GPT 5.6 Sol 是 OpenAI 迄今发布的最好的“视觉”模型
OpenAI 新发布的 GPT‑5.6 Sol 被广泛视为在图像和视频理解方面迈出了重要一步，尤其适合 UI 评审、购物辅助以及细粒度视觉推理等复杂真实任务。然而，基准结果和用户反馈表明，Google 的 Gemini 3.x 系列和 Alibaba 的 Qwen 3.8 往往在目标检测、计数以及成本效率方面表现更好，尤其适用于高吞吐或生产工作负载。许多评论者认为，传统视觉工具（如 OpenCV）和专用模型在狭窄任务上仍然胜过通用 LLM，但也认为前沿的视觉语言模型在自动标注数据、协调工具以及处理杂乱的多模态输入方面正变得越来越有价值。
关于 GPT‑5.6 Sol 视觉能力的总体看法
- 许多人认为，Sol 相比早期的 OpenAI 视觉模型有了实质性提升，尤其是在以下方面：
- 复杂布局（例如嵌套弹窗、应用 UI）。
- 带有亚秒级运动且对 FPS 具有鲁棒性的视频字幕生成。
- 困难的 OCR 场景（微弱反光、棘手的截图、乐谱）。
- 也有人表示，它在细节、“审美感”以及严格遵循设计系统方面，仍然“跟其他模型一样瞎”。
- 视觉能力被普遍认为明显落后于文本能力；会出现一些令人意外的失败（空白图片 → 幻觉出厨房、日期无法辨认、手写西里尔字母）。
对比：Gemini、Qwen 及其他模型
- 多位评论者表示，Gemini（尤其是 3.7 Flash）目前是最实用的视觉选择：
- 在大多数 Roboflow 基准上都优于 Sol，尤其是在检测/计数方面。
- 成本更低，速度足以应对高吞吐任务；Flash Lite 因提取能力受到称赞，不过在大型/复杂输入上表现不稳定。
- 也有人仍然偏好 Gemini Pro 3/3.1 进行深度科学推理，但对于杂乱 PDF 和视觉任务，3.7 Flash 被认为可比甚至更好。
- Qwen 3.8（Max 和 27B）在视觉和目标检测方面获得了很高评价；开源权重的 27B 因适合本地使用而受到强调。
- 还提到其他模型：Fable 用于 OCR，Luna 和 Seed Turbo 2.1 在视觉描述方面表现很强，小模型如 minicpm‑v‑4.6 适合端侧使用。
基准、方法论与传统 CV
- 评论者指出药丸/鸡蛋示例中存在真值和框旋转问题；对图像分辨率与 EXIF 方向也有争论。
- 约 80% 的药丸计数准确率被认为远低于药房生产环境的要求。
- 还有人认为这些任务用 OpenCV/模板匹配就很简单；而另一些人反驳说：
- VLM 有助于自动标注数据集。
- 正确的模式应是让 LLM 协调传统 CV 工具，而不是完全取代它们。
设计、UX 与“审美感”
- 使用 LLM 评审 UI 截图的体验褒贬不一：
- 有人说 Sol 能把屏幕拆解成连贯、可复用的模块。
- 也有人觉得模型不稳定或陈词滥调，尤其是在处理“看起来像 AI 生成的” UI 时。
- 讨论集中在设计/UX 中有多少是可以客观衡量的，有多少属于“审美感”，以及模型是否能够捕捉这些细微差别。
用例与局限
- 报告中的成功案例包括：超市货架商品查找与裁剪、药房药片计数辅助、图表审查、乐谱转写。
- 明显失败的情况包括：没有工具支持的路径跟随谜题、作物病害误诊、深度/3D 理解（有人提出双目基准，但未展开讨论）。
- 一些人认为，Sol 及其同类模型作为通用模型令人印象深刻，但在安全关键或高精度生产级视觉场景中，仍不足以可靠使用。