化测试 14	Docker 6	总分
Terra	23	14	15	8	12	7	5	84
Sol	21	13	11	7	11	7	3	73
Luna	15	11	11	6	8	2	3	56

成本对比

模型价格按每百万 Token 公布：

模型	输入价格	输出价格
Sol	$5 / 1M	$30 / 1M
Terra	$2.5 / 1M	$15 / 1M
Luna	$1 / 1M	$6 / 1M

实测消耗：

模型	标准价成本	非缓存参考成本
Sol	$66.7554	$2.2818
Terra	$87.3768	$2.6165
Luna	$3.8215	$0.3757

ℹ️ 非缓存参考成本仅计算非缓存输入与输出 Token，标准价则按全部输入 Token 计算。实际账单受缓存读取定价影响。

过程问题实录

Sol

• 前端样式：卡片重叠。
• Docker 构建不具备跨环境可复现性（缺少 npm install，.dockerignore 未排除 node_modules）。
  

Luna

• 新增任务按钮没有样式；
• 自动创建的任务状态修改报错 500；
• 筛选功能不可用；
• 超长标题/描述时卡片溢出。
  
  Terra
• 未发现明显问题。
  

四、适用/不适用场景

场景	推荐模型	理由
需要交付直接可运行的全栈项目	Terra	Docker 三服务稳定，权限、筛选、测试闭环，人工修复量最小
追求开发速度，后端逻辑复杂，后续有专人做 UI 验收	Sol	29 分钟完成，后端接口与安全扎实，但需补验前端和 Docker 工程化
快速原型验证、小范围代码生成、成本极度敏感	Luna	成本最低，输出速度最快，但必须人工修复核心 Bug 后才能上线
预算充足，质量优先	Terra	单位得分成本与 Sol 接近，稳定性与完成度最优
仅需要密集后端代码生成	Sol	核心功能与权限覆盖最好

六、FAQ

Q: 这三个模型是什么关系？
A: 它们是基于相同基座的不同规模/策略版本，定位分别为满血版（Sol）、平衡版（Terra）、轻量版（Luna）。本评测评估它们在真实工程任务中的交付能力。

Q: 评分是怎么得出的？
A: 依据统一的评分标准，由实际运行结果与代码审查得出，不依赖模型自述，涵盖 7 个维度。

Q: 价格数据来自哪里？
A: 价格按照每百万 Token 的公开列表计算，但未提供实时计费链接，实际成本会因缓存命中率和调用方式浮动。

Q: 这个测试能复现吗？
A: 评测需求、任务范围和评分标准已完全公开。如需完全复现，建议补充完整测试脚本仓库链接和环境配置说明。

Q: 部署环境 UCloud 对结果有影响吗？
A: UCloud 提供与主流云平台一致的容器和数据库服务，对应用层无特殊侵入，环境差异对代码质量评估影响很小。