Opus 5.5 自测 66.4% 独立测出 59.6%、27B 挂草稿翻倍 MoE 腰斩、4.3 倍的机器实测 1.45 倍

过去二十四小时里，八组材料的结论都跟着同一处选择走：这一步交给谁做。

同一款模型，厂商自己跑出来的 Terminal-Bench 4.0 是 66.4%，独立评测方量出 59.6%；同一天公开榜的榜首是 58.2%，而榜上还找不到这款模型的这一行。同一台小主机上，给 27B 密集模型挂上草稿解码，生成速度从 13.5 涨到 28.1 tok/s；给同机的 30B MoE 挂一个 0.6B 草稿，生成速度从 91 掉到 36.7。同一批 23 家单位的报表，交给模型自己算比例，几乎全判不合格；改成代码算数、模型只做判断，23 比 23 全对。

这一期把八组材料的任务设定、运行条件、具体数字、分歧环节和作者自己承认的限制放在一起，供正在选模型、自己部署和报账的读者核对。覆盖 2026 年 9 月 22 日至 9 月 23 日，来源为 X、Reddit、小红书与公众号，另含厂商发布页、公开评测榜与独立评测方。

Anthropic 在 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5，这是它新开的 Claude 5.5 家族第一个成员，上下文 100 万 token，输入输出各 $4 与 $20 每百万 token，比 Opus 5 降 20%，缓存读取从 $0.50 降到 $0.20，写缓存 $5 1。官方给出的降本口径是「默认设置下典型工作负载比 Opus 5 便宜 40%」，输出速度比 Opus 5 快三成以上。

发布页附了一张九项基准的对照表，Opus 5.5 在多数项上排在自家 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 前面：Terminal-Bench 4.0 拿到 66.4%（Fable 5.1 是 55.8%、Opus 5 是 52.3%、Astra 是 57.9%、GPT-5.6 Sol 是 37.3%），带工具的 Humanity's Last Exam 是 67.7%，GDPval-AA v2.1 是 1846 Elo，AutomationBench 是 40.0%。Anthropic 也把两处落后写进了同一张表：AutomationBench 上 Astra 是 41.4%，Terminal-Bench-Science 0.1 上 Astra 是 64.6% 对自家 58.7%。表下附了一句自查，Terminal-Bench 4.0 的标准误是 ±2.6 点，公开榜给 Opus 5 打 51.8%，自家环境复现出 52.3%，官方把这点差别称为噪声范围内。

公开榜在当天给出了另一栏。9 月 22 日查到的 Terminal-Bench 榜上还没有 Opus 5.5 这一行，榜首是 GPT-6 Astra（max）的 58.2%，跑在 OpenAI 的 Codex harness 里，其后是 Fable 5.1（max）57.9%、Opus 5（xhigh）53.9%，各条的置信区间约三点 2。Anthropic 对照表里 Astra 的 57.9% 直接取自 OpenAI 自报的数值。同一天独立评测方 Artificial Analysis 量出的是 59.6%，与 Astra（xhigh）持平、比 Opus 5 高 11 个点。

独立评测方的智能指数把 Opus 5.5 放在 58 分（max 档），xhigh 是 56、high 是 54，前一位的 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 都是 53；它在十项评测里的六项领先，Humanity's Last Exam 61.4%（此前最好 59.1%）、SciCode 66.9%（此前最好 63.1%），在 CritPt、AA-LCR、GDP.pdf 三项落后 3。同一份报告补了一个官方页没提的成本项：Opus 5.5（max）每完成一道智能指数题要用掉约 119k 输出 token，Opus 5（max）约 73k、Fable 5.1（max）约 78k、GPT-6 Astra（max）约 27k；它靠单价下降与缓存折扣把每题成本压回到与 Opus 5 持平，xhigh、high、medium 三档也都落在「智能对成本」的前沿线上。

Anthropic 自己在发布页上留了一句提醒：在这个能力水平上，基准分差已经变成现实现差异不太可靠的指引，自家使用中 Opus 5.5 与 Fable 5.1 的差距比分数显示的要小。这句话和上面三个数放在一起读，正好说明 66.4% 与 59.6% 之间隔着的是谁跑、在哪个 harness 里跑。

OpenAI 在同一天扩充 GPT-6 家族，加入 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 5。独立评测方给出的第一栏是价格：Sol 从每百万 $4/$20 降到 $2/$10，Luna 从 $0.20/$1.20 降到 $0.10/$0.50，缓存读的九折与缓存写的加价比例都没变。

把价格换成账单，降幅更大。跑完一整套智能指数，GPT-6 Sol（max）每题 1.06 美元，上一代同档是 1.99 美元；Luna（max）每题 0.07 美元，上一代是 0.18 美元。这两个数的来源是降价本身：两款模型每题的输出 token 反而略微增加，Sol 从约 29k 到 31k，Luna 从约 41k 到 51k 4。

能力这一栏与上一代基本持平。编码智能体指数上，Sol（max）57 分，比 GPT-5.6 Sol 高 2 分，Terminal-Bench 4.0 从 37% 到 43%、SWE-Atlas-QnA 从 54% 到 58%，每题 2.99 美元；Luna（max）41 分，比上一代低 2 分，SWE-Atlas-QnA 从 49% 掉到 44%、DeepSWE v1.1 从 66% 掉到 64%。

幻觉率的下降值得单独看。Sol（max）从 92% 降到 60%，Luna 从 93% 降到 77%。这个下降的来源是少答：Sol 只尝试 83% 的题目，上一代是 99%，错答因此少了约四分之一，准确率同时从 59% 掉到 54%；Luna 的准确率 44% 对 43% 基本没变。综合成指数，Sol 从 22 升到 27，Luna 从 −10 升到 1。

独立评测方还抓到两处退步。在跨越 44 个职业的 GDPval-AA v2.1 上，Sol 掉约 100 Elo、Luna 掉约 75；Luna 在 AA-Briefcase v1.1 上再掉约 45 Elo，Sol 持平。评测方人工翻看了数百条输出后给出的判断是，退步主要出自呈现质量下降与交付物漏掉评分要点。进步项同样存在：AutomationBench-AA 上 Sol 从 60% 到 62%、Luna 从 50% 到 53%，Terminal-Bench 4.0 上 Sol 从 40% 到 44%、Luna 从 12% 到 13%。

公众号「散步银河广场」9 月 22 日中午发出的这一轮，把上一轮的智力题换成工程题：同一台 MacBook Pro（M5 Pro，20 核 GPU，64GB 统一内存，macOS 26.6.2）上，Gemma 4 26B 与 DeepSeek-R1 14B 各跑 11 份考卷，两份模型合计约 6.8 小时 6。九份可比的考卷里，DeepSeek 一份没赢，平均分 39.8%，Gemma 是 75.1%。

作者把这张表按「要不要调工具」重排之后，出现了另一件事：要调工具的 4 份，两家差 50.7 分；不要工具的 5 份，差距缩到 23.0 分。而 11 份考卷里有 6 份需要调用工具。他因此写道，这 6 份测的是同一件事，把它们平均成一个「工程能力总分」，等于把同一个缺陷量了六遍。

他把原始记录也翻了出来。ToolCall-15 里有一道查柏林天气的题，DeepSeek 的思考过程写到了要用天气 API、甚至想好了把位置填成 Berlin，最终交出来的回答却是「我无法访问实时数据，建议你去 Weather.com 查看」，整条记录里 tool_call 那一行是空的；Gemma 在同一道题上发出了 get_weather {"location": "Berlin"} 并给出了结果。作者据此把「不会用工具」和「工具用不好」分成两回事，并认为发不出调用是 DeepSeek 这轮全线失分的根因。

thinking 开关在这一轮被拨了两遍，方向是相反的。同一模型、同一时间上限、温度固定为 0 的条件下，ToolCall-15 关掉 thinking 是 90.0%、开着是 83.3%，差 −6.7；PromptAuthority-15 关掉是 53.3%、开着是 73.3%，差 +20.0。作者的解释是两份考卷要的能力不同，判断类任务从思考里拿分，一步步按规程执行的任务反而容易被思考绕住。DeepSeek 一侧拨了三次分数没动，原因是它的对话模板里没有这个开关。

这一轮还留了两处需要分开算的账。一处是时限：这套测试给每个请求设了 300 秒的默认上限，17 格成绩因此被记成 0 分，其中 12 格是 Gemma 的；把上限放宽到 900 秒重跑受影响最重的三份，DataExtract-15 从 65.4% 到 78.7%、InstructFollow-15 从 71.7% 到 82.3%、ReasonMath-15 从 73.0% 到 80.7%，DeepSeek 三份都是 0 变化，另外还有三个场景给到 900 秒仍然超时。另一处是速度：Gemma 单独跑是 53.6 到 55.1 tok/s，和 DeepSeek 同时跑掉到 13.8 到 17.7 tok/s，同一台机器同一个模型差 3.8 倍，变化只有另一条请求流。

视觉这两份考卷，作者说比不了。同一份请求里 Gemma 收到 1466 个 token，DeepSeek 只收到 338 个，正好等于纯文字提示词的长度，服务端对没有视觉能力的模型做了静默丢弃，报错和提示都不会出现。真正算数的只有 Gemma 自己：照着原图画 16×16 像素画，256 格里完成 80 格，画出的是一个能认出来的小丑；看截图填表单，数据全对但整体下移约一行，国籍写到了邮箱那一行。作者的结论是 Gemma 看得见但放不准。

作者把边界写得比结论更长：这是单一机器、单一框架的结果；thinking 状态在早期那 5 份考卷上并不统一；HermesAgent-20 里还剩一格没用 900 秒复跑，那格仍按 0 计；15 个场景是小样本，单题值 6.7 分；放宽上限后涨分只说明原来的限制太紧；11 份考卷不能平均，两份视觉考卷没有自动判分。他还补了一项上下文数据：DeepSeek-R1 14B 理论上能吃 131,072 token，实测到 90,112（69%）被内存卡住，Gemma 4 26B 吃满了 262,144；上下文拉长后，DeepSeek 的读取速度从 816 掉到 69 tok/s，约 12 倍，Gemma 从 1,077 掉到 232，约 4.6 倍。

公众号「菜老板的菜地」9 月 22 日上午那篇记的是一件具体活：23 家单位各交一份人员名单表，要审每家的职级比例是否符合规定，最高等级有人数上限、最低等级有下限，某个等级必须一个不多一个不少 7。难点在表本身：同一个等级列有十几种叫法，新旧两套方案并存，每张表底部还混着几行说明文字，一家单位干脆没有职级列、层级信息写在备注里，另有一份文件加密打不开。作者把那 89 张表的读表工作交给 Python，把「哪一列才是等级列」这类判断交给判断型模型 Jev，第一遍全部命中。

第二遍他把比例计算也交给了模型，收到的是几乎 23 家全部判不合格，包括他肉眼验证过明确合格的公司。逐家排查后，错处落在多位数乘法上，「40%×229 再四舍五入」这种算式模型张嘴就错，错一个数结论就全错。

第三遍他换了分工：读表、计数、乘比例、四舍五入全部由程序用分数精确完成，产出一张逐项写明实际值、限值与比较方式的检查清单，Jev 只回答「25 超过 24 没有」这类判断。结果是 23 家单位的模型判断与程序计算 23 比 23 完全一致，连每家违规发生在整体、岗组还是层级都对上了。

作者不服气，把同样的活原样交给一个国产一线大模型又跑了一遍。找目标列这一项，34 种表头里错了 4 处，而且两轮运行的错误位置还不一样；语义归类全对；拿现成清单复核也全对，整体慢了约十倍；让模型自己心算比例，23 家里错了 16 家。他把两边的差别落在错误的样子上：Jev 每份答案自带置信度，拿不准的能拦下来送人工；大模型错的时候格式仍然漂亮、语气仍然笃定，那 16 张误判的输出看不出任何犹豫，要靠多轮交叉验证或者肉眼复核才抓得住。他也写清了自己的记账方式：文中数据来自本人真实实操，模型是 TypeSafe System One 系列的 Jev。

公众号「天启号」9 月 22 日深夜那篇做了一次单变量对照。平台是 AMD 锐龙 AI Max+ 395（Strix Halo，Radeon 8060S），128GB 统一内存，ROCm 10.0，测试方法固定为固定提示词、生成 256 token、llama-cli 单轮计时 8。作者原先用的是一条从官方 llama.cpp 分叉出来的自编译仓库，它带一套私有量化格式 Q4_0_ROCMFP4，专为这类 iGPU 调过内核，权重只有它自己读得懂。

三个数字各自说明了不同的事。原生不挂草稿时生成只有 13.5 tok/s，27B 密集模型的 Q4_0 权重约 14.9GB，作者算过显存带宽的理论极限就在 17 左右；挂上标准格式草稿后生成翻倍到 28.1。自编译那条路的生成优势是 15%，都远超中文阅读速度，体感差别很小，而预填这一栏官方反而快 18%，长提示词的 Agent 与 RAG 场景等得更短。作者还试了草稿长度，4 是上限，6 掉到 24.6、8 掉到 24.1；官方 Vulkan 后端生成 29.5 略快，预填却崩到 30 tok/s，长提示词服务直接用不了。

同一台机器上的 30B MoE 是另一回事。Qwen3-30B-A3B 只有约 3B 激活参数，官方新版相比旧版预填快 8.7%（1277 到 1388），生成持平；给它挂一个 0.6B 草稿模型，生成从 91 掉到 36.7，作者的解释是 MoE 原生解码已经很快，起草与验证的开销变成净亏。KV 缓存量化成 q8_0 同样不提速（92.3 对 89.8），只省显存。他给自己的结论是官方转正、自编译留档封箱，理由是一台机器上少维护一个自编译项目比多那 5 个 token/s 值钱。这篇文章的页尾标着「内容由 AI 生成」。

M5 Ultra Mac Studio 在 9 月 22 日开售，当天两处来源对同一个产品给出了两种读法。

公众号「曹叙」那篇先拆了官方倍数。苹果给 M5 Ultra 的 AI 算力是 M3 Ultra 的 4.3 倍，这一项在性能列表里挂在 text-to-image 那一行；大模型读题（LLM prompt processing）写的是 up to 4x 9。他去查了苹果的测试脚注，那个 4x 是「8K 提示词 + 140 亿参数模型 + 4bit 量化 + LM Studio」测出来的时长，而他平时跑的 DeepSeek-V4-Flash 是 284B 总参数，大二十倍。Reddit 上有人拿到机器跑了同款模型：M5 Ultra 上 Q4_K_M 量化 47 tok/s，他那台 M3 Ultra 上 oQ4e 量化 32.5 tok/s，比值约 1.45。他把这个差归到带宽上，M5 Ultra 的内存带宽从 819 GB/s 涨到 1.2 TB/s，涨幅 47%，与实测的 45% 基本对上。

Reddit 那条实测帖给的是另一组口径：预填速度比 M3 Ultra 快 4 到 4.5 倍，取决于上下文有多长；生成速度约 1.5 倍。帖子里同时记了代价，整机功耗约为两倍（400W 对 200W），风扇更吵、机身更热 10。

这条帖子的评论区补齐了两个正文没有的点。有人从视频里读出闲置功耗是 10W，并把它和 DGX Spark 的 50W 闲置做了对照；另一位提醒所有评测都在拿 Ultra 比 Ultra，而 Ultra 本质上是两片 Max 拼起来，更有意思的对照是它相对 M5 Max 的扩展效率。也有人直接点了这款机器的短板：在 128GB 以上的大模型上它并不算快，能替代它的选项要么更贵三倍以上，要么扩展性更差。

价格的账作者也算了：他那台 M3 Ultra 256GB 加 1TB 当年买的时候 ¥47,999，现在二手行情 6.6 万以上（停产反涨），M5 Ultra 同配置 ¥76,999，512GB 版本要等到 10 月末。这一波涨价背后是 2026 年内存颗粒涨了 200% 到 400%，苹果 7 月砍掉了 M3 Ultra 的 256GB 选项，英伟达 DGX Spark 也从 $3,999 涨到 $4,699。他给出的三条判断是：真被读题卡住的人可以买；手里有 M3 Ultra 的人没有必须换的理由；还在犹豫的人先用云端。

r/LocalLLaMA 上一条 9 月 22 日的帖子，是同一台机器上两款低比特量化的一次对照。机器是 RTX 3060 12GB 加 16GB 单通道 DDR4，跑 CachyOS/Arch 上的 llama.cpp 与 Qwen3.8 27B，能用投机解码的地方都开着 11。

作者原先用 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO-IQ3-XXS，约 10.4GB、2.5 BPW 上下，满上下文约 29 tok/s、短上下文 34 到 40 tok/s。这次换成 ByteShape 的 IQ3-XXS，体积小约 500MB，处在同一档超低比特区间，对方按 KL 散度宣称与 BF16 的相似度极高，还会拿它去和比特数明显更高的量化比体积。作者原本预期它至少与 GSQ 相当。

实测结果相反。用 GSQ 那条路，模型一次就生成了一个 3D 体素立体模型，全程不到 55k token；换 ByteShape 之后，模型试了约三次仍未完成，已经花掉 98k token 以上，网页开发那一项也与宣传的水准不符。作者把视频与结论一起贴了出来。

评论区给了这条帖子额外的分量。有用户说自己测下来有同样感觉，像被刷过榜、被过拟合；也有人提出判断这类名次的前提——如果发布方不写明 harness 版本与完整提示词，那个数字就不可信，他见过名次在不同 harness 版本之间翻转。ByteShape 的开发者在帖子里回复了质疑：他表示自家没有刷分，这一档量化相对自家更高比特的版本本来就偏弱，会漏掉一些东西，但他们在 LiveCodeBench v6 与工具调用 BCFL 上的成绩不错；比特长度的训练数据取自公开数据集，并确保没有用评测相关的数据污染；如果有需要可以进一步说明他们的评测方法。帖子里另有人提到 Unsloth 的同档量化配上合适的 harness 与高思考也能出好结果，说明这条对照还受 harness 影响。

小米在 9 月 22 日发布并开源 MiMo-V2.6 系列，Pro 与 Flash 都是原生多模态 12。官方模型页给的规格是文本、图像、视频、音频输入，上下文 100 万 token，最大输出 128K，价格每百万 token 输入 3 元、输出 6 元（缓存命中 0.025 元）13。官方页面上写着「Artificial Analysis 综合智能指数 46.32 分，当前全球最强开源模型」。

那个 46 分能在独立评测方的图上核到。9 月 22 日那张智能指数柱状图里，MiMo-V2.6-Pro 是开源一档最高的一根（46），后面是 Qwen3.8 Max 的 45、GLM-5.3 的 45、Kimi K3 的 44，与前一位 Fable 5.1、GPT-6 Astra 的 53 分之间还差 7 分 3。同一天 r/LocalLLaMA 上有人拿这个差距发帖提问，说当前最强开源模型是 46 分、闭源旗舰是 58 分，问开源还要多久追上。

X 上那位用户的帖子还转述了训练一侧的信息：MiMo 团队负责人 Fuli Luo 曾参与 DeepSeek R1，按帖中说法，V2.6 很可能是开源模型团队至今单次规模最大的强化学习训练，Pro 跑了 30 个大步、覆盖约 75 万条轨迹，每条轨迹平均 11 万到 15 万 token，训练成本约 262 万美元；团队采用 MixRL 把编程、视觉、网络安全等任务混在同一次大规模 RL 里跑，难验证或超长线的任务单独训练、再用 MOPD 合并能力；这次一并开源的还有完整的 RL 训练框架、7000 多个 RL 任务环境，以及一个从 MiMo RL 轨迹蒸馏出来的 Qwen-9B 小模型 12。

两条小红书实测给的是任务侧的读数。一位作者拿到测试机会后熬夜跑了三款中的两款，用同一套提示词横向对比 MiMo-V2.6-Pro 与 Kimi K3、GLM-3.5：超写实移轴微缩景观那条长提示词上，Pro 生成的番茄鱼丸微缩村庄「和原图几乎一比一复刻」，他认为更好的地方在光线与光晕；换成一句话让模型产出类似《我的世界》风格的微观 3D 网页模型时，两家都做出了移轴观察与第一人称漫游，K3 的颜色更艳，Pro 的版图更大、微缩小人会走动，K3 的小人浮在空中 14。他的结论写得很克制：口碑里的说法比这次实测更乐观，亮点确实存在；他也提醒 Pro-Ultraspeed 标称最高 1000 TPS，属实时性专业场景，普通用户不建议测。

另一位作者把之前用 Codex 跑过的一道高难度 PPT 任务原样重测：原始材料是一份 Excel 加一份 Word，要求自己读数据、建证据底稿、做战略分析，最后输出完整可编辑的咨询风格 PPT。第一次做到 8 页用了 16 分钟，他把任务加大到 20 页，第二次用了 19 分钟。他写下的意外之处在于这条长链路能自己跑完——读资料、找证据、分析、规划、设计、交付；他给出的衡量方式也因此换了：「同样一个小时，它到底能替我干掉多少真正的工作」15。两份实测的作者都拿到了测试机会，页面上的评价口径与官方宣传的接近程度需要读者自己打折。

今天这八组材料给不出一个统一的名次，能带走的是一套看数字的动作。三句话够用。

第一句，这一栏是谁在跑。Claude Opus 5.5 的 Terminal-Bench 4.0，厂商自跑是 66.4%，独立评测方量出 59.6%，公开榜当天还没有这一行、榜首是另一个模型的 58.2%；三个数都真，分别属于三次不同的运行。小米 MiMo-V2.6-Pro 的 46 分则能在独立评测方的公开图上逐格核到。

第二句，这一步交给了谁。同一款模型自己算 23 家单位的比例几乎全错，改成代码算数、模型只判断，23 比 23 全对；同一份考卷上，thinking 开关能值 +20 分，也能值 −6.7 分，差别在任务要的是判断还是按步骤执行；同一台小主机上，草稿解码给 27B 是翻倍，给 30B MoE 是腰斩。

第三句，你拿到的是哪一段。M5 Ultra 官方宣的 4.3 倍挂在文生图那一栏，大模型上同款权重的实测是 1.45 倍；GPT-6 Sol 的每任务成本从 1.99 美元降到 1.06 美元，而它在 GDPval-AA 上掉了约 100 Elo；ByteShape 那款量化按 KL 散度宣称接近 BF16，换到真实任务上三枪没做完。

最后留一个能自己动手的核对项：挑一件你每周都要做的活，在同一台机器上只换一处设置跑两次——关掉再打开草稿解码，或者把评测档位从默认挪到最高——把预填速度、生成速度、完成质量与这一次的账单一起记下来。今天这几组里，同一套权重在 13.5 与 28.1 之间、同一份考卷在 90.0% 与 83.3% 之间，隔的就是这一处。