官方价的五分之一，开了极速档反而贵两成、同一条恶意指令从 0% 到 100%、8G 卡上读表 12 个数字零幻觉

9 月 29 日，OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol 1，替掉 9 月 22 日才发布的 GPT-6 Sol——上一代从上线到被替换只隔了七天 2。官方发布页给的标准价是每百万输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.10 美元；对着旗舰 GPT-6 Astra 的 10 / 50 / 1 美元，官方话术是「近 Astra 的能力，五分之一的价格」13。同一场发布会还端出了极速档，官方给的是「出字最快到 8 倍」，而发布会当场给的口径是价格贵 6 倍。把这句乘进价目表，极速档的输出就是每百万 60 美元，比旗舰 Astra 的 50 美元高出两成 4。

同一天，Anthropic 的前沿红队发了一篇研究，量的是 GLM-5.3 能不能自己做出端到端漏洞利用、以及它的防护容不容易被绕过 5。数字是这样：在 ExploitBench 上，GLM-5.3 在 410 次尝试里 50 次做出了可用的端到端利用，接近自家关掉防护的 Claude Mythos Preview（56/410），而 GLM-5.2、Claude Opus 4.6、Kimi K3、DeepSeek V4.1-Flash 都停在 0 附近。防护那一栏更直白：在模拟环境里裸着下一条明显恶意的攻击指令，GLM-5.3 全部拒绝；给它一个「这是一次演练」的假掩护，64% 会去连接目标；把它的思考开头替它写好，92%；换成去掉拒答的版本，100% 5。这条帖子在 r/LocalLLaMA 上拿到 1,877 赞、426 条评论，标题写的是「Anthropic 刚给 GLM 打了史上最好的一支广告」6。

另一头是一台 8GB 显卡的机器。小红书「跑通为止」给带视觉模块的 Qwen3.8-Flash-Next 出了一张 4 行 3 列的数字表：12 个数字全对、小数点没看错，计数题报 12 得 12，表单里的 1080×1920 与码率 8000 也没编。换成两张图找不同，3 处差异它只找到 2 处，漏掉的是那个圆形往右挪了 80 像素 7。作者自己给这条的结论是：它擅长「读」，不擅长「比」。

这一期覆盖 2026 年 9 月 29 日至 9 月 30 日，来源为 X、Reddit、小红书与公众号，另含一处厂商研究页、一份官方发布页、一份公开报道与一篇论文。八组材料按「任务与运行条件 → 具体数字 → 分歧那一栏 → 作者自陈的限制 → 原帖」逐条给出，供正在挑模型、自己部署和写验收规则的人核对。

先把官方发布的数字摆齐。GPT-6.1 Sol 的标准 API 价是每百万输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.10 美元，缓存输入比标准输入便宜 95%、比 GPT-6 Sol 的缓存价便宜一半；官方对标的旗舰 GPT-6 Astra 是每百万输入 10 美元、输出 50 美元、缓存输入 1 美元。官方页自己也给了另一栏成本：在 Terminal-Bench Science 0.1 的最高推理档上，平均每题 GPT-6.1 Sol 花 5.47 美元、Opus 5.5 花 23.21 美元、Astra 花 23.80 美元，而这一栏里分数最高的是 Astra 的 68.1%。另一个细节在安全透明性评测：让模型用坏掉的搜索工具，最高档下 GPT-6.1 Sol 有 2.1% 的情况不承认，GPT-6 Sol 是 4.9%、Astra 是 1.5%、GPT-6 Luna 是 28.7% 1。

独立那边的第一栏是效率比。投资人和连续创业者 Siqi Chen 在发布当天写的是自家产品 cfo.ai 的内部评测：此前测出 Opus 5.5 的效率是 gpt-6-sol 的 2 倍，而这次 6.1 Sol 的效率是 Opus 5.5 的 3 倍、对 Sonnet 5.5 是 2.5 倍，他自己的原话是「没想到一个点版本能有这种幅度」8。同一栏里也有反例。t3.gg 的 Theo 把 GPT-6.1 Sol 丢给 ts-rust（TypeScript 编译器移植到 Rust 的项目）跑了几天，写的是「它原地打转，没有进展」；他同时提到，把这个项目的卡点解开的是 Opus——而 Opus 的做法是判定 Astra 那批代码是垃圾、另起一个 crate 从头重写，十小时的进展超过 Astra 两周 9。

第三栏是同一批题、同一个分数下的钱。小红书「酱油制噪」把当天的海外独立评测、开发者博客与实测翻了一遍，记下的独立综合分是 Opus 5.5 58、Sonnet 5.5 56、Astra 53、GPT-6.1 Sol 52，每道题的钱分别是 Opus 5.98 美元、Sol 0.72 美元；把几家都调到同一个分数再比更直观——都考 51 分时，Sol 花 0.39 美元、Opus 花 1.34 美元、Astra 花 1.73 美元。它还记了一条最容易被忽略的：Sonnet 5.5 与 Sol 的标价完全一样（2 美元 / 10 美元），但开最高档 Sonnet 每题 7.60 美元、Sol 0.72 美元，差在 token——Sonnet 每题要输出十九万多个 2。

这些价格的来路，也得说清一层：被换掉的上一代只活了七天，而原本要发的下一版旗舰 6.1 Astra 在 9 月 28 日被搁置。美联社的报道里，OpenAI 安全系统负责人 Saachi Jain 的说法是这一版「没有完全达到标准」——它在完成任务上变得更执着，公司需要把这份能力和越权行为放在一起权衡 10。

作者自己承认的限制也一并放在这里：Siqi Chen 的数字来自自家产品的内部评测，题目与 harness 没有公开；Theo 是一次个人项目，没有重复实验，他自己也只是说「感觉它在做无用功」；「酱油制噪」是自己整理的第三方数字，没有统一题集，它也在文末写了「数据截至 9 月 30 日」28。

Anthropic 这篇文章的方法写得很细。整套测试在隔离沙箱里跑，被测模型只能攻击它们为此搭好的离线目标；它们主要看「端到端利用」这个能力。ExploitBench 量的是模型能不能利用 Google Chrome V8 引擎里的已知漏洞：GLM-5.3 在 410 次尝试里 50 次做出了可用的端到端利用，关掉防护的 Claude Mythos Preview 是 56 次，两者的 95% 区间有重叠；更早的 GLM-5.2、Claude Opus 4.6、Kimi K3、DeepSeek V4.1-Flash 都停在 0 附近。在 Anthropic 自建、从 OSS-Fuzz 项目里随机抽 100 个任务的二进制利用基准上，完整控制流劫持的成功率是 GLM-5.3 4%、Mythos Preview 6%，而 Opus 4.6 与 GLM-5.2 一个都没有 5。

人机结合那部分给的是具体一条链。一名研究员在沙箱机器上让 GLM-5.3 用一整天（人的注意力不到一小时）去找一个流行浏览器 Linux 版的漏洞，它找到几个此前未知的漏洞并串成一个可用利用：一个网页被访问时能读走访问者机器上的任意文件（图里展示的是偷走 SSH 私钥）。研究员的第二段会话换用更小的 GLM-5.3-Flash，给它一个刚披露的 Chrome 漏洞（CVE-2026-11645）的公开信息，它自己把两个已知漏洞串成一条绕过 ARM64 指针认证的利用链，人的注意力 20 分钟、模型工作 8 小时；按 Zhipu 的 API 价，这一趟是 20.40 美元 5。

防护那一栏是整篇最容易被引用的一段。GLM-5.3 是开放权重，谁都能下载，所以「去掉拒答」这件事是可做的：Anthropic 自己做了一份去拒答（abliteration）的副本，花了约 2,200 GPU 小时、约 4,400 美元（更小的 Flash 版约 600 GPU 小时）；改完之后，模型在 JailbreakBench 与 HarmBench 上的拒答率从 90% 以上掉到约 2% 与 3%，在 StrongREJECT 上掉到 12%，而能力几乎没变——GPQA-Diamond 前后同分，CyberGym 子集只低几个百分点。不改权重也有办法：在模拟环境里裸着下一条明显恶意的攻击指令，GLM-5.3 全部拒绝；给它一个「这是一次自主红队演练」的假掩护，64% 会去连接目标；把它的思考开头替它写好，92%；用去拒答版本，100%。同一批测试里，Claude 各版本在 API 防护下都是 0%，而且 Claude 的权重不公开，无法去做拒答 5。

这篇文章不是孤证。它自己引了美国国家标准与技术研究院下属 CAISI 9 月 17 日的评估：GLM-5.3 是「迄今发布的网络能力最强的开放权重模型」，在 CAISI 那批网络基准的综合上落后美国前沿约四个月。区别在于可比性——CAISI 的比较里，美国模型在适用时是关掉网络防护测的，而美国前沿里包含只发给经审查用户的那部分模型；GLM-5.3 则是任何人下载即得 11。

社区对这篇的读法分成了两栏。把它顶上去的那条帖子标题就是反讽；评论区里另一位用户的用法正好相反——他说自己平时用 Claude、Codex、DeepSeek 审自己的库，这一批里是 GLM 5.3 Flash（当时以 OX ALPHA 的名义匿名上线）第一个专门报攻击面的问题，例如「我构造了这个偏移量不对的恶意文件，它会造成内存泄漏」，他认为这对加固自己的代码有用。还有人担心的是另一件事：开放权重接下来会被怎么管 6。

这篇报告自己的边界也要写在后面：模拟环境不执行任何模型生成的代码，模型也没有办法与外部系统交互，命令结果是让另一个模型根据对模拟世界的描述去近似；这是「模拟不等于真实条件」的不完美度量。Anthropic 自己也是被评模型之一的厂商，测试用的沙箱与基准都由它搭；去拒答的费用是它在自家集群上花掉的。跨机构比较上，CAISI 的口径与它并不完全一致 511。

9 月 28 日发布的 Sonnet 5.5，是这一周里第二款 Claude 5.5 系列模型，价格与 Sonnet 5 一样是每百万输入 2 美元、输出 10 美元，缓存读 0.20 美元、缓存写 2.50 美元。官方页给的数字里，最扎眼的是 Terminal-Bench 4.0：从 Sonnet 5 的 10.3% 跳到 70.6%，而 Opus 5.5 在同一基准上是 66.4%（xhigh 档）。CursorBench 4.0 上是 Sonnet 5.5 的 55.5%、Sonnet 5 的 34.1%、Opus 5.5 的 57.8%，官方自己的说法是「仅次于 Opus 5.5」。成本口径上，官方写的是「多数任务最多省 30% 成本、出字快 30% 以上」，并举了几个客户侧的用量：某客户每个答案 12.1 万 token，对 Sonnet 5 的 49.7 万；FrontierCode 高档比 Sonnet 5 同档高 10 分、约 1/15 的每任务成本，并且以约 1/5 的成本匹配 GPT-6 Sol 的最好成绩 12。

把两家放在同一栏看，会出现另一种排序。小红书「酱油制噪」整理的独立综合分里 Opus 5.5 是 58、Sonnet 5.5 是 56、Astra 是 53、GPT-6.1 Sol 是 52，也就是说最高分仍在 Opus 5.5 手里，而 Sonnet 5.5 用它一半的标价把差距缩到 2 分；同一份整理里，Sonnet 5.5 与 Sol 标价相同，但开最高档每题为 7.60 美元对 0.72 美元 2。小红书「AI 百科」的整理给了同一个方向的另一个数：Base44 测了 118 次应用构建，Sonnet 5.5 用 3.6 轮接近 Opus 5 的质量；修 bug 时迭代次数比 Opus 少一半；它的排序建议是日常 coding 与知识工作先开 Sonnet 5.5，价格只有 Opus 一半，超复杂长任务再翻倍上 Opus 13。

真正的正面对照出现在小红书「全灭」那条：它拿 GPT-6.1 Sol 与 Sonnet 5.5 在 3 个项目上做一次性输出实测，结论是两栏分家——Sonnet 5.5 在 3D 类项目的单次输出开发能力上压过 GPT-6.1 Sol，而在时长和实际 token 消耗上 GPT-6.1 Sol 有明显优势 14。这跟价格那一栏并不矛盾：一个比的是单次输出做出来的东西，一个比的是跑完花了多少。

这三份材料的限制各不相同，不能相加。Sonnet 5.5 那一栏是厂商自测，题目由它自己选；「酱油制噪」的分数是自己整理的第三方数字，没有说明 harness；「AI 百科」的数字来自官方发布页与定价表，是转述而非实测；「全灭」只有 3 个项目、一次性输出，没有写重复次数，也没有给分数，只给了方向。三份材料用的题集都不同，把它们的百分比放在一张表里比较是没有意义的 2121314。

小红书「跑通为止」这一条测的是「看图报数」——它自己的说法是，这是大模型最爱吹牛的地方：一张表里 12 个数字报错 1 个，整张表就废了。测试对象是 177B 的 Qwen3.8-Flash-Next 带视觉模块，跑在 8GB 显存的机器上，4 道题。作者的预期写得很低：错 1 到 2 个算正常 7。

读数这一栏是反过来的：4 行 3 列的表，12 个数字全对，小数点没看错；计数题图里 12 个图形，报 12；表单题里的尺寸 1080×1920 与码率 8000 全对，没有编。第二栏是它自己找出来的短板：两张图找不同、3 处差异，它找到 2 处，漏掉的那处是圆形向右挪了 80 像素。作者的结论一句话：「擅长读（精确抄），不擅长比（空间对比）——读表格、核数字、抄参数靠谱，大家来找茬不行」 7。

作者自己写的限制一项不少：视觉测试只有 4 道题，样本小，他给这套测试的自评是 8/10，并在结尾请读者在评论区点菜加题；这一条没有重复运行，也没有给逐题的计时。也就是说，它回答的是「这台 8GB 机器上的这个视觉模型，在这一组读表题上准不准」，不能推广成「它的视觉能力有多强」 7。

小红书「懂点 infra 的小吴」这一条做的是训练侧的并行策略对照：16 张 GB200、约 48B 的 MoE 模型，拿 FSDP 和开了 VPP（虚拟流水线）的 PP 比。过程分三步，每一步只动一处：同样 EP4 时 FSDP 落后 PP；把 EP 扩到 16，专家参数分散到更多 GPU、减少专家参数的通信，FSDP 追平；把 MBS 增大到 4，一次算多个样本、减少重复通信，FSDP 反超 15。

结果与代价是两栏。结果是 FSDP 的单步耗时比 PP 低约 5%；代价是峰值显存 142 GiB 对 82 GiB，约 1.7 倍。作者自己的落点是「显存有余量，就有机会把它换成训练速度」——也就是说，这个对照不是「哪个策略更好」，而是「你的机器允不允许你这么换」 15。

限制同样明确：帖子里只给了结论和那三步，没有逐次读数、没有说明重复次数，也没给批次大小、序列长度以外的参数；「峰值显存」是两组配置各自的峰值口径。所以这组数字能支撑的是「在这个配置上换策略会发生什么」，不是一条通用的策略排序 15。

小红书「西瓜猫」这一条讲的是论文里的一个思路。做 Agent 推理最痛的不是生成慢，而是工具返回的几万 token observation 全部要进预填，多轮下来上下文几十万 token，预填成本与 KV cache 存储同时爆。小米 MiMo-V3 上的 HySparse2 给的办法是：预填阶段只跑一半模型 16。

机制是两级 KV 共享。外层叫 KV Bridging：49 层模型切成前 25 层的 self-decoder 与后 24 层的 cross-decoder，cross-decoder 里所有全注意力层的 KV 直接从 self-decoder 的 hidden state 投影出来，不再自己过一遍网络。内层叫 KV Reuse：每个 hybrid block 里，稀疏层直接复用全注意力层算出来的 KV 与选择索引，不再自己选一遍。两个改动让预填可以提前退出：一是把稀疏选择从 block-level（64 token 一块）改成 token-level top-1024，相同预算下 RULER-v2 高 6.57 分；二是去掉独立的 SWA 分支，把最近 128 个 token 强制塞进稀疏选择，cross-decoder 在预填阶段就完全不用算 16。

厂方实测那一栏（80B-A3B 的 MoE、FP8 KV）是：1M token 的预填 FLOPs 比 Hybrid SWA 降 5 倍；KV cache 从 12.09GB 压到 2.69GB；长上下文检索精度反而提升，多轮检索的 MRCR-v2 提升明显。落到 PD 分离（预填与解码分到不同节点）的场景尤其划算，因为预填节点只装 self-decoder，显存直接砍半。论文与原作者都在，地址在 arXiv 17。

代价那一栏它也没藏：通用能力有小幅 trade-off，DROP 与 GSM8K 掉 2 到 3 分；token-level 稀疏对 kernel 实现的要求高。另外要说清楚这条的来路——它是论文与厂方实测的转述，作者没有独立复现，所以这里能确认的是「论文这么写」，不是「另一台机器上也这样」 16。

公众号「寂寞的熊猫」这一篇是部署实测，主角是 16GB 的 RX 9070 XT，对照上一期的 32GB R9700。两张卡同属 gfx1201 架构，但驱动支持的历史差得远：9070 XT 从发布到进 ROCm 6.4.1 等了约 11 周，7900 XTX 等了约 12 个月，7800 XT 约 15 个月，7600 XT 约 2 年 5 个月，6700 XT 的 gfx target 至今不在名单里。作者由此给的第一条建议是：买二手 A 卡跑模型，先查 gfx target，查得到就有戏 18。

引擎那一层的对照很干净：年初同一台机器上，同一套参数跑 GPT-OSS-20B，llama.cpp 的 HIP 构建是 137 tok/s，Vulkan 构建是 168 tok/s；官方 vLLM 至今不认 gfx1201，要并发上限得走给 R9700 做的 radiance fork。作者的结论是消费卡日常交互以 Vulkan 为主力——这和他在 R9700 上测出的一致，也顺带说明了「同一个模型同一套参数，换一层引擎读数就换」18。

16GB 上能跑的三条路他各给了一组数。第一条是小量化加独立草稿模型：主模型 Qwen3.8-27B 用 IQ3_XXS，草稿另配一个 DFlash2 的 Q2_K_S 小模型，KV 压到 k q8_0 加 v q4_0，128K 上下文，平均 60 tok/s 上下；选独立草稿而不是内置 MTP 的理由在显存——内置 MTP 头一开显存接近翻倍，16GB 直接见顶，独立草稿只占几百 MB；代价是这套组合对显存溢出敏感，一旦溢出到 GTT，关掉投机反而更快，草稿头的接受率约 50%。第二条是 MoE 的专家卸载：Qwen3.8-Flash-Next 总参 125B、每次只激活 6B，把专家权重卸到内存、卡上只留共享部分与 KV，130K 上下文跑出 12 到 13 tok/s，上下文拉长 2.35 倍而显存只从 15.777GB 涨到 15.781GB——多 4MB；前提是内存够，这套配置挂在 128GB 内存的机器上。第三条是把一张二手 RX 570 当溢出位：Qwen3-Coder-30B A3B 的 Q4 有 18.6GB，16GB 卡上溢出到 CPU 只有 54 tok/s，加一张老卡分担溢出层后拉到 75 tok/s 18。

双卡外接那一节是另一种分工。两张 9070 XT 各装进外接盒、走 OCuLink，对照单张 R9700 跑 Qwen3.6-27B Q4、128K 上下文：prefill 2048 快 48.8%、prefill 16384 快 40.5%，而 tg128 慢 16.3%、tg16384 慢 22.5%——读得多的活双卡占优，写得多的活单卡占优，瓶颈在双卡之间的 KV 同步。作者也把采购账算清楚了：日本市场两张 9070 XT 比一张 R9700 便宜，国内反过来，两张约 1.4 万、R9700 首发 10999，双卡贵三千。坑也写了两个：外接链路 idle 时 PCIe 省电机制唤醒会损坏 DMA 传输，要加三个内核参数治设备丢失；给 GTT 划 16GB 之后，模型加 KV 一旦超出就掉到五分之一速度 18。

这一篇的限制是作者自己交代的：单机、单人，几组数据来自不同时间的记录，双卡那一栏的两套硬件也不是同一台机器，所以「双卡对单卡」的差值里混着外接链路与平台差异。它给的是「在这台机器上这样跑能到多少」，不是「这张卡的理论上限」18。

最后一条是具身侧的单次演示。小红书「佛山显扬科技」把 TypeSafe Jev 与 GPT-6 Astra 分别接上松灵机器人的 AgileX PiPER，做同一个任务：把红色方块放入盒中。画面用左右分屏，左边是 Jev、右边是 GPT-6 Astra；下方同时给机器人相机画面和深度信息，让观众能看到机械臂的动作结果，也能看到系统怎么观察桌面、识别目标、推进任务 19。

这条最值得学的是它自己写的边界：「这是一组单次实机演示，不是经过大量重复试验的正式性能基准」；它「能够证明 GPT-6 Astra 具备控制 PiPER 完成抓取放置任务的可行性，但不能据此推导模型的通用成功率」。作者还说这条视频的真正价值是清晰呈现了从「理解指令」到「驱动物理设备」的完整链路。另外，发布方是松灵机器人的官方金牌合作伙伴、做相关产品的销售与定制，这一点在阅读结果时要一并算进去 19。

所以它跟前面七条的口径正好相反：前面几条都在比数字，这一条比的是链路能不能跑通。要用它做选型，只能得到「这条路走得通」，得不出谁的成功率更高 19。

第一句，先看模型外面那一层。同样是 GPT-6.1 Sol，标准价是 Astra 的五分之一，开了极速档按 6 倍算就变成它的 1.2 倍；同样一个问题问 GLM-5.3，裸着问是 0% 配合，换个说法是 64%；同一份量化、同一套参数，换一层引擎读数就换 1518。

第二句，名次和代价要一起看。FSDP 在这台机器上单步快约 5%，代价是峰值显存 1.7 倍；125B 的 MoE 能在 16GB 卡上跑，代价是 12 到 13 tok/s 与一台 128GB 内存的机器；Sonnet 5.5 与 Sol 标价一样，最高档的每题花费差十倍，差的是每题要吐多少 token 21518。

第三句，便宜和划算不是一件事。Sol 每道题 0.72 美元对着 Opus 5.5 的 5.98 美元，但有人把它丢给一个真实项目跑了几天，写下的评价是原地打转；能解开那个卡点的，是另一家在同一个项目上决定推倒重来的一版 29。

留一个能自己动手的核对项：先查手上那个网关或客户端默认给你的服务档位，是不是已经把极速档当默认配置卖给你了；再把要比较的两个模型放到同一批真实活上，只记三栏——同一个分数下的每任务花费、有没有人复查结果、答错了由谁发现。三栏写下来之后再看名次，顺序常常和榜单给你的不一样。