GPT-5.6-sol vs GPT-5.5 第六轮实测：更难物理题和依赖约束编程题

这一轮只测两类更硬的任务：一道多阶段物理题，一道可本地判定的编程题。相比上一轮的数学、滚动圆柱和双摆动画，这次的重点不是“能不能写得好看”，而是看模型能不能在约束变化、状态切换、依赖闭包、tie-break 规则里保持正确。

先给结论：gpt-5.6-sol 和 gpt-5.5 本轮 4 个请求全部 HTTP 200，全部 finish_reason=stop。物理题两者都命中参考数值；编程题两者都输出了可运行 Python，并通过同一组本地单元测试。差异主要在耗时和表达密度：gpt-5.6-sol 的物理题耗时明显更短，关键阶段说明也更完整；编程题两者基本打平。

测试设置

测试时间：北京时间 2026-07-11。
接口：https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions
模型：gpt-5.6-sol、gpt-5.5
结果文件：.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6_results.json
测试脚本：.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6.py
编程题产物目录：.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6_artifacts

本轮记录字段：

字段	用途
http_status	API 请求是否成功
finish_reason	是否正常结束，还是被截断
completion_tokens	输出消耗
reasoning_tokens	内部推理 token 消耗
visible_content_chars	可见正文长度
本地单元测试	编程题是否真的符合规格

题目一：带滑轮转动惯量和绳松弛切换的物理题

题目核心：

小块 A：m_A = 4.0 kg，在 25° 粗糙斜面上，μ_k = 0.18。
小块 B：m_B = 3.0 kg，悬挂在滑轮另一侧。
滑轮：均匀实心圆盘，M_p = 1.2 kg，R = 0.10 m，I = (1/2)M_pR^2。
系统从静止释放，B 下降 s = 1.50 m 后碰地，绳立即松弛。
A 继续沿斜面上滑 0.10 m 后接触弹簧，k = 250 N/m，直到压缩到瞬时停止。
求 a、v1、v2、最大压缩量 x。

参考答案：

a  ≈ 0.847 m/s^2
v1 ≈ 1.59 m/s
v2 ≈ 1.18 m/s
x  ≈ 0.0835 m

这一题容易错在两个地方：

第一阶段不能把滑轮当成无质量滑轮，因为 I/R^2 = 0.60 kg 会进入等效惯性。
B 碰地后绳松弛，A、B、滑轮不再共享 v = Rω 的约束，后续只能单独分析 A。

实测结果：

模型	max_tokens	finish_reason	completion_tokens	reasoning_tokens	可见输出	耗时	数值命中
gpt-5.6-sol	3600	stop	1807	516	2080	35.2s	是
gpt-5.5	3600	stop	1846	613	1958	216.6s	是

两个模型都写出了同一个核心方程：

m_B g - m_A g(sinθ + μ_k cosθ)
= (m_A + m_B + I/R^2) a

两者也都在绳松弛后切换到了 A 单体运动：

v2^2 = v1^2 - 2g(sinθ + μ_k cosθ)d

弹簧压缩阶段两者都使用：

1/2 m_A v2^2 = 1/2 kx^2 + m_A g(sinθ + μ_k cosθ)x

这一题从正确性看是平手；从接口耗时看，gpt-5.6-sol 明显更快。

题目二：依赖闭包 + 多日容量 + 三层 tie-break 的编程题

编程题要求实现：

optimize_release_plan(items, capacity_by_day, dependencies)

输入是一组待发布 item，每个 item 有 id/day/weight/value/risk。模型需要选择一个子集，满足：

每天 weight 不超过 capacity_by_day[day]
未配置容量的 day 视为容量 0
选中某 item 时必须选中所有直接和间接 dependencies
优先最大化 total value
value 相同则选择 total risk 更低
value 和 risk 都相同则选择排序后 id 列表字典序最小
dependencies 引用不存在 id 必须抛 ValueError
dependencies 有循环必须抛 ValueError
items 最多 18 个

本地验证不是只看有没有函数，而是把模型输出保存成 .py 文件后执行同一组测试。测试覆盖：

依赖闭包：F 依赖 B 和 D，B 又依赖 A，因此选 F 必须同时选 A/B/D
容量限制：按 day 分别累计 weight
risk tie-break：value 相同选 risk 更低
字典序 tie-break：value/risk 相同选 ids 字典序更小
未配置 day 容量：容量视为 0
非法 dependency 引用：抛 ValueError
循环 dependency：抛 ValueError

实测结果：

模型	max_tokens	finish_reason	completion_tokens	reasoning_tokens	可见输出	代码长度	本地测试
gpt-5.6-sol	7000	stop	1781	280	5703	5892 chars	通过
gpt-5.5	7000	stop	1742	254	4969	5138 chars	通过

产物文件：

.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6_artifacts/gpt_5_6_sol_code_006_dependency_knapsack_max_7000.py
.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6_artifacts/gpt_5_5_code_006_dependency_knapsack_max_7000.py

两个版本都采用了可接受的 bitmask 穷举思路。items <= 18 时最多 2^18 = 262144 个子集，结合依赖闭包和容量检查，在题目约束内是合理的。

本地测试核心样例：

items = [
    {"id": "A", "day": 1, "weight": 2, "value": 6, "risk": 3},
    {"id": "B", "day": 1, "weight": 3, "value": 9, "risk": 5},
    {"id": "C", "day": 1, "weight": 2, "value": 8, "risk": 7},
    {"id": "D", "day": 2, "weight": 4, "value": 10, "risk": 2},
    {"id": "E", "day": 2, "weight": 2, "value": 7, "risk": 1},
    {"id": "F", "day": 2, "weight": 1, "value": 4, "risk": 1},
]
deps = {"B": ["A"], "E": ["C"], "F": ["B", "D"]}

expected ids = ["A", "B", "D", "F"]
expected value = 29
expected risk = 11
expected weight_by_day = {1: 5, 2: 5}

两个模型都通过了这组测试，也通过了风险 tie-break、字典序 tie-break、非法依赖和循环依赖测试。

横向对比

维度	gpt-5.6-sol	gpt-5.5
物理正确性	正确，数值和阶段说明完整	正确，数值和阶段说明完整
物理题耗时	35.2s	216.6s
物理题 reasoning tokens	516	613
编程题正确性	本地测试通过	本地测试通过
编程题耗时	35.0s	36.6s
编程题代码风格	稍长，异常检查和闭包缓存明确	更短，也能覆盖要求
输出稳定性	本轮无截断	本轮无截断

本轮结论

这轮不能写成“gpt-5.6-sol 把 gpt-5.5 打爆”。更准确的结论是：

在更难的物理和编程约束题上，两个模型都能做对；
`gpt-5.6-sol` 在物理题上速度优势明显，表达也略更完整；
编程题在本地测试口径下两者基本打平。

如果面向生产选型，建议这样理解：

需要复杂物理/工程推导、希望更快拿到完整步骤时，优先试 gpt-5.6-sol。
需要可运行的小规模算法实现时，本轮 gpt-5.5 仍然足够稳。
涉及真实代码交付时，不要只看模型回答，要把输出保存成文件并跑测试。

FAQ

这轮为什么不继续做动画题？

上一轮已经验证了双摆 Canvas 动画。第六轮改成可判定 Python 算法题，是为了避免只凭视觉主观评价，让编程结论有本地测试支撑。

编程题为什么允许 bitmask 穷举？

题目明确限制 items 最多 18 个，2^18 规模在本地测试和很多实际配置规划场景里都可接受。关键不是追求最复杂算法，而是正确处理依赖闭包、容量和 tie-break。

两个模型都通过测试，是否说明代码完全没问题？

不能。只能说明它们通过了本轮设计的测试。更严格的生产验收还应增加随机测试、暴力参考实现对拍、输入类型校验和性能边界测试。

物理题为什么要强调绳松弛？

因为绳松弛后约束关系断开，A、B、滑轮不再是同一个受约束系统。继续把 B 和滑轮放进后续能量方程，会把已经停止或解耦的部分错误计入。

本轮最有价值的观察是什么？

gpt-5.6-sol 在物理题上不只是答对，而且接口耗时从 gpt-5.5 的 216.6s 降到 35.2s；但编程题两者差距不明显，所以结论应按任务类型拆开看。

最终判断

第六轮测试说明：gpt-5.6-sol 在复杂工程推导题上更值得优先尝试，尤其是需要快速拿到完整推导时；gpt-5.5 在可判定编程任务上仍然保持了很强的稳定性。对开发者来说，最稳的工作流不是凭模型名下注，而是固定题目、保存原始输出、记录 token 和耗时，并对代码题执行本地测试。

用 Crazyrouter 复现实测

本文测试使用 Crazyrouter OpenAI-compatible API。你可以用同一类题目、同一套记录字段，对自己的模型路由做回归测试。

• 注册入口：https://crazyrouter.com/register?utm_source=crazyrouter_blog&utm_medium=article&utm_campaign=model_compare_series&utm_content=gpt-56-sol-vs-gpt-55-round6-hard-physics-code-2026__body_cta
• API Base URL：https://cn.crazyrouter.com/v1
• 建议记录：requested_model、returned_model、finish_reason、reasoning_tokens、耗时和本地测试结果。