Opus 5.5 and GPT-6 SOL 在编码基准测试中显示收益递减

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 13:18

对 SlopCodeBench 基准测试的最新分析表明，提高 Opus 5.5 和 GPT-6 SOL 等模型的努力程度可能不会显著提高严格通过率，甚至可能导致某些模型性能下降。该基准测试在长周期迭代任务上测试编码代理，发现虽然模型通常能成功实现核心功能，但在扩展时却难以维持先前的功能。分析还强调，随着努力程度设置的提高，每次成功通过的成本会大幅增加，其中 GPT-6 Astra 是一个值得注意的例外，它在更高成本下显示出改进。 AI

影响表明当前编码模型的高努力程度设置可能效率低下，可能指导未来的模型开发和提示策略。

排序理由对现有模型的基准测试结果进行分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Yong Yu · 2026-10-21 13:18

Medium 在 SlopCodeBench 上击败 XHigh 的 Opus 5.5：每次运行成本、噪音基底以及您存储库的 A/B 测试工作

<blockquote> Attributed compile + two small offline scripts Primary source: Dex Horthy (with Gabe Orlanski), <a href="https://github.com/humanlayer/advanced-context-engineering-for-coding-agents/blob/main/benchmark…

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