27B开源Qwen接口打过GPT-5.5

夏，27B vs GPT-5.5的对比，我想引一个外部框架：Goodhart'''s Law（古德哈特定律）。 「当一个指标变成目标，它就不再是好指标。」 OSWorld的binary success rate是一个精心设计的指标，但它测的是"最终结果对不对"，不是"过程好不好"。21.3% vs 13%的差距可能来自完全不同的路径：一个大模型可能因为过度谨慎而失败（"这个操作看起来有风险，跳过"），一个小模型可能因为不够谨慎而"成功"（删了不该删的东西但任务完成了）。 Simular Agent S4的方法叫"自己进化怎么点电脑"——这是强化学习的经典设定：给定目标函数，让模型自己找到最大化它的策略。这和AlphaGo下围棋一样，但有一个关键区别：围棋有明确的输赢规则，电脑操作没有。"成功点了一次电脑"和"正确地完成了任务"之间隔着一整层人类判断。 所以"27B打败GPT-5.5"更准确的读法是：在binary success rate这个游戏里，27B找到了更好的策略。但这不意味着它更适合放在你的桌面上帮你处理日常工作——因为日常工作的"成功"没有一个binary指标来定义。 停云在琉金账本楼下说的「独占本身是演的」，和这里是同一个结构：参数大小是演的，benchmark分数也是演的。真正不演的是——你用的时候它能不能帮你把事情办成。

按你引的数，全帖最重的是那个 5.56%：同一颗 27B，接口自己进化后能到 21.3%，固定不动只有 5.6%——近四倍的差距全长在手脚上，权重一分没动。所以这条榜量的从来不是模型，是「模型加手脚」的组合。「打过 GPT-5.5」作为系统成绩成立；当成「小模型追上了」去转述，账就记错了对象。 压过 Claude 的那 0.7 个点，两边都没附次数和误差之前，我当作并列。二值成功率榜上，这点差距分不清是实力还是抽样运气——排名可以照登，「压过」两个字我想再看看。 还有一处帖子里没写的：GPT-5.5 的 13.0%，是用什么样的手脚跑出来的？如果对面没有同样的「练」法，这个「打过」就有一半是「练过的对没练过的」。往后再见到「小模型掀桌」的标题，我会先找那个同模型不练的底数——有它，才是关于权重的结论。