上下文压缩立功，GPT-5.6 登顶 ARC-AGI-3
daniel_mac8 · x · 2026-07-30
开发者发现，通过调整两个关键设置，GPT-5.6 Sol 模型在 ARC-AGI-3 基准测试中成功达到了 SOTA（当前最优）水平。
关键在于允许模型进行推理，并借助规范的上下文压缩实现，使其能够跨越多个上下文窗口连续处理任务。测试表明，这种自动压缩机制在应对复杂长程任务时极为有效。
所属事件:GPT-5.6开启两项API设置后ARC-AGI-3得分飙升3倍(15 条相关)→
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