正文：
gpt-6-sol版本表现：
- 总分（准确率）：71.7%
- 平均耗时（每次调用）：205s
- 平均token（每次调用消耗的token）：337
- 平均花费（每千次调用的人民币花费）：25.7元
1、新旧对决
在 ReLE 榜单中，gpt-6-sol 与上一代的 gpt-5.6-sol-pro 并列呈现。需要说明的是，两者并非同等配置下的简单代际对比：在 OpenAI 官方体系中，GPT-5.6 Sol Pro 是面向高难问题的重度思考模式。由于榜单数据反映的是实际调用结果，以下对比旨在呈现两种配置在真实场景下的表现差异，供选型与预算评估参考。
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
*输出价格单位： 元/百万token
- 总分和名次：gpt-6-sol 综合得分为 71.7%（第30位），gpt-5.6-sol-pro 为 74.4%（第16位），分差为 2.7 个百分点。鉴于对照项为上一代的高配 Pro 模式，这个分差反映的是重思考模式在综合场景上的分值增益，而非 gpt-6-sol 能力的回退。
- 推理与数学计算差距大：gpt-6-sol 为 75.1%，gpt-5.6-sol-pro 为 82.4%，相差 7.3 个百分点。这是八大板块中分差最大的一项，说明对于高难度数学与深层逻辑推演，Pro 级重度推理依然具备明显优势。
- coding、法律与Agent：coding 分别为 72.7% 和 75.0%，法律与行政公务分别为 82.0% 和 84.3%，均相差 2.3 个百分点；Agent 与工具调用为 55.6% 和 57.5%，相差 1.9 个百分点。
- 其余四项通识与文科表现接近：教育为 61.9% 和 63.5%（差 1.6 个百分点），语言与指令遵从为 71.3% 和 72.8%（差 1.5 个百分点），医疗与心理健康为 86.9% 和 87.9%（差 1.0 个百分点），金融为 84.8% 和 85.7%（差 0.9 个百分点）。在这些偏知识与理解的板块中，两者分差均在 1% 左右， gpt-6-sol 展现了相当扎实的基础能力。
- 耗时与token开销反差：gpt-6-sol 平均单次耗时 205s、平均消耗 337 token；gpt-5.6-sol-pro 则分别为 28s 和 4882 token。虽然 Pro 模式生成了更多 token，但端到端耗时反而更短；而 gpt-6-sol 的长耗时表明其在云端请求与深度思考流程上有独特的调度策略。
- 调用花费：表内输出价格分别为 70.0 和 210.0 元/百万 token；在平均千次调用实际花费上，gpt-6-sol 仅为 25.7 元，较 gpt-5.6-sol-pro 的 398.7 元直降 93% 以上。
2、横向对比
把 gpt-6-sol 放入当前总榜，从同成本区间、同系列定位以及开源模型三个角度，可以更清晰地看清它在中文综合准确率与响应时间上的定位：
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
同成本档位对比
- 20至35元/千次区间竞争激烈：在 25 元左右的预算区间，gpt-6-sol（71.7%，25.7元）在中文场景中的准确率略低于 gemini-3.7-flash（75.4%，27.8元）、deepseek-v4.1-flash（74.4%，20.7元）与 qwen3.5-plus（73.3%，22.9元）。
- 响应延迟差异显著：gpt-6-sol 平均耗时达 205s，明显长于 gemini-3.7-flash（10s）、deepseek-v4.1-flash（26s）及 qwen3.5-plus（57s）。若业务涉及高频即时对话，这种端到端延迟需要重点评估；而对于离线异步处理，影响相对可控。
- 深度思考流派的不同取舍：同属长思考路线的 Doubao-Seed-2.0-pro（72.8%，22.5元）总分高出 1.1 个百分点，但平均耗时 309s；Qwen3.5-27B（70.6%，25元）总分低 1.1 个百分点，平均耗时 310s。各模型在准确率、响应等待与成本之间做出了不同的工程权衡。
新旧模型对比
- 家族入门级 Luna 梯队：同代的 gpt-6-luna（69.0%，2.8元）成本仅为 gpt-6-sol 的九分之一，得分低 2.7 个百分点，平均耗时 237s，是海量轻量级任务的极低成本选择。
- 旗舰级 Astra 与 gpt-5.5：更高档的 gpt-6-astra（74.2%，108.1元，耗时14s）与 gpt-5.5（75.3%，158.5元，耗时15s）在保持高准确率的同时实现了秒级响应，但花费显著上升。 gpt-6-sol 在家族中的优势非常鲜明：专注低成本下的复杂任务处理。
开源与商用模型对比
- 中文场景的成本效率比表现：上文列出的 deepseek-v4.1-flash 与 qwen3.5-plus 等开源体系模型，在当前中文综合场景中取得了更高的总分与更低的调用成本，是中文常规业务极具成本效率比的方案。
- 部署模式与整体拥有成本：Qwen3.5-27B 等开源权重模型支持私有化部署，但企业需自行承担算力基础设施与运维开销；商业 API 则即开即用，选型时需结合业务规模与合规要求综合核算。
- 业务落地需结合工程指标：ReLE 榜单提供了准确率与延迟的基准参考，而在实际业务落地中，并发吞吐、速率限制（Rate Limit）以及长链路工作流稳定性同样关键，建议结合业务场景进行专项验证。
3、官方评测
OpenAI 官方博客将 GPT-6 Sol 定位于专业工作、代码和计算机操作等复杂任务。以下整理了官方披露的核心评测结果（注：不同模型在官方测试中采用了不同推理强度设置，供横向参考）：
专业工作与智能体任务
- AutomationBench 1.0.6：GPT-6 Sol 在 xhigh 推理强度下得分 33.2%，超过了官方公布的 GPT-6 Astra（low 强度 30.3%）与 Claude Opus 5（max 强度 26.9%），在覆盖多应用、多工具的端到端真实业务流程中展现出强劲实力。
- Agents’ Last Exam V1：GPT-6 Sol 在 max 推理强度下得分 56.4%，官方指出该成绩优于本次同场对比中 Claude Opus 5 的最高表现。
软件工程与计算机操作
- DeepSWE v1.1：在真实代码库的长程软件工程任务中，GPT-6 Sol 在 max 强度下达到 68.8%，紧咬 Claude Fable 5 在 xhigh 强度下的 69.9%。
- FrontierCode 1.1 Main：官方表示 Sol 相比上一代 GPT-5.6 Sol 有了显著提升，在代码工程能力上已达到与 Claude Fable 5.1 xhigh 相当的水平。
- OSWorld 2.0离线评测：GPT-6 Sol 在 xhigh 强度下得分 60.5%，与 Claude Opus 5 在 medium 强度下的 60.3% 旗鼓相当，具备出色的跨系统与桌面操作执行力。
事实可靠性
在基于用户历史标记的真实事实错误对话评测中，OpenAI 表示 GPT-6 Sol 的幻觉与事实错误次数相比上一代直接减少约 50%，在应对易错、易误导的高难度提问时表现出更高的严谨度。
非线智能官网 https://nonelinear.com.cn/static/models.html 已上线 gpt-6-sol ，支持一键接入（附接入代码），添加客服 发送 体验金，可享20-50元首充奖励，欢迎对比体验。
快速接入代码如下：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.nonelinear.com.cn/v1",
api_key="YOUR_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
messages=[
{"role": "user", "content": "分析这份项目材料，梳理关键风险和下一步行动"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)