GPT 5.6 sol的输出速度大约是 Kimi K3 的12倍！ 大家体感上K3 比 GPT 5.6 sol慢非常多，我体验下来也确实是这样的，而且慢的不是一点半点。 这是具体的原因： • GPT-5.6 Sol 最高 750 tokens/秒，跑在 Cerebras 晶圆级硬件（WSE-3）上，比常规 GPU 部署的前沿模型（约 40–150t/s）快将近一个数量级。GPT-5.6 Sol 被曝横跨约 100 张晶圆做模型并行，但晶圆间 fabric 带宽 214 Pb/s，比 GPU 集群的 NVLink/InfiniBand高几个量级，通信开销占比很小。 • Kimi K3 约 62 tokens/秒（第三方实测均值），在 Artificial Analysis 速度榜上处于后三分之一。K3 是 2.8T 参数的超大 MoE 模型，本身就不是为极速输出设计的。权重放不进少量 GPU，官方推荐 64 卡以上超节点部署，专家并行带来大量跨卡通信。 • 服务策略 公开 API 上的 62 t/s 是共享集群、大 batch 跑吞吐量下的单用户速度——GPU 服务商为了摊薄成本会牺牲单流速度换总吞吐。 而 Sol 的 750 t/s 是 OpenAI 专门开的一条"低延迟车道"（初期还限量开放），用小 batch 换速度。同一个模型换种排产策略，数字就能差好几倍。 核心差异： 两个模型的尺寸都差不多大，都是2T 多。 • K3 跑在 GPU 集群上：权重存在显存（HBM）里，离计算核心"隔着一个城市"。每生成一个 token，1.4TB 的货要通过带宽约 3–8 TB/s 的"高速公路"运一遍，而且模型太大装不进几张卡，分散在 64 张卡上，卡与卡之间每 token 还要开好几次"跨城协调会"（通信开销）。 • Sol 跑在 Cerebras 晶圆上：权重直接刻在计算核心旁边，44GB 片上 SRAM 就在微米之外，带宽 21 PB/s——路宽是 GPU 的两千多倍。货一样重，但路宽了两千倍，车速自然快一个数量级。