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GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 正陸續推送至 Codex 與 ChatGPT Work，token 價格低於上一代 GPT-5.6。Sol 適合複雜編碼與 agentic 工作流，Luna 面向高頻、聚焦型任務；Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 使用者均可使用，Free 與 Go 使用者可在桌面端使用 Luna。在 ChatGPT 中兩個模型只在 Work 和 Codex 提供、Chat 裡不可用，需在模型選擇器中選擇；
GPT-6.1 Sol 現已在 Codex 和 ChatGPT Work 中提供，官方稱其複雜工作的表現接近 Astra，但成本低於 Astra。它適合程式碼、應用和文件類可重複、長時間執行的任務，呼叫模型名為 gpt-6.1-sol。可用性取決於你的套餐、客戶端和工作區設定，具體支援情況需查閱 Models 文件來對比與選擇模型。
Chatham Financial 使用 Codex 和 GPT-5.6 構建技術並重新設計工作流，把交易驗證時間從 30 分鐘縮短到 4 分鐘以內。這是 OpenAI 公布的客戶案例，說明 Codex 加 GPT-5.6 的組合已進入資本市場業務的實際生產流程，而不只是寫程式碼。對做 coding agent 的人來說，可參考它把模型能力接到具體業務流程、以縮短單次任務耗時為目標的做法。
ChatGPT 推出 Pro 500，月費 500 美元，是 Pro 系列中包含用量最高的方案，並在 ChatGPT Work 與 Codex 中提供 Astra Ultrafast。Ultrafast 是 GPT-6 Astra 的更快服務層，在模型選擇器中選用，先扣套餐內額度、用完再扣積分餘額；Pro 系列中只有 Pro 500 能用，Pro 100 與 Pro 200 即便買積分也不解鎖，上線時僅可通過網頁版 ChatGPT 訂閱。
Muse Glimmer 現已在 Ollama 上線，這是 Meta Superintelligence Labs 發布的首個開放模型。它是 30B 多模態模型，專為本地執行的 agent 工作負載設計，上下文 128K 以上，採用 Apache 2.0 許可，可直接驅動 Claude Code、Codex、Pi、OpenClaw 等。
OpenAI 在 DevDay 上發布 GPT-6.1 Sol、個人助理產品 Dots，以及內建 Computer Use 的 Agents API，開發者可基於與 Codex、ChatGPT 相同的 Computer Use 構建應用。Ari Weinstein 稱 GPT-6.1 Sol 成本是 Astra 的五分之一，用在 Computer Use 上只需七分之一。
LM Studio 的 Bionic 現已支援按 Agent Skills 標準（SKILL.md 檔案）使用、安裝和建立技能。在對話裡輸入 @ 可調出技能選擇器，Bionic 會讀取技能檔案再決定如何執行；也可以給一個網址讓它安裝，或把現成的 SKILL.md 放進 Settings > Skills。它還能複用你在 Codex、Claude Code 等應用裡已有的技能，在 Settings > Skills > Skills from other apps 中逐條開關。
作者 Shrivu Shankar 認為，每個 SaaS 業務最終都會變成圍繞無狀態 LLM 的 harness，也就是模型之外的基礎設施、介面、上下文與狀態。他給出四階段路徑：無 harness、個人操作 harness、個人編排 harness，最後是 harness 編排個人，核心任務交給雲端後臺 agent，人類只在關鍵處提供品味與判斷。Claude Code、Codex、OpenCode、LangGraph 被他列為狹義 harness 的例子；
GPT-6 Astra Ultrafast 已上線，執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上，面向 OpenAI 內部以及符合條件的 ChatGPT Work 和 Codex 使用者開放，token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍。開發者今天就能通過 API 呼叫，接入方式、定價與實現細節見官方 Ultrafast 指南。更快的生成可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈，減少工具呼叫之間的等待時間。
ChatGPT 面向 iOS 發布 1.2026.251 版，新增在檔案選擇器中直接建立資料夾，並支援寫作塊（writing blocks），帶草稿候選與複製操作。任務側改進包括：每個專案會記住 worktree 模式與配置環境，排隊中的長提示詞改為緊湊預覽、點選展開，並修復重開後排隊提示詞丟失或顯示過期、worktree 任務卡片在配置完成後打不開等問題。
v0.34.4 發布，更新了 llama.cpp、MLX 和 XGrammar，Qwen 3.8 的提示處理在 Apple Silicon 上更快，Gemma 4 會為每張圖片自動選擇最佳解析度以保留更多高畫質細節。思考模型的結構化輸出改為單次推理完成，速度更快也更可靠；同時修復了本地模型庫很大時偶發的 model not found 報錯，以及 macOS 應用在檢測 ChatGPT 或 Codex 是否執行時無回應的問題。