OpenAI提速狂飙16倍!GPT-5.6多智能体V2上线,741轮怪物对话1秒打开

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OpenAI提速狂飙16倍!GPT-5.6多智能体V2上线,741轮怪物对话1秒打开
8282点击    2026-08-16 22:08

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。


OpenAI提速狂飙16倍!GPT-5.6多智能体V2上线,741轮怪物对话1秒打开


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%。


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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」。


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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。


ChatGPT大换血


加载狂飙94%


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。


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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!


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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。


两个字,丝滑


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。


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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。


多智能体v2全量上线


不用手动选GPT了


就在这周,OpenAI已悄悄更新了ChatGPT。


直到今天,OpenAI工程师Eric Provencher才正式宣布:多智能体v2(Multi-Agent v2)现已全面上线。


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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


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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官方论坛上有一个帖子「把Luna还给我们」,发帖的人说,他之前靠一个钩子强行绕过限制用上了Luna,效果好得惊人,现在这条路被堵死了。


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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。


ChatGPT原地进化


全自动怪兽来袭


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。


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属于Agent的极致丝滑时代,真的来了。


面对如此「无感」且强大的ChatGPT,你的生产力准备好起飞了吗?


参考资料:


https://x.com/Ananth7e/status/2088490421676863782?s=20


https://x.com/ajambrosino/status/2088401536057827344?s=20


https://x.com/gdb/status/2088658133971509640


文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

关键词: AI新闻 , GPT-5.6 , GPT-5.6 V2 , OpenAI
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AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md