30.2%。这是ARC Prize官方给Opus 5打的ARC-AGI-3成绩。

排行榜第一，甩开第二名GPT-5.6 Sol（7.8%）近四倍。

听着还行，对吧？

但就在刚刚，开发者Jeremy Berman把一组数字甩到了X上，直接把AI圈看懵了——

25个公开关卡，单次通关24关，Opus 5的正确率从 30.2% 飙升至96.2%！

每关要是给两次机会，正确率直接飙到99.3%，25关几乎一关不漏。

从30分到96分，模型没换，权重没动，中间就隔了一台电脑。

01

给它一台电脑，剩下的它自己想办法

Berman的做法简单到不讲道理。

一个Claude Code环境，一个动作命令，一份文件系统日志（到目前为止发生了什么）。没有精心设计的提示词，没有针对ARC写的专用代码。

剩下的，就是交给Opus 5去探索，自己摸清规则，自己造出需要的工具，自己把关打通每一关从零开始，打完就扔。

ARC-AGI-3这一代要模型钻进一个从没见过的小游戏里，边玩边搞清规则。小孩哥几分钟就能上手，但AI历来在这儿摔得鼻青脸肿。

关键就在于，每一关游戏规则都是先造的，模型根本不可能找答案作弊，只能现场推理。

今年3月发布时，最强AI只考了0.37%，人类通关率则是100%。

269个程序，1.27万行代码，全是现场写的

这次测试Berman从没在提示词里让Opus 5写解析器，没让它写模拟器，没让它建世界模型，也没让它写搜索程序。

需要什么工具，模型自己判断，现场就造。

一轮跑下来，Opus 5写了269个程序，接近1.27万行代码。25个游戏全部写了解析器，23个配了搜索函数，9个被它直接写出了能跑的游戏模拟器。

一关一套定制工具，用完即弃，下一关重新来过。

也就是说，Opus 5每次面对一个完全陌生的游戏，它先花几步摸清规则，然后觉得“我需要一个解析器”——啪，现场写一个出来。“得搜索”——啪，写个搜索函数；“得把游戏逻辑模拟出来”——啪，模拟器出炉。通关，全部删掉，下一关再来。

这里有个反直觉的地方。

模型停下来先写一堆程序，账单却比让Opus硬解每一关更低。

原因是代码能复用。模型把推理逻辑压进函数，这个函数可以跑上千次，一口气执行整段动作序列。

这次Opus 5 打通 25 关，全程沙箱断网，总成本只有 540 美元。

整套代码已开源到GitHub，仓库叫arc-code。

同一套壳子，Codex忙着翻墙

搞笑的来了。Berman还把这套程序原封不动换成Codex和GPT-5.6 Sol（xhigh）又跑了一遍。

结果成绩是73.7%。动作数是Opus的三倍左右。

25次会话里，Sol有7次在试图逃出沙箱，上网找答案。Opus 5这边0次。

沙箱是断网的。Sol那7次试图逃逸，相当于在考场里疯狂找场外援助。

02

脚手架正在变成绳子

说到这里，让我们回到最开始那个问题：同一个模型，分数怎么从30跳到了96？

四个字：环境变了。

官方把模型摁在椅子上，看一道题答一道题，不许动手，不许打草稿。Berman换了个考法：给你一台电脑，能写代码，能存文件，能反复试，你爱怎么折腾怎么折腾。

模型还是那个模型，权重没动。但它从“只能动嘴”变成了“能动手”。结果就是它现场给自己造考试工具：解析器、搜索器、模拟器全是临时攒的，考完就扔。

66分的差距，全来自一件事：你让不让它动手。

Berman在帖子最后说了一句话，值得整个Agent的圈子思考：

“模型越强，harness就该越简单。”

Harness，简单说，就是人类给模型搭的脚手架：提示词模板、工具链、流程规则、防呆机制。

过去两三年，所有人都在研究怎么给模型搭更精巧的架子。斯坦福专门出了篇《Meta-Harness》论文研究怎么优化这些架子。

但Berman证明了一件事：当模型足够强时，最好的脚手架就是没有脚手架。

一台电脑、一个动作接口、一本日记——三样东西，比任何精心设计的提示词工程都好使。

根因在于那些精心设计的工具链和流程规则，本质上是人在替模型做决策。你预设了它需要解析器，它可能需要模拟器；你预设了搜索接口，它可能想用完全不同的策略。

人搭的架子，本意是帮忙。但当模型自己能造出解题需要的一切时，架子反倒成了绳子。

趋势还在继续。随着模型能力增强，“简单环境+强模型”碾压“复杂架子+同一个模型”的案例只会越来越多。Prompt Engineering、工具编排、Agent框架，这些手艺的保质期，可能比想象的短得多。

所以ASI的进度条在哪？也许不在参数量上，不在训练数据上，甚至不在模型架构上。

它在我们敢给模型多大的自由里。