GPT-5.6-sol vs GPT-5.5 第六轮实测：更难物理题和依赖约束编程题

小块 A：m_A = 4.0 kg，在 25° 粗糙斜面上，μ_k = 0.18。
小块 B：m_B = 3.0 kg，悬挂在滑轮另一侧。
滑轮：均匀实心圆盘，M_p = 1.2 kg，R = 0.10 m，I = (1/2)M_pR^2。
系统从静止释放，B 下降 s = 1.50 m 后碰地，绳立即松弛。
A 继续沿斜面上滑 0.10 m 后接触弹簧，k = 250 N/m，直到压缩到瞬时停止。
求 a、v1、v2、最大压缩量 x。

a  ≈ 0.847 m/s^2
v1 ≈ 1.59 m/s
v2 ≈ 1.18 m/s
x  ≈ 0.0835 m

第一阶段不能把滑轮当成无质量滑轮，因为 I/R^2 = 0.60 kg 会进入等效惯性。
B 碰地后绳松弛，A、B、滑轮不再共享 v = Rω 的约束，后续只能单独分析 A。

m_B g - m_A g(sinθ + μ_k cosθ)
= (m_A + m_B + I/R^2) a

v2^2 = v1^2 - 2g(sinθ + μ_k cosθ)d

1/2 m_A v2^2 = 1/2 kx^2 + m_A g(sinθ + μ_k cosθ)x

optimize_release_plan(items, capacity_by_day, dependencies)

每天 weight 不超过 capacity_by_day[day]
未配置容量的 day 视为容量 0
选中某 item 时必须选中所有直接和间接 dependencies
优先最大化 total value
value 相同则选择 total risk 更低
value 和 risk 都相同则选择排序后 id 列表字典序最小
dependencies 引用不存在 id 必须抛 ValueError
dependencies 有循环必须抛 ValueError
items 最多 18 个

依赖闭包：F 依赖 B 和 D，B 又依赖 A，因此选 F 必须同时选 A/B/D
容量限制：按 day 分别累计 weight
risk tie-break：value 相同选 risk 更低
字典序 tie-break：value/risk 相同选 ids 字典序更小
未配置 day 容量：容量视为 0
非法 dependency 引用：抛 ValueError
循环 dependency：抛 ValueError

.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6_artifacts/gpt_5_6_sol_code_006_dependency_knapsack_max_7000.py
.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round6_artifacts/gpt_5_5_code_006_dependency_knapsack_max_7000.py

items = [
    {"id": "A", "day": 1, "weight": 2, "value": 6, "risk": 3},
    {"id": "B", "day": 1, "weight": 3, "value": 9, "risk": 5},
    {"id": "C", "day": 1, "weight": 2, "value": 8, "risk": 7},
    {"id": "D", "day": 2, "weight": 4, "value": 10, "risk": 2},
    {"id": "E", "day": 2, "weight": 2, "value": 7, "risk": 1},
    {"id": "F", "day": 2, "weight": 1, "value": 4, "risk": 1},
]
deps = {"B": ["A"], "E": ["C"], "F": ["B", "D"]}

expected ids = ["A", "B", "D", "F"]
expected value = 29
expected risk = 11
expected weight_by_day = {1: 5, 2: 5}

在更难的物理和编程约束题上，两个模型都能做对；
`gpt-5.6-sol` 在物理题上速度优势明显，表达也略更完整；
编程题在本地测试口径下两者基本打平。

需要复杂物理/工程推导、希望更快拿到完整步骤时，优先试 gpt-5.6-sol。
需要可运行的小规模算法实现时，本轮 gpt-5.5 仍然足够稳。
涉及真实代码交付时，不要只看模型回答，要把输出保存成文件并跑测试。