来源:互联网 更新时间:2026-08-17 08:50
OpenAI接连放大招!
今天,一条OpenAI内部Slack消息爆出,ChatGPT将迎来一次「史诗级」的性能大换血。

从硬核测试数据来看,这次ChatGPT前端性能的优化幅度,夸张到近乎「不真实」:
应用加载速度直接飙升94%,堆内存增长减少87.8%,整体内存占用砍掉41.2%。
网络请求数暴降98.2%,而对话记录加载也缩减了整整99.6%。

几乎同一时间,Codex上线了GPT-5.6「多智能体v2」版本。
主Agent现在可以把不同的子任务,自动委派给不同的模型,每个子Agent还能单独设推理强度。
OpenAI总裁Greg Brockman表示,「朝着告别手动选模型方向前进」。

不得不说,OpenAI这一波「双管齐下」——
直接替用户消灭了繁琐的「等待」与「选择」,让ChatGPT真正实现极速、无缝的流畅交互体验。

很多人不知道,这次ChatGPT的性能大升级,其实是「编程之王」Scott Gray离职后的关键一战。
一直以来,人们用ChatGPT,最怕的就是长对话越聊越卡、网页甚至直接崩溃。
OpenAI官方论坛上,还有人发帖问「新版Codex是不是变慢了」,底下一片附和。

这次,Codex负责人Andrew Ambrosino晒出的内部Slack截图,直接给大家交底了:
内部拿来做测试的,是一个整整聊了741轮、体积达231MB的「怪物级」对话!


这听起来像个极端样本,但却是Agent时代的日常。
以前对话是聊天记录,几十轮就到头;现在一个稍微复杂点的任务,让它读代码、跑测试、改完再验一遍,几百轮就出去了。
就是这样高强度的对话,如今打开它,平均时间从27.62秒降到1.66秒。
整个应用的内存增长从1030.7 MiB压到606 MiB;
打开一次要发的网络请求,从894次砍到16次;需要加载的会话条目,从15529条降到64条。
这是OpenAI针对ChatGPT超长对话,一次重大的前端优化。

它到底能带来什么改变?
简单来说,那些长达数月的聊天记录,打开速度会快得多。
经常跑数百次工具调用的重度Codex会话的开发者,就会发现界面明显变轻快了,设备的内存占用也随之降了下来。
切回一个超长旧对话,再也不用像「从一台快报废的PS3里读存档」那样费力。

巧妙之处在于,ChatGPT不再因为你打开对话,就必须加载并渲染全部历史记录。
它可以把大部分内容存储起来,只加载人们当下真正需要的那一小部分。
同一个对话,却省去了大量不必要的工作。
对于习惯泡在超长AI对话里的人来说,这属于那种听起来很无聊的基础设施升级,却可能让产品体验大幅提升。

就在这周,OpenAI已悄悄更新了ChatGPT。
就在今天,OpenAI 工程师 Eric Provencher 正式对外宣布:多智能体 v2(Multi-Agent v2)已经全面上线。

主打一个,智能分工。
主Agent可自动把子任务,委派给任意支持模型,包括Luna,每个子Agent支持独立设置推理强度。
现在ChatGPT/Codex手里这副牌是这样的——
GPT-5.6 Sol:最强,复杂的Agentic编码
GPT-5.6 Terra:日常编程主力
GPT-5.6 Luna:最快、最便宜
Daybreak:网络安全专用
GPT-5.5:复杂编程、研究、通用任务

其实,三周前,Codex的模型清单里,Sol和Terra被标成了multi_agent_v2,而最便宜的Luna被标成v1。
结果就是,主Agent想派活给Luna,系统直接回一句「未知模型」。
在GitHub上,开发者为这事开了至少两个issue。
OpenAI 官方论坛里有一则帖子,标题就很直接——「把Luna还给我们」。发帖者提到,自己此前通过一个“钩子”强行绕过限制用上了 Luna,结果表现好得出乎意料;只不过现在,这条路已经被彻底堵上了。

过去人们需手动挑选模型,未来 Agent 系统将自动拆分、并行执行并汇总结果,把模型转为内部计算资源。
复杂任务仅20%步骤需最强模型,其余可交给便宜模型。
这样一来,便可大幅降低推理成本,加速ChatGPT从聊天工具向工作流平台转变。

前端扫清了「历史包袱」,后端打通了「智能分发」。
OpenAI这一波底层的「组合拳」,不仅让ChatGPT彻底告别了卡顿时代,更是在向整个行业宣告:
大模型正在加速从「聊天工具」,向真正的「全自动工作流平台」进化。
不用再操心该选哪个模型权衡成本,也不用再苦等几百轮的怪物级对话缓慢展开。
只需把复杂的任务丢过去,剩下的自动拆解、模型调度和极速渲染,统统交给系统。

属于Agent的极致丝滑时代,真的来了。
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