GPT-5.6-sol vs GPT-5.5 新题实测概率状态机和日志聚合代码谁更稳这篇是模型对比系列的新一轮 CSDN 版。为了避免重复上一轮的滑轮物理题和依赖背包题这次我换了两道新题一道偏概率状态机的等待时间题偏置硬币直到第一次出现HHTH。一道偏工程代码的日志聚合题统计模型调用日志里的 token、cost、cache hit rate 和 top users。测试对象仍然是gpt-5.6-sol gpt-5.5先说结论两个模型这轮都能做对核心任务。概率题两者都给出正确数值12.6547但都没有主动给出我预设的精确分数7162950/566029代码题两者都输出了可运行 Python并通过同一组本地测试。一、测试环境接口https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions结果文件.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round7_round8_results.json代码产物目录.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round7_round8_artifacts记录字段字段用途http_status判断 API 请求是否成功finish_reason判断输出是否自然结束completion_tokens输出 token 消耗reasoning_tokens推理 token 消耗visible_content_chars可见输出长度本地测试编程题是否真的能跑二、概率题偏置硬币直到出现 HHTH题目一枚偏置硬币每次独立抛掷P(H)0.62P(T)0.38。 连续抛掷直到第一次出现模式 HHTH 为止。 要求 1. 求停止时所需抛掷次数的期望值。 2. 必须用状态方程或马尔可夫状态推导。 3. 说明在状态 HH 后如果再抛出 H为什么仍然留在 HH 状态。 4. 解释为什么不能直接写成 1 / P(HHTH)。参考答案E[N] 7162950 / 566029 ≈ 12.6547这题的关键不是算P(HHTH)而是处理模式重叠。状态可以定义为当前后缀与目标HHTH的最长匹配前缀S0 空 S1 H S2 HH S3 HHT S4 HHTH吸收态容易错的点是在 HH 状态后继续抛出 H得到 HHH。 HHH 的后缀里与 HHTH 前缀匹配最长的是 HH。 所以状态仍然是 HH不是退回 H 或空状态。三、概率题实测结果模型max_tokensfinish_reasoncompletion_tokensreasoning_tokens可见输出耗时结论gpt-5.6-sol3200stop1705655164439.3s数值正确未给精确分数gpt-5.53200stop1433516132228.2s数值正确未给精确分数gpt-5.6-sol给出的等价公式是E[N] 1/(p^3 q) 1/p ≈ 12.6547gpt-5.5也给出了同样的状态转移和数值E0 ≈ 12.6547这说明两个模型都理解了HHTH的状态重叠但如果文章或报告要求精确分数仍然需要单独检查输出格式不能只看小数。四、编程题模型调用日志聚合第二题是一个更接近生产后端的 Python 函数aggregate_model_usage(events,window_start,window_end)输入是模型调用日志每条日志可能包含ts user model status input_tokens output_tokens cached_tokens cost要求包括只统计 window_start ts window_end 的事件 缺失 user 归 unknown 缺失 model 归 unknown total_events 统计窗口内全部事件 success_events 只统计 status 200 失败事件只计入 requests 和 failed_events不累计 token/cost by_model 统计 requests/success/tokens/cost/cache_hit_rate top_users 返回成功事件 cost 最高的前 3 个用户 cost 和 cache_hit_rate 保留 6 位小数 不修改输入对象本地测试覆盖了这些场景时间窗口边界[start, end) 失败事件不累计 token 和 cost 缺失 user/model 的归类 cache_hit_rate cached_tokens / input_tokens top_users 按 cost 降序cost 相同按 user 字典序 输入对象不被修改 空窗口返回空统计五、编程题实测结果模型max_tokensfinish_reasoncompletion_tokensreasoning_tokens可见输出耗时本地测试gpt-5.6-sol7600stop1767125592934.1s通过gpt-5.57600stop2330113734945.6s通过代码产物.tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round7_round8_artifacts/gpt_5_6_sol_code_007_usage_aggregator_max_7600.py .tmp/model_compare_gpt56sol_gpt55_round7_round8_artifacts/gpt_5_5_code_007_usage_aggregator_max_7600.py本地测试核心样例events[{ts:2026-07-11T00:00:00Z,user:alice,model:gpt-5.5,status:200,input_tokens:100,output_tokens:50,cached_tokens:20,cost:0.30},{ts:2026-07-11T00:10:00Z,user:bob,model:gpt-5.5,status:500,input_tokens:999,output_tokens:999,cached_tokens:999,cost:9.99},{ts:2026-07-11T00:20:00Z,user:bob,model:gpt-5.6-sol,status:200,input_tokens:200,output_tokens:80,cached_tokens:50,cost:0.80},{ts:2026-07-11T00:40:00Z,user:carol,status:200,input_tokens:50,output_tokens:10,cached_tokens:25,cost:0.20},]期望结果里失败事件只计入请求数不应把999tokens 和9.99cost 算入成功消耗。这类边界如果没测很容易在运营报表里把成本放大。六、横向对比维度gpt-5.6-solgpt-5.5概率题状态建模正确正确概率题数值12.6547正确12.6547正确是否给出精确分数未主动给出未主动给出概率题耗时39.3s28.2s日志聚合代码本地测试通过本地测试通过代码题耗时34.1s45.6s输出完整性finish_reasonstopfinish_reasonstop这轮没有出现“一个模型做对、另一个模型做错”的情况。更准确的结论是概率状态机题两者都正确gpt-5.5 更快。 日志聚合代码题两者都通过本地测试gpt-5.6-sol 更快、输出更短。七、复现实测时要注意什么第一不要只看 HTTP 200。至少要记录finish_reason completion_tokens reasoning_tokens visible_content_chars第二数学/概率题不要只看小数。这轮两个模型都给出了12.6547但都没有主动给出精确分数。如果你的评测要求精确表达需要额外检查。第三代码题必须保存成文件跑测试。“看起来有函数”不等于可用。尤其是日志聚合这种题缺失字段、失败请求、窗口边界、排序 tie-break 都要靠测试兜住。八、CSDN 图床检查本文图片使用可外链 URLhttps://media.crazyrouter.com/task-artifacts/playground/user-1/images/2026/07/10/gpt56sol_gpt55_round7_csdn_card-bd17be99d7c6.png本文没有使用 GitHub raw 图片链接。九、结论这轮新题的结论比较克制gpt-5.6-sol 和 gpt-5.5 都能完成概率状态机推导和日志聚合代码。 概率题上 gpt-5.5 更快代码题上 gpt-5.6-sol 更快。 两者都没有主动输出精确分数所以严谨评测仍然要做答案格式检查。如果你要把模型接入生产报表或内部评测系统建议把“本地测试是否通过”放在文章结论之前。模型说自己写完了不重要代码跑过边界用例才重要。