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多场景测试关注实际工作表现

2026-09-08，围绕OpenAI官方介绍中强调的复杂编程、专业文档制作和电脑操作能力，一次测试将GPT-6 Astra与GPT-5.6 Sol放在相同材料和要求下，对前端、后端、办公和电脑操作四类任务进行比较。测试重点不是单纯生成内容，而是看模型能否完成连续修改、处理复杂约束并交付可用结果。

在前端任务中，测试要求模型继续开发《沉没博物馆》这款双机器人协作3D游戏，加入暂停、撤销、存档、色弱模式、救援优先级和第四张地图等功能。Astra用了约31分45秒，交出了可运行版本和演示动图，但旧存档中一类携带展品的数据出现丢失问题。Sol因服务容量不足中断，未能交付可用版本。

编程与办公任务中结果各有侧重

后端测试围绕闪购商城展开，要求处理库存、重复请求、支付崩溃恢复、退款和数据库迁移等问题。两款模型都完成了防止超卖和重复扣款等核心流程，但在优惠券分摊退款上出现差异：Astra计算出85元现金和15元优惠券分摊，Sol给出100元现金。测试者认为Astra在追加需求处理上更完整。

办公任务要求整理41份存在冲突的材料，生成Excel、董事会PPT和管理层备忘录。两款模型都完成了文件交付，核心数字保持一致。Astra完成整套材料用了约40分8秒，Sol约66分1秒；不过测试者更喜欢Sol的仪表盘和PPT呈现，认为其更方便在会议中展示重点。

电脑操作与资源消耗对比

电脑操作测试要求模型从华为官方YouTube发布会视频中选择片段并制作GIF。Sol选择的玻璃耐用性测试画面更符合测试者对内容展示的偏好，但未完成符合要求的动图制作。Astra选择手机展开画面，并交付了一张符合尺寸、帧率和画面要求的GIF。

测试还记录了Token使用情况。只看双方都交出成品的后端和办公两项，Astra合计使用约915万Token，Sol约2608万；四项工作的全部尝试中，Astra约1207万Token，Sol约3750万。不过测试者指出，Token差距不能直接等同于费用差距。最终，测试者表示后续类似任务会优先尝试Astra，同时保留Sol在办公呈现等方面的优势。

人工智能助力微短剧升级 人机协同成为创作新模式

多场景测试关注实际工作表现

2026-09-08，围绕OpenAI官方介绍中强调的复杂编程、专业文档制作和电脑操作能力，一次测试将GPT-6 Astra与GPT-5.6 Sol放在相同材料和要求下，对前端、后端、办公和电脑操作四类任务进行比较。测试重点不是单纯生成内容，而是看模型能否完成连续修改、处理复杂约束并交付可用结果。

在前端任务中，测试要求模型继续开发《沉没博物馆》这款双机器人协作3D游戏，加入暂停、撤销、存档、色弱模式、救援优先级和第四张地图等功能。Astra用了约31分45秒，交出了可运行版本和演示动图，但旧存档中一类携带展品的数据出现丢失问题。Sol因服务容量不足中断，未能交付可用版本。

编程与办公任务中结果各有侧重

后端测试围绕闪购商城展开，要求处理库存、重复请求、支付崩溃恢复、退款和数据库迁移等问题。两款模型都完成了防止超卖和重复扣款等核心流程，但在优惠券分摊退款上出现差异：Astra计算出85元现金和15元优惠券分摊，Sol给出100元现金。测试者认为Astra在追加需求处理上更完整。

办公任务要求整理41份存在冲突的材料，生成Excel、董事会PPT和管理层备忘录。两款模型都完成了文件交付，核心数字保持一致。Astra完成整套材料用了约40分8秒，Sol约66分1秒；不过测试者更喜欢Sol的仪表盘和PPT呈现，认为其更方便在会议中展示重点。

电脑操作与资源消耗对比

电脑操作测试要求模型从华为官方YouTube发布会视频中选择片段并制作GIF。Sol选择的玻璃耐用性测试画面更符合测试者对内容展示的偏好，但未完成符合要求的动图制作。Astra选择手机展开画面，并交付了一张符合尺寸、帧率和画面要求的GIF。

测试还记录了Token使用情况。只看双方都交出成品的后端和办公两项，Astra合计使用约915万Token，Sol约2608万；四项工作的全部尝试中，Astra约1207万Token，Sol约3750万。不过测试者指出，Token差距不能直接等同于费用差距。最终，测试者表示后续类似任务会优先尝试Astra，同时保留Sol在办公呈现等方面的优势。

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多场景测试关注实际工作表现

2026-09-08，围绕OpenAI官方介绍中强调的复杂编程、专业文档制作和电脑操作能力，一次测试将GPT-6 Astra与GPT-5.6 Sol放在相同材料和要求下，对前端、后端、办公和电脑操作四类任务进行比较。测试重点不是单纯生成内容，而是看模型能否完成连续修改、处理复杂约束并交付可用结果。

在前端任务中，测试要求模型继续开发《沉没博物馆》这款双机器人协作3D游戏，加入暂停、撤销、存档、色弱模式、救援优先级和第四张地图等功能。Astra用了约31分45秒，交出了可运行版本和演示动图，但旧存档中一类携带展品的数据出现丢失问题。Sol因服务容量不足中断，未能交付可用版本。

编程与办公任务中结果各有侧重

后端测试围绕闪购商城展开，要求处理库存、重复请求、支付崩溃恢复、退款和数据库迁移等问题。两款模型都完成了防止超卖和重复扣款等核心流程，但在优惠券分摊退款上出现差异：Astra计算出85元现金和15元优惠券分摊，Sol给出100元现金。测试者认为Astra在追加需求处理上更完整。

办公任务要求整理41份存在冲突的材料，生成Excel、董事会PPT和管理层备忘录。两款模型都完成了文件交付，核心数字保持一致。Astra完成整套材料用了约40分8秒，Sol约66分1秒；不过测试者更喜欢Sol的仪表盘和PPT呈现，认为其更方便在会议中展示重点。

电脑操作与资源消耗对比

电脑操作测试要求模型从华为官方YouTube发布会视频中选择片段并制作GIF。Sol选择的玻璃耐用性测试画面更符合测试者对内容展示的偏好，但未完成符合要求的动图制作。Astra选择手机展开画面，并交付了一张符合尺寸、帧率和画面要求的GIF。

测试还记录了Token使用情况。只看双方都交出成品的后端和办公两项，Astra合计使用约915万Token，Sol约2608万；四项工作的全部尝试中，Astra约1207万Token，Sol约3750万。不过测试者指出，Token差距不能直接等同于费用差距。最终，测试者表示后续类似任务会优先尝试Astra，同时保留Sol在办公呈现等方面的优势。

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多场景测试关注实际工作表现

2026-09-08，围绕OpenAI官方介绍中强调的复杂编程、专业文档制作和电脑操作能力，一次测试将GPT-6 Astra与GPT-5.6 Sol放在相同材料和要求下，对前端、后端、办公和电脑操作四类任务进行比较。测试重点不是单纯生成内容，而是看模型能否完成连续修改、处理复杂约束并交付可用结果。

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测试还记录了Token使用情况。只看双方都交出成品的后端和办公两项，Astra合计使用约915万Token，Sol约2608万；四项工作的全部尝试中，Astra约1207万Token，Sol约3750万。不过测试者指出，Token差距不能直接等同于费用差距。最终，测试者表示后续类似任务会优先尝试Astra，同时保留Sol在办公呈现等方面的优势。