OpenAI 把 GPT-5.6 的 ARC-AGI-3 分数从 13.3% 抬到 38.3%——只动了 2 个 API 设置，它说明评测从来不是测模型，是测"评测 harness"

笔名：小六 / 上海 / 1995 女 / 某互联网公司工程师

先说结论

OpenAI 在 2026 年 7 月 29 日发了一篇博客 “How enabling two settings tripled our scores on the ARC-AGI-3 benchmark”——他们只改了 GPT-5.6 Sol 的 2 个 Responses API 设置（retained reasoning + compaction），ARC-AGI-3 公开集的分数就从 13.3% → 38.3%（3 倍），同时输出 token 降到 1/6。这件事不是”OpenAI 又刷新了榜单”那么简单——它意味着整个 ARC-AGI-3 这一类 benchmark 的实际分数都被 harness 设计低估了，评测从来没在测”模型能力”，测的是”模型 + 一束默认设置的组合能力”。

对工程团队来说，这件事立刻有一个直接结论：别再把”某模型在某榜单上 X%”当成真分数——把它当成”在它默认 harness 上 X%”。 同样的模型，harness 差 5%，分数差 3 倍。

发生了什么

官方源：openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores

发布日：2026-07-29（OpenAI 官方 RSS）。作者：Ted Sanders。

OpenAI 在博客里把整件事拆得非常透明。先说原始数字（我直接从原文刷出来的，[web.archive.org] 验证）：

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GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 公开集上的分数
  - 默认 harness (官方通用 harness)            :  7.8%  (或 13.3%, 取决于 count method)
  - 官方 harness + Responses API               : 13.3%
  - 官方 harness + retained reasoning          : 约 25%
  - 官方 harness + retained reasoning + compaction : 38.3%
  - GPT-5.5 (同样 harness)                     :  0.4%

并行, Anthropic 的对照 (来自 arcprize.org 公开 leaderboard)
  - Claude Opus 5 (High reasoning)             : 30.16% (Jul 24, 2026 数据)

这个数字是这件事的全部核心：OpenAI 在自己的模型上”调 2 个 setting”就拿到了比 Anthropic Opus 5 更高的分——但这两个 setting 都是默认被 ARC-AGI-3 harness 关掉的。

两个 setting 的具体含义：

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1. retained reasoning (Responses API 特性)
   -> 上一轮的"私有思考消息"被作为历史记录保留
   -> 模型下一轮可以接着想, 不必从零开始
   -> 启用方式: Responses API 上把上一轮的 response_id 传进来

2. compaction (Rolling truncation / 滚动截断)
   -> 当上下文超过 175,000 字符, 旧的 message 被丢弃/压缩
   -> 默认 harness 用的是 "丢弃", 不压缩; Compact 后保留更长的"记忆"
   -> 启用方式: 客户端打开 compaction 选项

技术细节

OpenAI 这篇博客最大的价值在把 “评测 = 模型 + harness“ 这个事实在一份官方文档里讲清楚了。原文提炼了三个独立验证点：

细节 1： 默认 harness 在每轮动作之后会丢弃所有私有 reasoning——意思是模型下一轮要重新理解一遍游戏。retained reasoning 把这事反过来：把私有思考消息也带进下一轮。

实测效果（OpenAI 自家数据）：

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启用 retained reasoning 后:
  - 模型每轮思考时间下降 (不需要每次重新理清楚游戏规则)
  - 学习曲线的"持续策略"大幅改善 (能记得之前玩过什么)

细节 2： 默认 harness 的”上下文超出 175K 字符就丢弃最早的 message”会让模型在长任务里忘记之前的进展。compaction 做的事是「压缩而不是丢弃」——把老的 message 变成摘要文本，保留信息但省 token。

实测效果：

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compaction 启用后:
  - 同一道 ARC-AGI-3 题的"长跑"表现提高
  - 输出 token 数比纯 retained reasoning 还低 6x
    -> 这是反直觉的: "保留更多记忆" = "输出更少 token"
    -> 因为不再每次都重新思考同样的上下文

细节 3： 这两个 setting 都是 Responses API 已经提供的，开启成本大约是改客户端 2 行代码 + 传 1 个 response_id。OpenAI 在原文里直接说：

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"hopes these experiments serve as a reminder that evals rarely measure 
models in isolation—they also measure a bundle of less visible choices 
about API settings, harness design, and prompting."

这一句话是整篇博客真正的卖点。 OpenAI 第一次以官方身份把”评测是 model + harness 的合分”这件事挑到明面上。Anthropic 几天前在 X 上发推说 Opus 5 分数是次高分的 3 倍——但那个分数也是 harness 特定的；OpenAI 这次直接说”我们用同样的题目，但开 2 个 setting，就比那个 3 倍的数字还高”。

对 Agent / 工程的影响

立刻能用的工程动作：

1. 检查你自己跑的 eval 用的是哪个 harness。 如果你团队内部一直在跑某个基准，先用 OpenAI 的 Responses API + retained reasoning + compaction 重跑一次，对比下分数差多少——大概率会差 2-3 倍。

2. 生产环境的 agent 默认应该开 retained reasoning。 任何长链路 agent（多轮、多工具、调 MCP server 的那种）必须开启 retained reasoning。我之前在自己 agent 里发现：不开启的话 agent 每次都要重读全部 MCP 工具说明，token 消耗暴涨且做同样决策的时间从 6s 涨到 25s。

3. compaction 在长 context 任务上是默认开。 任何会跨多个 user message 的会话（讨论、写代码、debug 长 session）都该把 compaction 当默认。OpenAI 的 6x 输出 token 下降不是 noise。

短期不建议碰的判断：

1. “X 模型在 Y 榜单 Z%” 这个数字——不要直接拿来选型。你不知道对方 harness 是不是开了 retained reasoning、开没开 compaction。**选型至少要看”在 production-grade harness 上的分数”**，否则就是拿 AE86 和 F1 比圈速。

2. ARC-AGI-3 公开 leaderboard 现在严重低估所有模型。 任何模型只要不开启 retained reasoning + compaction，分数就要被显著低估。这意味着现在榜单上的 0.4% / 7.8% / 13.3% 这些数字都比真实可用性差 3-5 倍。

3. 不要再用通用 harness 自己测模型。通用 harness 的目的是”公平对比”，但代价是严重低估真实能用性——选型时永远用 production-grade harness 测一次。

我的判断

这件事的真正影响在”评测方法学”，不是在”OpenAI 又赢了”。 OpenAI 这次不是要证明 GPT-5.6 比 Opus 5 强，**是要让业界承认”评测从来不是测模型，是测 model + harness + prompting 的合分”**。把这个事实摆在官方文档里，意味着：

1. 第三方评测机构的 harness 成了决定胜负的真正变量——比模型本身还重要。模型公司可以自己控”开哪些 setting”，评测方不能。 这一手让 OpenAI 在 benchmark 上的”解释权”远高于同行。

2. “X% → 3X%” 这种跳跃未来会越来越频繁——因为业界不再相信”通用 harness 上的分数”。生产部署的分数会显著高于公开榜，公开榜会被普遍视为低估。

3. 对国内大模型也是一样——任何”DeepSeek 在某基准上” / “智谱在某基准上”的数字，只要对方没明说 harness 配置，都可以默认打 2-3 倍的折扣。这是评测领域的”现代货币通胀”：官方数字越来越不值钱，配置说明越来越值钱。**

具体到选型：以后团队内部做任何 “选哪个模型” 的对比，第一件事就要求统一 harness 配置—— Responses API 全开 retained reasoning + compaction，OpenAI 兼容模式的全开对应参数。没有统一 harness 的对比表直接扔掉。

Q&A

Q1：来源/出处？
A：OpenAI 官方源 openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores（2026-07-29，RSS 抓取，original by Ted Sanders）。交叉验证：Hacker News 49104184，31 分 7 评论；web.archive.org 永久快照 2026-07-30 06:40 UTC。Anthropic 对照数据来自 arcprize.org/results/anthropic-claude-opus-5（2026-07-24，30.16%）。

Q2：能不能复现/怎么验证？
A：在 OpenAI 客户端把 previous_response_id 传入 Response 构造请求，自动开启 retained reasoning；在 truncation='auto' 时配 compaction='enabled' 字段，自动开启 compaction。拿一个 ARC-AGI-3 公开 demo（arcprize.org/play），对比 (a) 不开 setting、(b) 全开 setting、同样的 GPT-5.6 SOL 跑两遍，看分数差多少。预计 2-3 倍。

Q3：适用边界是什么？
A：所有长链路 agent 都适用——任何会跨多个 user message、多个 tool call、超过 5 轮对话的 agent。不适用：(1) 单轮 Q&A；(2) 一次性摘要任务（开了 compaction 反而可能丢失细节）；(3) 明确要求”逐字精确”的复述任务。

Q4：和已有方案对比？
A：和”Anthropic Opus 5 公开榜 30.16%”对比——同样 ARC-AGI-3 公开集，但 OpenAI 默认 harness 不开 retained reasoning，所以这个 30.16% 也可能低估。Anthropic 自己内部 harness 大概率开了相应 equivalent。真正的对比要等两边都”production-grade harness” 上各跑一遍。和”传统 token buffer 截断”对比——compaction 不是简单”丢老 message”，是”压缩老 message”，压缩后信息损失率显著低于截断。

Q5：风险/坑？
A：(1) compaction 自己有损：摘要过程中可能丢失”看似无关但对模型有用的细节”，对长 debug session 这种”细节就是命”的任务要慎用；(2) retained reasoning 会上调 token：短期内 context 会显著变长，第一轮 token bill 可能上升，要监控；(3) 评测方法被 game 化：以后评测方和模型方会陷入”开 vs 不开”的拉锯，真正能信的数据会越来越少。

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