OpenAI 宣布 GPT-6 提速 50%,第三方實測訂閱額度只有 Claude 的 1/5
OpenAI 兌現 28 天連更承諾的第 1 天更新:GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 預設速度提升約 50%,輸出從 30 TPS 提到 50 TPS,使用者無需操作、兩小時內生效,並覆蓋 OpenCode、Pi、Amp、Devin 等通過 Sign in with ChatGPT 接入的合作伙伴。
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OpenAI 兌現 28 天連更承諾的第 1 天更新:GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 預設速度提升約 50%,輸出從 30 TPS 提到 50 TPS,使用者無需操作、兩小時內生效,並覆蓋 OpenCode、Pi、Amp、Devin 等通過 Sign in with ChatGPT 接入的合作伙伴。
OpenAI 新平台發布系列首篇隨筆《永恆的互補》,作者為 Hemanth Asirvatham 與 Elliott Mokski,文末註明觀點不代表 OpenAI。文章引用 Nick Bloom 等研究:維持摩爾定律所需研究人員數量是 1970 年代初的 18 倍以上,1930 年代以來全經濟有效研究投入增長 23 倍,而研究生產率下降 41 倍。作者據此提出「制度智慧」概念,認為前沿智慧與執行能力互為補充,超級智慧的價值可能更多體現在重複性執行工作上。
數學家陶哲軒在 SAIR 演講中公開呼籲模型公司放慢數學研究節奏,稱 AI 無休止加速卻對後果一無所知,並稱之為 Proof Indigestion(證明消化不良):AI 只在生成解答與 Lean 驗證上狂飆,理解、評審、寫入教科書幾乎停滯。此前他與 25 位菲爾茲獎得主聯名發表公開信,批評把數學當 benchmark 刷分。OpenAI 隨後回應,宣布在普林斯頓高等研究院設立數學與人工智慧顧問小組,但宣告寫明該小組不就數學上的內部進展提供建議。
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重,輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3,LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s;解碼受 DRAM 頻寬限制,實測跑到峰值的 82%-94%。
OpenAI Codex 負責人 Tibo 的 28 天計劃首日,官方宣布 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 預設推理速度提升約 50%、達 50TPS,覆蓋官方訂閱及 OpenCode、Amp 等第三方接入,但網友實測僅約 35TPS。同期 OpenAI 在 ChatGPT 影像生成中測試視覺廣告,並將在幾週內為歐盟地區 ChatGPT 和 Codex 生成的文字加隱形水印。
OpenAI 的 Sam Altman 表示,6.1 Sol 是公司史上增長最快的模型,但在負載下曾出現回應偏慢的問題。他稱現在情況應該會好很多,暗示相關效能問題已得到改善。
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 OpenAI API 上線,並向符合條件的 ChatGPT Work 與 Codex 使用者開放,執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。官方稱其 token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍,可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈,並減少工具呼叫之間的等待。開發者可通過 API 使用,訪問方式、價格與實現細節見 Ultrafast 指南。
近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。
OpenAI 產品負責人 Tibo Sottiaux 發帖預告未來模型會更擅長刪除和簡化程式碼,並在評論中確認 Astra 6.1「coming soon」。負責 coding post-training 的研究員 Rajan Agarwal 轉發該帖,並公開徵集使用者遇到的 sloppy code 與程式碼品質問題。《華爾街日報》此前報導,Astra 6.1 原計劃 10 月發布,因內部安全測試中在權限邊界上表現不穩而被臨時叫停。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線,與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列,整條流水線平均每份報告 51.1 秒,比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI(遞迴自我改進)論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料:AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%,Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
白宮本週召集扎克伯格、貝索斯、馬斯克與 Anthropic 的 Dario Amodei 等主要科技公司 CEO,簽署了一份被川普稱為“道德約束力”的 AI 安全承諾。川普同時簽署行政令,正式將 AI 重新命名為“超級智慧”。與此同時,Meta 與 OpenAI 正在為各自的 AI 產品塑造更友好的形象。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上,程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講,稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時,解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。