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amber-gpt

用私有题库 AMBER 每周实测 GPT 系模型(含不同推理档位),只公开结果,不公开题目。 English: README.en.md

这是什么

  • 每周一期 results/YYYY-Www.md:同题、同 harness,对目标模型跑全库;同模型不同 effort 档位并排。
  • 一期固定报告:题集规模与哈希、每案 d2 分与通过/失败、终端终态、token 用量与时延、环境指纹、按证据纪律写的定性裁决。
  • 题目、oracle、transcript、中间产物永不公开(见下「发布纪律」)。
  • 姐妹仓:amber-crof(CrofAI 周测)、amber-ollama(Ollama Cloud 周测)、amber-devin(Devin 周测)、amber-deepseek(DeepSeek 官方道)、amber-commandcode(CommandCode 道)、amber-opencode(OpenCode Go 道)、amber-workbuddy(WorkBuddy ACP 道)。
  • AMBER 是 agentic 实战题库(施工/运维/审查/视觉/需求漂移),规范与制题工具见 getaskclaw/amber;考题本体私有。

发布纪律(红线)

  1. 只发:分数与聚合、token 用量、速度、定性裁决。
  2. 永不发:题目内容、oracle/判分器、transcript、考生工作区、任何能复原题面的中间产物。
  3. 每期必钉:模型 ID、effort 档、日期(UTC)、harness 版本、每案内容哈希(bundle_sha)。哈希用于对照 amber 的公开哈希清单,自证题集未变。
  4. 案号与题目结构属私有面:公开结果里案例只用稳定别名(A-xxxxxxxx,哈希派生)+ bundle 哈希作句柄;内部案号、变体名、题目描述永不出现。
  5. 基调:这是社区周测,不是对厂商的攻击。数据说话,措辞克制。

一个方法论前提

同名模型、同 provider,两次跑也可能不同分——推理参数、负载、服务端版本都在漂。所以这里的一切结论都带日期与档位,且按周重测。单日数字是快照,不是定律。

图说数据

  • 本期成绩单(2026-W37,23 案全库):luna 三档同一张 15/23,sol 两档 14/23(high 档 09-16 重测平反 UI 案 → 15/23,见 W38),astra 合成口径 16/23;sol xhigh 中止不进图。 W37 成绩单:分组柱,色 = effort 档
  • 案面画像(2026-W37 Full matrix 按 face 聚合):luna 与 sol 分面通过率几乎重合,唯一差在运维面(A-24bcf707)。注:图为 W37 快照——sol 的 UI 案 09-16 平反,见 W38案面画像:luna vs sol 雷达
  • 周趋势(W36→W37,按通过率 % 归一):astra 66.7%→69.6%(W37 为合成口径),luna 65.2%、sol 60.9% 本周首秀(sol 09-16 重测修正 65.2%,见 W38)。 周趋势:案级通过率
  • 档位天梯(W36 astra 五档 + W37 luna/sol):加档零收益——token 最多涨到 2.9 倍,分数不动。 档位天梯:effort × 通过率,点标 = 输出 token

结果索引

内容 结论
2026-W36 gpt-6-astra-900k 五档(low→max)全库 不单调:12→14→14→10→10;medium 是甜点,xhigh/max 反噬;顶档 UI 案零交付
2026-W37 gpt-5.6-luna-900k 三档 + gpt-5.6-sol-900k 两档(23 案新库);astra 裸 base 补考 2 新案(addendum) luna 三档同分同名单(15/23),effort 零收益,xhigh=2.9x 纯浪费;sol 无一档赢 luna;xhigh 超时墙再现顶档反噬;astra 补考全过→合成 16/23(-900k 变体已被收回,口径混合已标注)。Addendum 3(09-16):sol 重测平反 UI 案 → 15/23
2026-W38 gpt-5.6-sol-900k @ high 全库降智复测(对拍 W37) 零能力回退:22/23 案过挂一致,hard 区分器 7/7 依旧;唯一变化=UI 案平反(客户端看门狗误杀,补考 12/12 满分)→ 15/23,第四家该案满分车道;luna 同案疑似同冤(未复测);上游 hermes-agent#112909

免责

与 OpenAI 无任何隶属/赞助关系。分数是特定周、特定档位的快照,不构成采购建议。

About

Public weekly AMBER benchmark results of GPT models across effort bands — cases private, results public

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