7月10号 GPT-5.6 全量这天，我就切换过去用了。把真实使用感受写下来，不是测评，就是普通用户视角的流水账。
日常写作、查资料、理思路，我习惯在同一个聚合站上切换不同模型（zijieai.cn），不用来回登录。GPT-5.6 这一周就成了我的主力工具。
一、最大的变化：按场景选模型，而不是“一个打天下”
以前用 GPT-5.5，无论大事小事都走同一个模型。写代码用它，改邮件用它，整理会议笔记也用它。说不上浪费，但确实有点“杀鸡用牛刀”。
GPT-5.6 这次分了三个档：Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（轻量）。一开始我觉得这是给 API 开发者准备的，用了几天发现普通用户其实也能享受到分层的好处。
我现在的用法是：
写技术方案、理复杂逻辑 → 切到 Sol
日常问答、写邮件、整理文档 → 用 Terra
批量翻译、内容摘要、简单分类 → Luna
Luna 虽然是三档里最轻的，但处理日常文案完全不虚。最关键的是响应快，基本秒出，体验上比之前用 GPT-5.5 还顺滑。
二、Terra 才是这次真正的“隐藏款”
如果只让我推荐一个，我会选 Terra。
它的能力对标上一代 GPT-5.5，体感上确实差不多——写代码、写文案、做分析，该有的都有。但价格只有 GPT-5.5 的一半。对于我这种每天要用几十次的重度用户来说，这个差别很实在。
有一次我让 Terra 和 Sol 同时写同一份周报。Sol 版本更细致，分析更深入，但花了将近两倍的生成时间。Terra 的版本果断清晰，该有的内容一个不少。对于周报这种日常任务，Terra 的“够用”比 Sol 的“极致”更合适。
三、ChatGPT Work 让我重新理解了“AI 能做什么”
这个可能是这次发布里最容易被忽略的变化。
以前我让 AI 帮忙做一件事，需要一步步告诉它怎么做。整理会议记录？先给录音稿，再说“提取要点、按时间排序、标出待办事项”。每一步都得自己拆。
ChatGPT Work 的逻辑是：你告诉它最终目标，它自己拆步骤。
我试了一个实际场景：把上周散落在微信聊天、邮件、飞书文档里的项目相关信息整理成一份简报。以前这种事我得手动翻半天，这次我给 Work 的任务是：“整理 XX 项目上周的进展，来源是我这几天的聊天记录、邮件和文档。”
它自己去读了我授权的数据源，把零散信息拼起来，生成了一份带时间线和关键决策点的简报。虽然没有完美到可以直接发给老板，但初稿省了我至少四十分钟。
这个功能目前还在摸索期，但方向很明确——AI 正在从“打字助手”变成“能独立跑腿的同事”。
四、也遇到了几个小问题
说好的地方，也说说不顺手的地方。
上下文偶尔会“断片”。有一次在一个长对话里聊了十几轮，Sol 突然忘了最早提到的需求背景。虽然可以手动把上下文重新贴一遍，但体验上确实不如 Claude 在长对话里的稳定性。
中文表达有时太“标准”。GPT-5.6 的中文能力有进步，但写出来的东西有时候还是“正确但有点硬”。朋友调侃说像“高考作文里那种挑不出错但也不生动”的句子。日常写作我会先让 Terra 写一版，然后自己调整语气和节奏。
Ultra 模式确实强，但 token 消耗也快。试过一次开 Ultra 做代码审查，四个子 Agent 并行干活，结果确实好，但一次审查吃了不少配额。后来只在复杂任务上开 Ultra，日常保持标准模式就够了。
五、一个月后回头看
一周用下来，GPT-5.6 给我最大的感受不是“更强了”，而是“更会省了”。
不是省钱，是省精力。以前在不同任务之间切换思路，要从“聊天模式”切换到“写代码模式”再切换到“整理模式”，每次切换都有心理成本。现在 Sol 处理复杂事、Terra 处理日常事、Luna 处理批量事，同一个界面里自然切换，思路不用断。
如果让我给一个最简单的建议：普通用户直接用 Terra，如果遇到 Terra 搞不定的复杂任务再切 Sol。大部分时候，Terra 的“够用”比 Sol 的“极致”更适合日常。
