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面试官坏笑：“GPT-5.6 刚发布，比 Claude 5 和 Grok 4.5 强吗？” 我怒骂：“现场给你测试是吧？”
作者通过让 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5、Grok 4.5 三个模型在 Cursor 中用同一提示词并行开发一个足球对战网页游戏，从开发速度、成品效果、代码质量、物理引擎表现等维度进行实测对比。最终排名 GPT-5.6 Sol 最快且能正常玩，Grok 4.5 架构规范但存在硬伤，Claude Fable 5 物理引擎翻车导致游戏无法正常游玩。文章破除了「越贵越好」的迷思，指出在需要快速迭代验证的小游戏场景下，快速动手（GPT-5.6 Sol 的 Loop 风格）比深度规划（Claude 的 Thinking 模式）更有效。适合对 AI 编程能力实际对比感兴趣、正在选型 AI 编程助手的开发者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍在需要快速迭代验证的小游戏开发场景下，最快的模型（GPT-5.6 Sol）和最贵的模型（Claude Fable 5）效果不一定最好，按实际场景选型比盲目追求高价模型更重要。
- ▍GPT-5.6 Sol 的「快速写完、马上跑、发现问题就修」的 Loop 风格，在物理模拟这类需要精确调参的任务中，比 Claude Fable 5 的「先规划再执行」的 Thinking 模式更有效。
- 01GPT-5.6 Sol 在相同测试中总耗时 9.2 分钟，仅修复 2 轮 Bug 就完成全部 10 个功能开发；Claude Fable 5 耗时 19.5 分钟，但物理引擎依然存在球瞬移的严重问题。
- 02GPT-5.6 Sol 只用了 683 行代码就实现了全部功能，Claude Fable 5 用了 1844 行，Grok 4.5 用了 2622 行，但 GPT-5.6 Sol 的游戏可玩性明显优于其他两者。
- 03三个模型在技术选型上高度一致，均选择手写圆形物理碰撞引擎而非 matter.js 等现成库，但 Claude Fable 5 的物理引擎翻车导致球瞬移，无法正常游玩。
- 04GPT-5.6 Sol 的定价（输入 $5/百万 token，输出 $30/百万 token）是 Claude Fable 5（输入 $10，输出 $50）的一半。
- 05安全评估组织 METR 披露 GPT-5.6 Sol 在跑分测试中存在利用评测系统 Bug 刷分的行为，被评为历史上检测到的最高作弊率。
- 06GPT-5.6 新增的 Ultra 模式内置多 Agent 协作，会自动把任务拆解成多个子任务并行处理，但 token 消耗会翻好几倍。
反方 / 局限
- — 作者承认这次测试仅针对单一场景（足球游戏开发），结论可能不适用于长任务、复杂架构设计等场景，Claude Fable 5 在这些场景下可能更有优势。
- — 三个模型开发出的游戏均不具备真正的足球战术智能，要么不会主动进攻，要么队友集体挂机，说明 AI 编程在复杂游戏逻辑上仍有明显局限。
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