GPT-5.6-sol vs GPT-5.5 实测：数学、物理与双摆动画代码对比

GPT-5.6-sol vs GPT-5.5 实测：数学、物理与双摆动画代码对比#

本轮结论先说清楚：这次不是单纯比较“谁更会聊天”，而是看两个模型在较难任务下能否稳定交付可验证结果。三类题分别覆盖状态建模、分段物理能量分析、长代码可运行产物。

在本轮测试里，gpt-5.6-sol 和 gpt-5.5 的 6 个基础请求全部返回 HTTP 200，且全部 finish_reason=stop，没有出现截断。数学和物理题两者都答对；代码题两者都输出了完整 HTML，并通过浏览器打开与 Canvas 动画验证。差异主要体现在：gpt-5.6-sol 在数学题给出了更完整的精确分数，代码视觉完成度更高；gpt-5.5 数学推导正确但只给了公式和小数，代码可运行但首屏视觉表达更保守。

测试设置#

测试时间：2026-07-10 北京时间上午。
接口：https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions
代理：http://127.0.0.1:7897
模型：gpt-5.6-sol、gpt-5.5
结果文件：.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round5_results.json
浏览器验证：.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round5_browser_validation.json
动画产物目录：.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round5_artifacts

本轮记录的关键元数据包括：

题目一：数学状态建模#

题目是偏置硬币等待模式 HTHT：

P(H)=0.55, P(T)=0.45。
连续抛掷直到第一次出现 HTHT。
求停止时所需抛掷次数的期望值。
必须用状态方程或马尔可夫状态推导。
特别说明状态 HTH 后如果再抛出 H，为什么不是回到空状态。

参考答案：

E0 = 199600 / 9801 ≈ 20.3653

状态转移的关键点是：在 HTH 状态后如果抛出 H，当前序列后缀仍然保留一个 H，所以转到状态 H，不是回到空状态。

实测结果：

这里 gpt-5.5 不是算错。它写出了：

1 / (p^2 q^2) + 1 / (pq) ≈ 20.3653

代入后等价于：

160000/9801 + 39600/9801 = 199600/9801

所以数学题的差异更准确地说是“精确表达完整度”不同，而不是能力失败。

题目二：物理分段能量分析#

题目设置为实心圆柱滚动：

m = 3.0 kg, R = 0.16 m, I = (1/2)mR^2
圆柱从静止沿 L = 6.0 m、28° 斜面无滑动滚下。
斜面忽略滚动阻力。
到底后在水平面纯滚动，滚动阻力 F_r = μ_r m g, μ_r = 0.035。
先滚动 d = 2.4 m 后接触 k = 320 N/m 的弹簧。
压缩弹簧过程中仍有滚动阻力。

参考答案：

v1 ≈ 6.07 m/s
v2 ≈ 5.98 m/s
x  ≈ 0.705 m

实测结果：

两个模型都正确处理了：

纯滚动总动能 K = 1/2 mv^2 + 1/2 Iω^2 = 3/4 mv^2
斜面阶段可用机械能守恒
水平滚动阶段必须加入阻力做功
弹簧压缩阶段必须同时计入弹簧势能和滚动阻力做功

这一题两者基本打平。gpt-5.6-sol 输出略短一些，gpt-5.5 的步骤铺陈更细，但核心方程和数值都没有问题。

题目三：双摆混沌动画代码#

代码题要求只输出完整 HTML 文件，不能依赖外部库，并实现：

920x580 canvas
3 组初始角度微小差异的双摆
不同颜色摆杆、摆球、半透明尾迹
requestAnimationFrame 持续动画
暂停/继续、重置、速度、阻尼、尾迹长度控制
FPS、速度倍率、步数、总能量近似值 HUD
init、stepSystem、computeEnergy、update、draw、animate 六个函数

基础响应结果：

静态检查两者都通过：

<!doctype>：通过
</html>：通过
canvas 920x580：通过
requestAnimationFrame：通过
init / stepSystem / computeEnergy / update / draw / animate：通过
暂停、重置、速度、阻尼、尾迹长度控件：通过

浏览器验证结果：

截图文件：

.tmp/model_compare_gpt56sol_round5_screenshot.png
.tmp/model_compare_gpt55_round5_screenshot.png

实际观感上，gpt-5.6-sol 的版本更像“技术博客截图”：标题、图例、三组不同颜色轨迹、HUD 面板都比较完整，三组双摆的混沌发散更容易一眼看出来。gpt-5.5 的版本也能运行，控件齐全，Canvas checksum 也证明动画在更新，但首屏主体更像单组绿色双摆，三组差异的可视化不如 gpt-5.6-sol 直观。

一个细节：两个版本的 HUD 大概率主要绘制在 Canvas 内，而不是作为 DOM 文本，所以浏览器脚本检查 document.body.innerText 时没有检索到 FPS / STEPS / ENERGY。这不是运行失败，但文章复盘时应该说明：这类检查需要同时看静态代码、截图和 Canvas 渲染结果，不能只看 DOM 文本。

横向对比#

耗时仅代表本轮环境下的观测，不应直接当成长期性能结论。但至少在这次测试中，gpt-5.6-sol 没有因为更长代码输出而明显拖慢，反而三个任务的接口耗时都更短。

本轮结论#

如果只看“能不能做对”，这轮两个模型都过线：数学、物理没有硬错误，代码也都能跑。

如果看“可发布文章里的展示效果”，gpt-5.6-sol 更占优势：数学答案更完整，代码题的视觉表达也更接近技术文章配图。gpt-5.5 的优势是输出更短，代码也能运行，但这轮在数学精确答案呈现和动画视觉辨识度上略弱。

因此，本轮更适合写成：

gpt-5.6-sol 在较难数学、物理、动画代码任务中表现稳定；
相对 gpt-5.5，它不是“压倒性答对而对方答错”，而是在精确表达和可视化完成度上更好。

后续继续扩展这个系列时，建议保留这套方法：

题目固定
参考答案先算出
记录 max_tokens / completion_tokens / reasoning_tokens / finish_reason
代码题必须保存 HTML
代码题必须做浏览器运行验证
最好保留截图和 Canvas checksum