OpenAI 诚不欺我…今天凌晨，GPT-5.6正式来了！

奥特曼表示：这是 OpenAI 迄今最强模型，GPT-5.6 的技术博客也可能是他们写过最好的 blog 之一。

好家伙，模型要 SOTA，连 blog 也要 SOTA 呗（

目前 ChatGPT、Codex 以及 API，哪哪都可以使用了。

Codex 已经被夺舍了…甚至你不强行挽留的话，显示的都不是 Codex 的标（doge）。

原有的 Codex 桌面应用直接升级成了新的 ChatGPT 桌面应用，老版 ChatGPT 桌面应用则更名为 "ChatGPT Classic"。

社区也开始疯狂整活。Matt Shumer 让 GPT-5.6-Sol 一口气搓了个 " 方块版曼哈顿 "：

高楼、街区、道路，全是 voxel 风格，GPT-5.6-Sol 自主运行了一周，搭了个纽约乐高城。

他还表示：照这个趋势，明年这个时候模型可能已经可以 one-shot 生成 GTA 级别的游戏了。

数学研究者 nasqret 则分享，GPT-5.6 帮助他推进了一个关于代数几何中 K3 曲面的问题。

GPT-5.6-Sol 被喂进大量技术文档后，在 Codex 里一路查资料、找方法、写程序，最后挖出了一条分式线性规划的思路。

模型把计算方案实现出来，去跑他们整理的 K3 曲面家族，直接突破了原先猜想。

此外，这次还同步发布了ChatGPT Work。

由 Codex 和 GPT-5.6 驱动，可以跨应用和文件行动，必要时持续数小时，把目标变成完成品。

但也有网友吐槽：GPT-5.6 太烧 token 了！！！

ultra 模式在 15 分钟内就烧完 Pro 会员 5 小时限额的程度。

GPT-5.6 正式上线

GPT-5.6 家族分三档：

Sol：旗舰模型，主打最高能力；

Terra：平衡款，面向日常工作；

Luna：最快、最便宜，主打高性价比。

命名分别对应太阳、地球、月亮。

官方说法是，GPT-5.6 Sol 在编码、知识工作、网络安全、科学任务上达到 SOTA，同时用更少 token、更低估算成本完成任务。

这次 GPT-5.6 还带来了一个很关键的新模式：ultra。

如果说 max 是让模型在一个任务上投入更多推理时间，那么 ultra 就更进一步，直接把任务交给多个 agent 并行处理。

按照 OpenAI 的说法，ultra 默认会协调 4 个 agent 同时工作，可扩展至 16 个。

GPT-5.6 还带来一项工程侧的新能力：Programmatic Tool Calling（程序化工具调用）。

简单说，模型可以自己写一段轻量程序来协调多个工具调用、处理中间结果、监控进度并决定下一步动作。

不需要开发者把每一步都写死脚本，也不用把每次工具返回结果都塞回模型里过一遍。

这让 " 工具密集型 " 任务能用更少的 token、更少的模型往返次数完成。

那么，GPT-5.6 相比 Fable 5 如何呢？

OpenAI 表示，在 Agents ’ Last Exam（覆盖 55 个专业领域的长周期工作流测试）上，Sol 以 53.6 分刷新纪录，比 Fable 5 高出 13.1 分。

即便调低到中等推理强度，仍能以大约四分之一的成本领先 11.4 分。

这种效率优势同样体现在小尺寸模型上—— Terra 和 Luna 分别以约十六分之一的成本反超 Fable 5。

代码能力上，官方称 GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 目前最强代码模型。

在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，Sol（最高推理强度）与 Fable 5 的分差被压缩到 1 分以内，但完成任务的时间少 61%，成本约为一半。

在设计能力上，GPT-5.6 实现了飞跃。

GPT-5.6 只需要高层级的指示，就能做出美观、符合人体工学、功能完整的界面。

关键的是，它的电脑操作能力让它能够检查和打磨 " 渲染出来的最终效果 "，而不只是生成底层代码或文字内容。

也就是说，它能自己发现视觉和功能上的问题，交付前再做一遍收尾打磨。

比如这个帆船主题游戏，就是由 GPT-5.6 自主生成的：

这前端设计，这互动体验，不得不说真有点太丝滑了。

此外，GPT-5.6 也能完成端到端的知识工作。

它能把 Slack、Notion、Microsoft 365、Google Drive 里那些 " 杂乱无章 " 的日常工作素材，转化为专业水准、可直接分享的成果。

在涉及长周期专业分析、网页浏览、工具使用和电脑操作的评测中，Sol 在 BrowseComp 上拿到 92.2% 的新纪录，在 OSWorld 2.0 上达到 62.6%。

后者甚至超过了 Claude Opus 4.8，同时输出 token 少了 85%。

在演示文稿、文档、表格这类具体产出上，官方特别强调了 " 遵循模板和参考文件 " 这项能力的提升。

GPT-5.6 能识别一份幻灯片的整体设计体系（布局、字体、间距、配色，乃至藏在幻灯片母版里的规则），并把这些规范一致地套用到新内容上。

在定价方面（每百万 token）：

Sol：输入 $5/ 输出 $30；

Terra：输入 $2.5/ 输出 $15；

Luna：输入 $1/ 输出 $6。

ChatGPT Work 登场：把目标变成完成品

ChatGPT Work 这次也同步上线。

它由 Codex 和 GPT-5.6 驱动，可以跨应用和文件行动，必要时持续数小时，把目标变成完成品。

主要能力有三项：

跨应用取材、跨文件行动：通过内置的 " 统一插件目录 "，ChatGPT Work 首发即可连接 Google Drive、SharePoint、Slack、Microsoft Teams、Gmail 等一连串第三方服务。

用户可以主动指定要调用的数据源 , 也可以让模型自己判断该去哪里找信息。

产出 " 成品 " 而不是草稿：官方给出的场景是根据任务直接生成 Excel 表格、Word 文档、幻灯片、报告或网站（Sites），模型会自己检查渲染后的最终效果并做收尾打磨。

长任务与持续监督并存：任务可以运行一次性，也可以按计划重复执行，或者依据触发条件（比如某个文件被更新）自动启动，这套机制复用了 ChatGPT 里已有的 "Scheduled Tasks"。

过程中用户可以随时查看进度、回答模型的追问、调整方向，或者对关键动作进行审批。

安全性上强调 Auto-Review：让能力更强的模型在关键动作真正执行前先做一遍检查。在对抗性红队测试中，该机制拦下了全部尝试窃取受保护数据的攻击。

这次发布也顺带完成了一次产品架构的合并：

ChatGPT 桌面端不再只是聊天窗口，而是拆分成Chat/Work/Codex三种模式。

Chat 用于问答、搜索、头脑风暴等轻量对话；

Work 面向研究选题、信息分析、文档 / 表格 / 演示文稿 / 网站等成果型任务；

Codex 继续专注软件开发，展示更多技术细节 ( 代码、diff、PR ) ，而 Work 则把这些细节抽象掉，只呈现结果。

同时，OpenAI 也顺势宣布将逐步淘汰独立的 Atlas 浏览器，相关的智能体浏览能力会并入 ChatGPT 内置浏览器和新的 Chrome 侧边栏扩展。

安全放到了 C 位

安全方面，GPT-5.6 也没落下。

官方称 GPT-5.6 是 " 迄今最强的网络安全模型 "，而且是用明显更少的 token 做到的。

在 ExploitBench（衡量从发现漏洞代码到实现任意代码执行的完整进展）上，GPT-5.6 得分 73.5%，而 GPT-5.5 只有 47.9%（token 预算相当的情况下）。

在 ExploitGym（要求智能体把真实漏洞转化为可用的漏洞利用程序上），两小时时限内的最高通过率从 GPT-5.5 的 15.1% 几乎翻倍到 24.9%，六小时时限下能到 33.7%。

在 SEC-Bench Pro（测试复杂软件中的概念验证生成）上得分 71.2%，大幅领先 GPT-5.5 的 45.8%，延迟表现也更好。

出于对滥用风险的考量，GPT-5.6 对 " 防御性 " 网络安全任务（代码安全审查、补丁开发、威胁建模、蓝队工作等）提供支持。

但更高级别的能力——比如漏洞分诊验证、恶意软件分析、检测工程、补丁验证，只向 OpenAI Daybreak 的 " 网络安全可信访问 " 计划中通过身份验证的个人和机构开放。

能力越强，红线画得也越谨慎。官方披露，这一代投入了前所未有的算力做安全测试。

结论是 GPT-5.6 在网络安全和生物两个维度均未越过 " 关键 ( Critical ) " 风险阈值。

具体到网络安全，测试显示它更擅长 " 找到并修复漏洞 "，而不是可靠地对加固过的目标发起自主端到端攻击——这给了防御方抢先补洞的窗口期。

生物领域则是能支持合法研究，但不具备从头设计或合成高危新型威胁的端到端能力。

最后的最后…估计 A 社也是感受到了压力。

Anthropic 那边看完发布会后，连夜表示：

我们重置了大家的额度。（狗头 )

网友的梗图也已经如约而至：

有趣…真有趣啊。

参考链接：

[ 1 ] https://openai.com/index/gpt-5-6/

[ 2 ] https://x.com/openai/status/2075271435573244008

[ 3 ] https://x.com/sama/status/2075266471316615436

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—  完  —

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