大家好，我是萝卜哥~
今天可是真热闹啊，Anthropic 先发了 Claude Opus 5.5，大概一个半小时之后，OpenAI 就甩出了 GPT-6 Sol 和 Luna。两家前后脚，连降价都撞在一起了。
Opus 5.5 是 Anthropic 这次的主力，官方说法是大部分工作能达到自家顶配 Fable 5.1 的水平，但是价格却比 Opus 5 便宜了 40% 左右。
Sol 是 OpenAI 的中档大模型，定位是给写代码、干技术活用的，上面还有着一个更贵的 GPT-6 Astra。
Luna 是便宜货，专门接那种量大、目标明确的活，比如总结文档、抽信息、快问快答，免费用户在桌面端就能用。
光看这张表，Sol 刚好是 Opus 5.5 的半价，但是现在的大模型，光是便宜可不行，咱们还要看效果。
下面根据萝卜哥的几个测试案例，来看看两个大模型到底怎么样吧~
先来个热身题，但这题其实挺考细节。
我给的提示词是这样的。
Opus 5.5 交出来的效果是这样的，真的好棒啊。
几个细节我都挺满意的，切换文字的时候每个粒子随机领一个新坐标，所以炸开再聚合的路线都不一样，看着很自然。
拖尾用的是半透明背景覆盖，没有额外算轨迹，性能很省，用浏览器打开没有一点卡顿的感觉。
再来看 GPT-6 SOL 的效果，同样很棒，我个人觉得这个案例，甚至 SOL 更打动我。
不知道大家觉得哪个更好呢？
这一题我觉得两边的差距，更多是风格上的偏好。提示词写得这么细，两个模型基本都是照着单子一条条交作业，能拉开的空间本来就不大。
所以谁更打动你，很大程度上看你喜欢哪种手感。粒子推开以后是软软地弹回去，还是干脆利落地归位，颜色是偏冷还是偏艳，这些提示词里都没写死，全靠模型自己拿主意。
这题开始上难度了，考的是审美。
Opus 5.5 的版本。
Opus 5.5 还是很稳定的，提示词里面要求的都满足得很不错。
频谱那圈柱子从粉色一路过渡到青色，每隔一会儿会有一次重拍，所有柱子一起往外顶一下，挺有节奏感的。
最让我惊喜的是它对于暂停的处理，按下去以后频谱柱子一根根落回去，背景的色块也慢慢暗下来，整个页面像是跟着安静了。
来看看 GPT-6 SOL 的效果。
说实话这个就差很多，可以说是被全面碾压了，看来对于纯前端的任务，GPT 还是不太行啊。
我觉得提示词里面那几个形容词，比如“呼吸感”“细细的高光”“慢慢落下去”，这些词没法直接翻译成代码，模型得自己去想。
•呼吸感到底是多快的节奏？
•高光到底要多细？
•落下去要花几秒？
GPT-6 SOL 理解得不到位。
做过设计的朋友都知道，从能用到好看，中间那段路最难走。所以以后你要做落地页、产品展示页这种门面活，审美这一关我建议优先交给 Opus 5.5。
纯前端视觉任务不仅考功能实现，也考模型对“呼吸感”“高级感”“细腻”等抽象描述的理解能力。
这是一个比较能拉开差距的地方，页面好看可以靠堆特效，游戏能不能玩一上手就知道。
Opus 5.5 的版本。
每次跳跃的时候，萝卜脚下那些淡紫色的小点是起跳时扬起的灰，右上角那颗金色的小圆点就是金币。
手感方面，第一跳高、第二跳矮一点，节奏挺舒服。兔子是一蹦一蹦过来的，每只蹦的节奏还不一样，判断起跳时机需要一点反应。
被兔子逮住的那一下，屏幕会抖，萝卜炸成一片粉绿色的碎片，看着有点惨，又有点好笑。
SOL 的效果。
其实也不错，跳跃的感觉没有 Opus 5.5 好，但是整体游戏元素要更好一些，萝卜人的四肢也比较明显。
对于这个案例，我觉得两个大模型能打个平手吧~
如果你是想做个小游戏自己玩，或者拿给小朋友玩，我会选手感好的那个，因为玩几把以后你根本不会盯着萝卜的胳膊看。
要是拿来做演示、录视频，那 SOL 这版反而更上镜。
其实上面的提示词，我觉得还是约束太多了，对于 Opus 和 SOL 这样的顶级大模型，反而束缚了它们的手脚，所以下面两个案例，我的提示词是越来越简单，但是效果还是很惊艳。
现在我们在测试一个大模型水平的时候，总是喜欢让它画鹈鹕骑自行车。我这次没有这么做，直接让它们复刻经典游戏，来看看它们的理解能力怎么样。
Opus 5.5 的效果如下，它的首页是动图，立刻就感觉高大上了不少啊。
GPT-6 SOL 相对来说就差了不少，各种细节都比不过，人物的出圈、赛场上的干扰因素，比如逆向的车辆等等，全方位被碾压了。
这一题最能看出两个模型的差别，因为提示词只有一句话，剩下的全靠它们自己脑补。
“把你所能用到的能力都用上”，这句话其实是在考主动性。
Opus 5.5 的理解是，一个完整的游戏该有的东西都得有，所以它先做了动态首页，赛道上还主动加了逆行的车辆当干扰。这些我一个字都没提，它自己补上了。
从成品来看，SOL 更像是把题目的字面意思做完就收工，能跑能玩，但也就到这儿了。
我的判断是，需求越模糊，越需要模型自己拿主意，Opus 5.5 的优势就越明显。需求写得清清楚楚、按单子干活的时候，两边的差距会小很多，前面三个案例已经说明了这一点。
在网上还看到有网友一句话生成科普视频，真的是太强了。我稍微做了一下优化，使用的是下面的提示词。
Opus 5.5 的作品，它生成了 HTML 页面，有背景音乐，但是没有旁白。
可是这个效果是真的牛啊，画面精美，各个人物也很精良，对于历史事件的描述也很准确，囊括了史实和演义的内容，我觉得足可以称得上精品了，就算直接发到短视频平台也没问题。
SOL 的产物，它生成的不是 HTML，是直接给出了 MP4 文件，而且带有旁白，这一点还不错。
可是其他的就没法比了，虽然说整体事件没有问题，但是画面还是太粗糙了，完全没有 Opus 那种寓教于乐的感觉，整体画面就是一些图片的简单拼接，动效太简单。
这五个案例测试下来，我本来以为自己的 GPT 和 Claude 额度会见底，结果没想到异常的坚挺。
我的 GPT Plus 账号五小时额度还有 66%，Claude Pro 账号五小时额度还有 76%，你敢信？
而且这些任务我跑下来，前前后后总共也就花了不到 3 个小时，这真的是又快又好又耐用啊。
这个额度表现，我觉得比任何跑分都更实在。
总体来说，我觉得简单的任务交给 SOL 还是完全没有问题的，它的额度现在也是比较抗用的。
但是如果是比较复杂的编码工作，那有条件一定要上 Opus 5.5，确实是强啊，关键还不贵。
简单、明确、按要求执行的任务，选择 GPT-6 SOL，性价比更高。
复杂、开放、需要审美和主动决策的任务，优先选择 Claude Opus 5.5。
五个案例排下来，其实能看到一条很清楚的脉络：
•提示词写得细的时候，粒子和跑酷两题基本打平。
•考审美的播放器拉开了差距，因为审美那部分提示词写不死。
•提示词越短、需求越模糊，差距就拉得越开。
•暴力摩托和三国动画这两题，Opus 5.5 几乎是一边倒的优势。
这条脉络对我们自己用模型也有参考价值。
你要是习惯把需求写得清清楚楚，一条一条列出来，那 SOL 性价比更高，API 价格只有 Opus 5.5 的一半。
你要是经常一句话丢过去，希望模型自己把事情想周全，那多花的钱花在 Opus 身上就更合适。
提示词我都完整放在文章里了，最简单的那两句一共也没几个字，复制过去就能跑。
挑一个你最想要的，丢给两个模型试试，跑出来的效果欢迎在评论区晒一晒。
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