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自 2026 年 10 月 14 日太平洋時間中午（19:00 UTC）起，GPT-5.5 在 Codex 中對使用 ChatGPT 帳號登入的使用者退役，OpenAI API 與使用 API key 認證的 Codex 會話不受影響。官方建議在套餐與客戶端支援時改用 gpt-6.1-sol，並更新工作區預設值、已儲存的模型設定、託管配置、自訂 agent、定時任務以及仍指定 gpt-5.5 的指令碼。具體套餐的替代模型與工作區模型可用性需查閱官方退役說明與管理員指南。
新加坡南洋理工大學、北航、新加坡國立大學、上海交大等團隊提出 RoboFoundry，把機器人智慧體的整套外圍系統當作策略來進化，基座模型引數保持凍結。在 EmbodiedBench 上，GPT-5.5 的平均成功率從 56.9% 提升到 72.7%，五個基座模型全部提升，基座間最大差距由 19.6 個百分點縮小到約 11.5。長程記憶基準 RoboMemArena 上任務成功率比所有基線至少高 39.0%，真機套娃任務成功率 70%，單獨使用 π0.5 為 30%。
法律 AI 公司 LegalOn 通過在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之間按任務複雜度選型，把 Codex 的預估日成本降低約 65%，同時保持開發速度。此前開發者可無限使用 GPT-5.5 的 Fast 模式，公司隨後預設限制 Fast 模式，並按部門、小組和個人設定月度用量與預算上限。輕量任務交給 Luna 寫程式碼，Sol 負責常規設計、資料分析與文件，Astra 處理架構設計等複雜判斷；
Sakana AI 與 UC Berkeley 的研究者提出 MASS（多智慧體自監督），用多智慧體團隊的集體智慧作為自監督訊號，推進同質遞迴自我改進（RSI）。該方法讓同一模型同時充當執行者、工作流最佳化器和評估器：內迴圈在權重固定時搜尋最佳團隊工作流，外迴圈再依據被自評為最優的團隊執行結果更新模型權重，如此迴圈。實驗在非可驗證的研究任務上提升了每輸出 token 的得分，改進由 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 獨立評分，其判斷不反饋給 MASS。