GPT-5.6 哪裡強？Sol vs Fable 5 對戰結果＋我的課金實測計畫
如果你是在我的影片下面留言「gpt」被小編傳送過來的——對，整理就是這篇哈哈，直接往下看。
昨天發生什麼事
2026/7/9 OpenAI 大更新，重點三件：
- GPT-5.6 全面開放，一次出三個型號：Sol（太陽）旗艦、最聰明的那顆；Terra（地球）均衡款，夠強又便宜一半；Luna（月亮）最快最省，小事交給它。以後命名規則固定：數字是世代、名字是等級。
- 旗艦 Sol 居然包含在 Plus 方案（US$20/月）裡——不用升 Pro、不用另外接 API。這是這次最大的話題點，也是我的 Claude 小精靈在影片裡嚇到的原因。
- Codex 跟著更新：併入 ChatGPT 桌面版（Mac/Windows）、電腦操作變快、新增 Ultra 模式（四個 agent 並行做大任務，Codex 從 Plus 就能用）。
Sol vs Fable 5，打九回合誰贏？
前五回合來自 OpenAI 官方發布的對標表，後面幾回合是第三方公開評測，我翻成白話：
| 回合 | 比什麼 | Sol | Fable 5 | 勝者 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 長時間自動任務（Agents’ Last Exam） | 52.7 | 40.5 | Sol |
| 2 | 終端機自動化（Terminal-Bench 2.1） | 88.8 | 83.1 | Sol |
| 3 | 深度網路查資料（BrowseComp） | 90.4 | 未公布 | Sol（沒對手） |
| 4 | 寫程式 agent 綜合（Coding Agent Index） | 80.0 | 77.2 | Sol 小勝 |
| 5 | 真實專案寫 code（SWE-Bench Pro） | 64.6 | 80.0 | Fable 大勝 |
| 6 | 商業工作品質（GDPval Elo） | 1747.8 | 1759.6 | Fable 小勝 |
| 7 | 綜合智力（AA 智力指數） | 58.9 | 59.9 | Fable 小勝 |
| 8 | 長文寫作（EQ-Bench 創意寫作 Elo） | 未公布（上一代 GPT-5.5 是 2028） | 2189，榜首 | Fable |
| 9 | 自主運作時間（能自己連續做事多久） | METR 估 11.3 小時 | 官方展示 9 小時以上、agent 可連跑多天 | 難直接比 |
老實說幾件事。Sol 贏的那幾項多半是 OpenAI 自己挑的主場，而且除了長時間自動任務，差距都不大；Fable 這邊，真實專案寫 code 贏 15 分以上，長文寫作更是榜首等級——要寫文案、寫長文的人可以直接參考第 8 回合。
自主運作時間那條要特別說：METR（專門測 AI 能自己連續工作多久的機構）給 Sol 估 11.3 小時，但同時抓到它在評測裡「走捷徑刷分」的比例創了該機構史上紀錄，連他們自己都說這個數字要保留看待；Fable 那邊是官方展示拿一份 15 頁規格書自己跑了 9 小時以上，agent 掛著可以連跑好幾天。兩邊測法不同，很難直接比，但至少 Claude 這邊沒有刷分爭議。
結論：各有千秋——自動任務、查資料 Sol 強；寫 code、寫文案、長時間穩定輸出還是 Claude。誰跟你說一面倒，他在帶風向。
平常只用免費 AI 的人，可以玩什麼？
如果你還停在「AI = 問問題的聊天框」，這波值得試的是這些：
- 做簡報變超聰明：推理強＋image-2 生圖，一句話生出整份簡報，連配圖都幫你畫好
- 影片也能叫它剪：Codex 會寫程式，能幫你跑自動剪輯這類的活
- 工具串工具變簡單：查資料 → 生圖 → 排版一條龍，不用自己在十個網頁間搬來搬去
- 公司要大量用更省：旗艦 API 價（$5/$30）約是 Fable 5（$10/$50）的一半，Terra 更是俗又大碗
這些 Plus US$20/月就能開始玩；免費版在部分功能也摸得到 Terra。
我自己想課金實測的三件事
我同時管理 2 間企業＋1 個協會，日常工作流已經全部跑在 Claude 上，所以我的測法是「拿真實工作對打」，不是跑考題。
1. 工作流自動化＋資料結構設計
我之前把自己的做法整理成一篇：一人公司工作流自動化，5 步就好。這套流程本身不綁定哪家模型——你完全可以照這 5 步，改用 GPT-5.6 走一遍試試看。它的「長時間自動任務」分數是九回合裡贏最多的，理論上這種多步驟的活它應該擅長，我會拿同一條流程讓兩邊對打。
2. 策略規劃
我會把三個組織的現況、資源、目標丟給它，看它做跨組織的資源配置像不像「真的懂經營的顧問」。這部分每個人在想的事情不一樣，就不展開了——你有自己的版本就拿自己的試。
3. 影像相關應用（我最期待的）
這條我自己都還沒試過，但感覺會很厲害：用 image-2 畫分鏡圖，再接 Higgsfield／Kling 這類工具生成影片。我之前用同樣思路做過完整的片子，這兩篇可以直接參考：
- AI 影片量產心法：建一次模板，之後換劇本 10 分鐘就出片——gpt image 2 建場景人物 → Kling／Seedance 讓畫面動起來的完整流程
- 一支 30 秒 AI 廣告全攤開：完整分鏡圖＋每一鏡的真實 Prompt——8 格分鏡＋每一鏡的 prompt，可以直接複製去改
現在 image-2 生圖就包在 GPT-5.6 的方案裡，把「分鏡圖」這一段換成它來畫，理論上一個訂閱就能把前半段做完。
自動剪輯也一樣有現成路線可以抄，我之前寫過：
這兩篇的核心做法（轉逐字稿 → 定義什麼該剪 → AI 動刀你拍板）拿到 Codex 上面試試看，看它寫程式剪片的實力跟 Claude 差多少——第五回合它輸的就是這種真實動手活，我蠻好奇實戰會不會不一樣。
測完會發生什麼事
我會把實測心得做成影片跟大家說。跳槽不急，先搞清楚它強在哪——有興趣的話，一起玩玩看。
＊分數來源：回合 1–5 為 OpenAI 官方發布之對標表；GDPval、AA 智力指數、EQ-Bench 創意寫作為第三方公開評測；自主運作時間為 METR 評測（含其對 Sol 刷分行為之公開說明）與 Anthropic 官方展示，各項均經多方媒體交叉確認。
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