Astra 比 Opus 5.5 强的把握有多大？

第三方综合能力指数开始给出模型两两对比的赢面概率。答案先说清：据 Epoch AI 11 月 4 日换上的贝叶斯 ECI，GPT-6 Astra 比 Claude Opus 5.5 更强的概率约 72%，比 GPT-6.1 Sol 更强约 54%，比 Claude Fable 5.1 更强约 99%。

这不是「Astra 能赢七成任务」，而是在 ECI 这套基准与假设下，后验样本里 Astra 能力值更高的比例。

Astra 的 ECI 均值 169.07，Opus 5.5 为 168.36，差不到 1 分；两边 90% 可信区间几乎重叠。差距本身的 90% 区间大约是 −0.9 到 +2.1，零还在里面，所以 72% 偏向 Astra，但远不到「已定」。

怎么核对这组赢面数字

据 Epoch AI 方法论文，旧版用最小二乘给出能力点，再用自助法抽区间。中位模型大约只有十项基准分，少的只有四项；自助重采样会丢掉约三分之一观测，区间不稳。各模型区间分开重采样，共享尺度不确定被拆开，相邻名次只能比谁的点分高一点。

新方法把能力、难度与斜率一起抽样，报告均值当 ECI，5%–95% 当分位。作差时共有抖动对消，于是可以数样本里谁更高，得到 72%、54%、99%。

据 AlphaSignal 对同一方法文的转述，前沿排序几乎不动，变化在于头对头概率与弱模型分数。

切换日和入榜规则写在哪

据 Epoch AI 的 changelog，切换日是 2026-11-04：不确定性改为 90% 可信区间，入榜改为至少四项归一化分落在 0.1–0.9。领域分指数尚未按贝叶斯重拟合。

ECI 页面标注的 CSV（Updated Nov. 6, 2026）给出均值与区间：Astra 169.07（166.16–172.28），Sol 168.94，Opus 5.5 168.36，Fable 5.1 166.90。点分顺序没变，变的是读法。

前沿几乎不动，弱模型被拉开

对先前 ECI ≥125 的 176 个模型，新旧拟合 R² 约 0.995，平均绝对差约 0.9 分，新区间平均窄约 13%，且都落在旧 90% 区间内。头名排序基本不用重排。

低于 125 的 76 个模型平均下移约 13.7 分，区间变宽。主要是拿掉了把稀疏观测往均值拉的正则：弱模型不再因为分少就被抬高。这是尺子改写，不是那些模型突然变差。

留一法上，贝叶斯 90% 预测区间覆盖约 89.6% 的观测，旧法约 84.2%。校准变好，不等于 ECI 覆盖了你业务里的成本、延迟和失败代价。

代价：72% 不能当成定局

有人会说 72% 已经够用来宣称 Astra 赢了。方法文自己给了对照——对 Sol 只有 54%，对 Fable 5.1 才到 99%。同一把尺子里，相邻名次与拉开两档是两种证据强度；把 72% 写成「已定」，等于抹掉不确定区间。

ECI 仍假设单一能力维度，基准选择与开发者自报分都会偏。生产选型还要看任务、延迟和失败代价，不能只订这一张表。

硬结论：读综合能力榜，相邻名次先看两两赢面；没有概率、只有零点几分的点差，就不该写成「谁更强」。Astra 对 Opus 5.5 眼下是约七成偏向，不是定局。