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即便奧特曼癱坐在椅子前的故事已經聽過很多次,但每當 ChatGPT 發布新模型時,我們還是會下意識抱有一絲期待。
沒有讓我們等待太久,就在剛剛,GPT-5.6 系列正式登場,一口氣發布三個型號:旗艦 Sol、均衡款 Terra,還有主打性價比的 Luna,名字分別取自拉丁語里的太陽、地球/大地和月亮。
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價格上,Sol 每百萬 token 輸入 5 美元、輸出 30 美元;Terra 直接減半,2.5 美元和 15 美元;Luna 最便宜,只要 1 美元和 6 美元。
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▲ API 價格https://developers.openai.com/api/docs/pricing
相比于 Fable 5 的一波三折,今天起,三款模型將全量上線,24 小時內陸續覆蓋 ChatGPT、Codex 和 API。
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▲ 上壓力之后,Anthropic 都變懂事了,主動重置 Claude 額度
這還不是最大的更新,Codex 獨立 App 今天也下線了,但它沒有消失。Codex 能力整個并入 ChatGPT,造就了一個新的 AI 超級應用。GPT-5.6,就是驅動這個新入口的核心引擎。
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GPT-5.6 的發布會,Claude 成了隱藏主角
打開 GPT-5.6 的官方博客,你會發現一件事:Claude 被 cue 的次數,多到像是給對家打廣告。對比之下,誰菜誰尷尬。
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火藥味最濃的是 Agents' Last Exam,一個橫跨 55 個行業的長程智能體工作流評測。GPT-5.6 Sol 拿下 53.6 分創下新高,比 Claude Fable 5(自適應推理)高出 13.1 分。
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OpenAI 還嫌不夠,補充說:就算只開中檔推理,也比 Fable 5 高 11.4 分,成本只有對方四分之一左右。更小的 Terra 和 Luna 也超過 Fable 5,成本約為十六分之一。
在覆蓋面更廣的 Artificial Analysis 智能指數上,Sol 開滿推理檔,與 Fable 5 只差 1 分,但完成任務的耗時少 61%,成本約為一半。
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看出來了吧,這次發布的核心敘事就一個詞:性價比。同樣的錢干更多活,或者同樣的活花更少的錢。
奧特曼本人也第一時間在 X 上幫腔,說 OpenAI 聽到了企業客戶對 AI 成本的擔憂,而 5.6 Sol 在「每個任務花多少錢」這件事上前進了一大步,Terra 和 Luna 同樣如此。
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為了把省錢的故事講圓,計費規則也做了配合:提示詞緩存的寫入按常規輸入價的 1.25 倍收費,讀取只收一折;開發者還可以手動設置緩存斷點,緩存至少保留 30 分鐘,賬單變得更可預測了。
當然,嘴上說得很好聽,但實際操作可能又是另一回事。
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編程是主戰場。Sol 在 Artificial Analysis 編程智能體指數上拿到 80 分,創下新紀錄,比 Fable 5 高 2.8 分,輸出 token 不到一半,耗時不到一半,成本便宜約三分之一。Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 上也刷新了最好成績。
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Terra 和 Luna 同樣能打:Terra 在該指數上略高于 Fable 5,Luna 超過 Opus 4.8,兩者耗時都只有對手三分之一左右,成本約為四分之一。
已經上手的客戶開始交口稱贊。Lovable 聯合創始人則表示,新模型讓用戶構建應用的步驟少了約 25%,工具調用少 35% 到 48%,卡死的任務減少 15%。
網友這邊已經玩瘋了。開發者 Matt Shumer 曬出 Sol 一次性搓出來的體素版曼哈頓,精度驚人,而且這活是模型完全自主跑了將近一周干完的。
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一口氣打造《我的世界》,也不在話下。
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▲ https://x.com/preferredev\_/status/2075282363458982299
除了寫代碼,這次 OpenAI 反復強調的還有兩個:設計品味和電腦操作。
官方說 GPT-5.6 在設計判斷力上是「跨越式進步」,只給個大方向,它就能做出有審美、好上手的界面。
更關鍵的是,它會用增強后的電腦操作能力去檢查自己渲染出來的成果,發現視覺和功能問題,收尾之后再交活。以前的模型是寫完代碼就完事,現在是寫完還自己驗收。
知識辦公場景的提升同樣顯而易見。
BrowseComp 網頁瀏覽評測上,Sol 拿下 92.2% 的新紀錄;OSWorld 2.0 電腦操作評測 62.6%,超過 Opus 4.8 的同時輸出 token 少了 85%。
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做 PPT 這種打工人剛需,官方給了個對比案例:讓模型照著參考文件更新數據,GPT-5.5 的輸出丟失了母版里的關鍵元素,GPT-5.6 能推斷出整套設計系統,然后原樣套用到新內容上。
文檔和表格也是同理,公式和財務模型的精度更高了。
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不過吃瓜要吃全套。翻到博客最底下的評測大表格,有幾處數字挺微妙:
SWE-Bench Pro 上,Sol 是 64.6%,Claude Fable 5 是 80%,Anthropic 家更高檔的 Mythos 5 是 80.3%。這項上 Claude 依然壓著打。
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FrontierMath 最難的 Tier 4 數學題,Sol 65.9%,居然還不如自家上代 GPT-5.5 的 72.5%,而 Fable 5 是 87.8%。
GDPval-AA 專業工作評測上,Sol 的 1747.8 Elo 也還是略低于 Fable 5 的 1759.6。
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生物評測 GeneBench Pro 那里還有個小心機:OpenAI 在圖注里專門寫了一句,Claude Fable 5 沒被列進來,因為它「不回答高階生物問題,拒答了這項評測里的大多數題目」。短短一條腳注,把陰陽怪氣寫得明明白白。
值得一提的是,GPT-5.6 這次帶來一個新玩法:ultra 模式。
簡單講就是人多力量大。
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ultra 默認派出四個智能體并行開工,最多可以堆到十六個,用更多 token 換更強結果和更快出活。在 BrowseComp、SEC-Bench Pro、Terminal-Bench 2.1 三項評測里,加智能體都能抬升「分數-耗時」曲線。
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發布會上研究員的說法是:這些智能體能像一支有經驗的團隊那樣拆分工作。
除了 ultra,還有一檔 max,給模型比 xhigh 更充裕的思考時間去推理、驗算、換思路。API 側則上了 Programmatic Tool Calling:模型可以自己寫小程序來調度工具、過濾中間數據,省掉大量來回傳輸的 token。
簡言之,以前是開發者手把手教模型每一步怎么走,現在模型自己會寫「調度腳本」了。
ChatGPT+Codex=ChatGPT Work
模型之外,產品側一口氣三連發:ChatGPT Work、全新桌面 App、還有能直接分享的 Sites。
ChatGPT Work 是個啥?
官方定義是能跨應用和文件采取行動、項目執行持續好幾個小時、能把目標變成成品的智能體。底層也應用到了 Codex 技術。
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有意思的數據來了:Codex 每周有超過 500 萬人在用,其中 100 多萬人拿它干的活跟寫代碼沒關系。OpenAI 一看,得,干脆做成通用產品。
ChatGPT Work 能做的事情,大致分三類。第一類是把分散在各系統中的資料整合成成品,借助 GPT-5.6 對模板和設計系統的理解,將分析、整理和生成工作一步完成。
第二類是連接企業工具,通過統一插件目錄讓 ChatGPT Work 能直接調用各類應用獲取上下文,從而真正進入企業工作流。第三類是通過 Scheduled Tasks 自動執行重復任務,讓 AI 持續處理監控、匯總和更新等工作,成為企業中的「半自動員工」。
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Sites 則是公測版,一句話把分析結果變成可分享的交互網站或 Web 應用,做儀表盤、項目追蹤、產品原型都行。
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發布會現場, OpenAI 財務團隊人員演示了一個月底對賬的案例:
以前要在多個系統之間來回核對 Excel 預測模型,忙活好幾天。現在一條指令,ChatGPT Work 跑完差異分析、更新 Excel 模型、順手做好 PPT,還能生成一個可分享的交互網站,最后讓它把鏈接發到 Slack 上。
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哦對了,這次調整里還夾著一個不小的動作:Codex 獨立 App 從今天起并入新版 ChatGPT 桌面 App,Chat、Work、Codex 三個模式裝進同一個 App。
Codex 仍然保留編碼能力,還新增了 diff 內聯編輯、側邊欄 PR review、更快的 Computer Use,以及一個項目里支持多個代碼倉庫。
開發者如果不想被通用入口打擾,也可以把 Codex 設成桌面 App 的默認視圖,甚至繼續用 Codex 圖標。原來的 ChatGPT 桌面 App 會改名叫 ChatGPT Classic。
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而獨立的 Atlas 瀏覽器要被砍掉了,功能轉進 Chrome 側邊欄插件。(Atlas:我才出生多久啊。)
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OpenAI 內部據說已經全員上車,接近 100% 的團隊在用 ChatGPT Work 和 Codex,包括財務和銷售。銷售團隊拿它 24 小時內把客戶需求變成定制化概念驗證,以前這流程要幾周。
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AI 訓練 AI,OpenAI 自己先被改造了
這次發布會最重要的信息,其實藏在研究員一句輕描淡寫里:全家桶里最便宜的 Luna,后訓練環節是旗艦 Sol 自己獨立完成的。
研究員現場展示了那條 prompt:找到訓練配置、找到空閑 GPU、啟動腳本、確認跑通。就這么短短幾句話,扔給 Codex,剩下的 Sol 自己搞定。
用 OpenAI 研究員的原話說:這活以前得一隊資深研究員來干,現在感覺「自動化研究員已經很近了」。
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嘖嘖,AI 訓練 AI 的時代真到來了。
而且不只這一處,OpenAI 給出了一組內部數據,挺震撼的。過去六個月,內部用于代碼推理的研究算力份額漲了 100 倍,智能體 token 用量漲了約 22 倍。GPT-5.6 內測期間,研究員人均每日輸出 token 量超過 GPT-5.5 時期最高水平的兩倍。
為了量化這事,OpenAI 還專門搞了一套 RSI 指數(遞歸自我改進),涵蓋調試研究系統、優化訓練內核、跑機器學習實驗、改進另一個模型等真實任務。GPT-5.6 Sol 比 GPT-5.5 高出 16.2 分。
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網絡安全這塊進步同樣猛:ExploitBench 從上代的 47.9% 干到 73.5%,把真實漏洞變成可用攻擊的 ExploitGym 也接近翻倍。
能力太強,OpenAI 這次配套上了「可信訪問」機制,個人要實名驗證、開高級賬戶安全才能碰最強的網絡安全能力,高風險地區直接限制。
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安全測試也是史上最苛刻的一輪:約 70 萬 A100 等效 GPU 小時的自動化紅隊測試,新版安全系統攔截的潛在有害行為比之前多出約 10 倍。
當然誤傷也難免,所以 ChatGPT 和 Codex 里加了個按鈕,被攔了可以一鍵換低配模型重試。至于模型和產品的適用人群,我們也簡單捋了一下,歡迎對號入座:
- 免費用戶:在 ChatGPT Work 和 Codex 里可以用 Terra,新版桌面 App 也能直接下載,Chat、Work、Codex 三個入口都有
- Plus / Business 用戶:聊天里用上 Sol,在 Work 和 Codex 里三個模型隨意切換,ChatGPT Work 幾天內推送到位,Codex 里還能開 ultra
- Pro / 企業版用戶:待遇最全,多一個 Sol Pro 選項留給最難的任務,ChatGPT Work 當天可用,Work 里的 ultra 也直接解鎖
- 開發者:API 開放全部三個模型,多智能體功能以 beta 形式提供
- 至于 max 模式,不挑檔位,所有能用上 GPT-5.6 的 Work 和 Codex 用戶,去設置里打開開關就行。
還記得 GPT-5.5 上線時那個著名的補丁嗎?
當時 OpenAI 不得不在開發者消息里專門叮囑模型:別老聊哥布林和小精靈。起因是訓練階段出了 reward hacking,模型鉆了獎勵機制的空子,學會了沒事就往回答里塞哥布林,而且怎么勸都戒不掉。
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如今,這樁懸案終于迎來官方大結局。OpenAI 研究員宣布問題已在 GPT-5.6 中修復,今后模型只會在「可愛或合適的場合」,聊適量的哥布林。
注意措辭,是「適量」。也就是說,哥布林并沒有被趕盡殺絕,只是從戒不掉的執念,降級成了偶爾拿出來把玩的小愛好。
恭喜 GPT 戒斷依賴成功,也恭喜哥布林保住了 AI 編制(doge)。
附上博客地址:
https://openai.com/index/gpt-5-6/
https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/
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