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苹果诉窃取商业机密案的主角刘畅（Chang Liu）： - 苹果高级系统电气工程师 - 在苹果工作 8 年，长期参与 iPhone 项目 - 2026 年 1 月：离开苹果，加入 OpenAI - 苹果要求归还工作电脑， 回复说“不理他们， 哈哈，现在这电脑归我了” - 离职后仅仅几个小时， 给还在苹果工作的朋友 Yu-Ting “Alyssa” Peng 发消息： 刘畅：“我这里还有另一台电脑。” - 用这台电脑继续访问苹果的机密信息 - 几周后，又开始使用 Peng 的苹果工作电脑 2 月 9 日：尝试访问苹果的网络存储系统 - 那是一个存放机密工程文件的云端资料库 - 结果发现身份验证漏洞，居然还能进去！ 给 Peng 发消息： - “LOL，我发现我还能访问那个［网络存储］，太搞笑了。” - Peng回复说：“我准备好了。” 与此同时，他已经在为 OpenAI 开发硬件，并下载了数十份苹果机密文件 其中包括一份超过 1,000 页的技术文件汇编以及 MLB（主逻辑板）的制造与测试演示文档 给 Peng 发送苹果内部专有文件夹的链接，直接指向具体项目数据 教她如何复制文件，以“避免安全团队找麻烦” 告诉她，在参加 OpenAI 面试前应该重点学习哪些苹果机密材料 还警告她说，另一个人之前回答 Tang Tan 关于苹果某个秘密项目的问题时“搞砸了”，让她“下载一些资料”提前复习 又告诉她：换到 LINE Messenger 上聊，这样就没人能看到。她后来拿到了 OpenAI 的 offer，并于 4 月 16 日离开苹果 与此同时，他们的所有这些聊天记录，则全都留在苹果配发的工作电脑上 7 月 10 日：Apple Inc. v. Chang Liu 刘畅是第一被告。 排在 OpenAI 前面。 也排在 Tang Tan 前面。

这次被苹果起诉前员工 + OpenAI，提到了 3 位名字分别是前苹果副总裁唐坦、前苹果工程师刘畅、苹果在职员工彭玉婷。 其中，唐坦在跳去 OpenAI 担任副总裁时，要求从苹果过来的求职者，面试时携带苹果内部的零部件，并指导不要向苹果透露，自己要去 OpenAI。 而刘畅，在离职苹果后，强行留用苹果配发的工作电脑，并利用系统漏洞，在已入职 OpenAI 期间，仍继续大量下载苹果内部文件。 其中包含尚未发布产品、工程演示文稿、技术规格以及专有项目数据的详细信息。 他还与一名，留在苹果公司的员工彭玉婷保持频繁联系，借此持续获取苹果的项目动态、供应商及工程信息。 根据法庭文件，刘畅曾给彭玉婷发过一条私信，大致内容是我从苹果离开后，仍能进苹果内部的网络存储，太搞笑了。

真正的商战。苹果公司宣布起诉 ChatGTP 母公司 OpenAI，指控其窃取苹果商业机密，大量细节被曝光。 苹果在诉讼中称，OpenAI 正鼓励大量被挖的苹果员工，在离职前，偷偷下载苹果内部文件，然后跳槽带去 OpenAI，以帮助它们开发自己的硬件产品。 这次被起诉的，还包括前苹果公司副总裁唐坦，他鼓励苹果员工，在向 OpenAI 求职面试中，提供有关苹果未发布产品的信息，这位老哥后来全职加入了 OpenAI 担任硬件负责人。 此外也有一位 iPhone 硬件工程师刘畅，被起诉，他被指在职期间，下载了数十份苹果硬件相关机密文件，然后带去了 OpenAI 公司。 根据苹果的说法，OpenAI 会给即将跳槽的苹果员工提供辅导，让它们在苹果还未离职的时候，不要透露去 OpenAI，然后尽可能在离职前，多下载苹果内部的信息。 这一涉及可能超过 400 名，在苹果工作，后入职 OpenAI 的员工，此举正是 OpenAI 临近上市之前。 看来马斯克看人真没错，Sam 是个小人。

蘋果見識到了OpenAI Sam Altman的狼性，和合作夥伴的決裂戰績豐碩。從馬斯克、納德拉到庫克，每個都看他不爽。有趣的是，這應該算間接跟Jony Ive 撕破臉了

昨天大家吐槽 ChatGPT Codex 的模式选择设计很丑陋后，今天新版本立刻改了，OpenAI 还是很听劝的。 https://t.co/ZiZYXeojvn

$WALLET 罗宾汉钱包 | 补充个官方关联的实证！ CA: 0x0339f5459fc690ac85f1782e15782a151b4a9e1b 1）2025年直播打100wu的OpenAI的HASH值 ： https://t.co/RhV2Z3OzH3 2）对应上0x42607B2E4fde22e83822d4a86ddAc58d847DC289 这个地址了，跟创始人推特上发的地址是一样的。 3）来源资金33地址肯定是核心成员，而且多次测试在robinhood链上线前。 视频：https://t.co/1mcsJs8oM6 截图这个人就是Robinhood CEO 美国张学友：罗宾汉CEO

笑死了，著名投资人（投资了Openrouter、Groq）、前HyperWriteAI创始人、推上AI大KOL @mattshumer_ 表示GPT-5.6-Sol 刚刚不小心删除了他 Mac 上几乎所有的文件？！ 根据截图我们可以发现Matt Shumer在测试OpenAI邀请的Ultra模式时。 一个负责代码审查的subagent执行了清理命令，把$HOME错误处理成整个用户目录，直接运行了rm -rf /Users/mattsdevbox命令。 等他发现并手动终止进程，大量文件已经被删除。 最荒诞的地方是，闯祸的正是负责抓错的review subagent🤣 Matt表示目前他的Agent们正在努力将一切重新拼凑起来……祈祷顺利 保护好你们的系统，朋友们…… 意外事故随时可能发生🫡

今日AI美股信息差： 1. 海力士 $SKHY 开盘果然大涨！暴涨19%，发行价$149，最高冲到$177 2. 人才流向AI！Coinbase技术负责人加入 $Anthropic ，苹果起诉OpenAI，诉状说400多名员工都去了 $OpenAI 3. $META 继续飞！又暴涨6%到$670，AI 双雄变三强，又加了 Meta 的 Muse Spark 4. $CRCL 暴涨 16% 到$73，OCC 批准 Circle 成立一家国家信托银行，用来托管 $USDC ，木头姐财大气粗加仓$1370万 5. $SPCX 平均目标价暴涨到 $240！花旗乐观给到$900，只要Starship发射成本降到$100/kg，对应估值$12万亿

发现身边很多朋友的生活节律都被Codex和claude code的5小时重置控制了。😂 新的GPT 5.6 sol开高速和ultra，几十分钟就能耗光200刀的5小时额度。 5.6 退回正常速和Medium，希望能持久点。

卧槽，Robinhood要飞啊？ 符合条件的美国用户很快可以连接自己的 ChatGPT、Codex、Claude、Cursor 或其他支持 MCP 的 Agent，让它在一个独立的 Robinhood 账户中自动交易加密货币，并通过 App 查看实时盈亏、接收每笔交易的推送。 Robinhood真正开放的是执行层： Agent可以读取市场与账户数据、制定策略，并在获得授权后直接下单，不再需要人类每次点击确认。 专属账户把风险与主投资组合隔离，用户只需要转入愿意交给Agent管理的资金。

昨天 GPT 5.6 Sol 发布，想测试一下，没想到这么猛。 一上午就帮我做了一个非常完整而且好玩的小工具：人生成就生成器 上传一张你的照片，选一个跟你经历有关的"人生成就"。 工具会给照片加上字符、像素或实验性滤镜，再叠上一张游戏风格的成就卡。 https://t.co/7AaiatRi6M

HyperWrite 前CEO，著名投资人、活跃的AI领域意见领袖 @mattshumer_ 称 GPT-5.6-Sol 删除了他Mac 上几乎所有的文件… 🤣 https://t.co/Zuc7jLkE4l

看很多人dm问这个监控群的事儿 目前我是全程用codex做的，具体能不能监控到还得等 arc链真正主网上线的那一刻 我准备放开群，一起验证下👇 监控tg：https://t.co/KqEI9K91r6 打狗交流tg：https://t.co/gmZTNxumE0 如果真管用，记得提醒下我链开了啊（怕没看到消息） ———— 还有个想法 如果有大佬能一起维护，做不同的监控功能就更好了 或者其他老哥们有啥监控的项目或想法 也可以讨论，争取把这个群搞成新项目监控群

gpt 5.6 确实没有之前的 AI 味了 之前在 AGENTS.md 里面写了一堆提示词做限制，现在可以去掉了 https://t.co/awSSmAFNzy

看起来，存储是不是commodity不好说，模型反而变成了commodity， 随着中国模型、xAI乃至Meta这种之前吃饭都上不了桌公司的迅速追赶，Openai和Anthropic的未来越来越危险了 如果这两家公司用一万亿市值IPO，上市后可能会阴跌很长一段时间 一个很好的例子是NVD。现在NVDA这么牛股价都涨不动，一个主要原因就是ASIC的竞争越来越激烈，几乎每家公司都在自研芯片，替代英伟达GPU 原因当然不是英伟达系统不够好，而是它太贵了 这种情况，和即将打响的Token价格战几乎一模一样 不是因为Anthropic的Fable不够好，而是他的价格太贵了 简单的任务，完全可以用更便宜的模型取代 未来，公司可能会出现类似L3、L4、L5、L6、L7之类的模型分层，初级AI程序员用免费开源的模型，中级AI程序员用xAI和Meta的便宜模型，高级AI程序员用Anthropic的最强模型 而且这些AI程序员之间还要互相蒸馏，也就是“指导”，完成升职——完美复刻现在对人的管理模式 这就是AI社会的未来吗？ 谢谢大家 😅😅😅

基于 Grok 4.5 最近的表现，加上马斯克放出「未来每个月都会发布一个大模型」，有预感到年底，Grok 会成为除 GPT 和 Claude 之外的第三选择（还是现在已经是了？）

我开源了一套 AI 原生个人知识库模板： 这个知识库也完全致敬 Karpathy 大神 的知识库的方案。 AI Content Knowledge Base https://t.co/QNtkfLAqjh 它不只是 Obsidian 笔记目录，还通过 AGENTS.md 让 Codex 理解知识库规则。 Clone 后在 Codex 中打开项目，就可以直接说： 加入知识库 增加 Wiki 索引 查询知识库 进行 AI 内容创作 迁移旧知识库 检查知识库 内置 Source-first 架构、AI staging 审核、YAML 知识图谱、Obsidian 可视化、迁移指南和中英文文档。 原文保持可信，Wiki 保持可读，图谱保持可查，AI 输出保持可审核。 最佳实践是在codex 中使用这个知识库， 比较适合研究、写作、剪藏、学习。 不依赖特定的工具， 底层都是普通的markdown 文件。 可以使用obsidian 查看关系图普。

OpenAI要炸了 新模型ChatGPT 5.6 误删除了一名用户的所有文件… （图一） 刚发完这条推就刷到了下一个受害者（图二） https://t.co/vD3OoxDVhM

GPT 5.6 sol这么强，但很多朋友不知道用 AI 开发什么。 除开发解决自身痛点小工具外。 可以看 Github 的开源公共 API 仓库，让Codex读取给你一些产品灵感。 本周分享的IMDB Top250网站就在这找到的API 仓库地址见评论区 https://t.co/jBpC1TgH20

很多人不知道，OpenAI 会定期为最新的 GPT 模型发布官方提示词指南。 GPT-5.6 也不例外，而且这次的内容很实用。 照着这些建议用，GPT-5.6 的效率能提升一个档次。

中国警告Claude存在监测机制，Anthropic回应：服务本就未向中国大陆开放 7月8日，中国工信部旗下机构发布安全提示称，Anthropic旗下AI编程工具Claude Code存在安全隐患，可能在用户不知情的情况下收集并回传时区、地区等信息。 对此，Anthropic回应表示，相关代码并非所谓“后门”，而是一项用于识别违规访问、账号转售及模型蒸馏（Model Distillation）等行为的反滥用机制。 Anthropic同时强调，Claude及Claude Code从未正式向中国大陆提供服务，因此相关机制主要用于识别未经授权的访问。

如果你和我一样，还没深度用上新版 Codex，Sac 这篇应该是目前最省时间的一篇。 Work、统一 Plugins、Ultra 多 Agent、Chat 接入、前端和浏览器，都拆透了。 浏览器这块确实有点牛逼哦： 导入 Google 账户信息，多标签页，直接下载文件，批量和并行跑多步操作，画中画实时监督。 以前 Codex 更像一个很强的程序员，现在它开始自己进网页、拿资料、做验证，把代码之外那半段工作也干了。

吃瓜：Apple 把 OpenAI 告上了法庭，指控 OpenAI 系统性地窃取苹果商业机密，用来开发自己的 AI 硬件设备。 诉状今天提交至加州北区联邦地方法院，被告包括 OpenAI、OpenAI 硬件负责人 Tang Tan（前苹果 iPhone 和 Apple Watch 产品设计副总裁，在苹果工作了 24 年）、前苹果高级系统电气工程师 Chang Liu，以及 Jony Ive 联合创立的 io Products。Jony Ive 本人不在被告之列。 来源：https://t.co/Z9O49JUypJ

闲鱼搜 genimi3pro 关键词 19.9 就能体验一年的 Gemini 3.5 Pro 模型 这回又是什么天才发现谷歌的 Bug 了，还是官方又有新活动了？ https://t.co/mMqRt2Wqba

5.6 Sol发生这种大事故，Fable 5又要很屌的不放在订阅plan了吧 OpenAI是不是太急了 https://t.co/enOcP2iraB

$AAPL和OpenAI彻底撕破脸了。

Jarred在博客里讲的重写Bun，和微软重写TypeScript Go的逻辑是完全一致的， 首先把pattern和type一一对应映射上，然后机械式地一行行从A语言翻译成B语言，一个个写测试跑测试，最后跑system-level test。 实际上还是非常细颗粒地指导AI Agent完成一批automation的工作，不给任何design的空间和机会， 也就是不相信他目前手里的claude code+某个模型自己的任何设计和架构的能力。 所以他写了一个psuedo code来解释这个workflow big loop的基本逻辑。 Again，就是说，spec driven的设计，在bun重构的这件事上，并没有被接受和采纳， 哪怕我已经激进地用onlyspecs写了typescript compilier in C++，写了Rust版本的SQLite，写了lean4的编译器in TypeScript，Jarred和微软这次并没有这么做，不是因为他们胆子比我小，只是因为他们选择了更稳妥的路线。 这个案例至少证明了，从非常非常高无敌高的high level specs直接top down design推翻重写一个大型软件，这种缺德事儿连微软和bun都干不出来，人类还是要依赖机械transpile一个项目，人的经验和工作是不可能被替代的（至少截止到Jarred这篇博客发布之前）。

很多人搞不清楚 ChatGPT、Codex、Work 什么差别，以及额度是独立的还是共享的，根据官方文档整理了一个简单的 Q & A。 Q：Chat、Work、Codex，一句话说清区别？ Chat 回答问题，Work 帮你干活，Codex 帮你写代码。 Chat 就是你熟悉的 ChatGPT，你问它答，快进快出。 Work 是一个能跨应用收集信息、然后交付完整成品的智能体（Agent），交付物是文档、表格、幻灯片、网页应用这些拿到手就能用的东西。 Codex 也是智能体，但它主要操作的是代码仓库，能读你的项目文件、改代码、跑测试、提交 PR。 打个比方： Chat 是你问"番茄炒蛋怎么做"，它告诉你步骤。 Work 是你说"帮我准备一桌晚餐"，它自己去冰箱找食材、炒菜、摆盘。 Codex 是你说"这个菜谱 App 有 bug"，它打开代码自己修。 【来源：https://t.co/tqEoL3c3SD】 Q：Work 到底能做什么？跟直接在 Chat 里说“帮我写个报告”有什么不同？ 在 Chat 里你说“帮我写个报告”，它给你一段文字，你自己复制粘贴到 Word 里排版。 Work 完全不同。你先把日常工具接进去，Slack、Gmail、Google Drive、SharePoint、Teams、日历、CRM、项目管理工具都行，OpenAI 叫它 plugins。接好之后告诉它你要什么结果，它会自己去这些应用里拉数据、整合信息、生成一份可以直接交付的成品。你在提示词里用 @ 加应用名就能指定它去哪儿找数据。 举个例子，Zapier 的企业营销负责人用 Work 搭了一个系统，每月审查数千条线索，追踪 CRM 和邮件中的客户触点，找出跟进断裂的地方，生成管理层周报。Virgin Atlantic 的数字产品负责人用它做竞品对标分析，让 ChatGPT 调研各家航空公司的服务水平，生成可供团队审查的数据集，把原本需要数周的分析缩短到几小时。 另一个区别是 Work 能长时间跟进。一个复杂项目，它可以跟好几个小时，自己拆步骤、自己推进。中间有拿不准的会来问你，你也可以随时调整方向、审批关键动作。 【来源：https://t.co/Kt5D057ZJn】 Q：Work 能定时跑任务？ 能。这个功能叫 Scheduled Tasks（定时任务），可以设成一次性、定时重复、事件触发或持续监控。 比如你设一个任务：每天早上检查 Slack 和邮件里的新消息，整理成简报发给你。或者：每当有新的客户反馈进来，自动归类主题、整理成产品改进建议。这些都能在后台跑。它还能用桌面端的内置浏览器上网查信息，甚至通过 Computer Use 功能操作你电脑上的其他应用。 定时任务面向 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户开放，各档计划的并发任务数量上限不同。任务不能每小时跑超过一次，长时间无人理会的任务可能会自动暂停。 【来源：https://t.co/Kt5D057ZJn https://t.co/QYcuIuhe0V】 Q：那 Codex 跟 Work 的区别到底在哪？ 这两其实是同一套底层 Agent（Codex）和 UI，但是应用在不同的场景，配合不同的插件。读的东西不同，交付的东西也不同。 Work 读的是你的业务上下文，邮件、文档、聊天记录、日历，交付的是商务成品，幻灯片、电子表格、文档、网站。Codex 读的是你的代码仓库，交付的是代码变更，diff、测试结果、PR。 【来源：https://t.co/Kt5D057ZJn】 Q：Codex 每周有 500 万人用，为什么还要再出一个 Work？ OpenAI 在博文里提到，虽然 Codex 最初是为开发者设计的编程智能体，但已经有超过 100 万人在用它做软件开发以外的工作。Work 的推出，某种程度上是把这些非编程用途正式化了，给了它一个专门的界面和工作流，用 plugins 连接业务应用，输出文档和幻灯片而不是代码。 OpenAI 自己内部也在大量使用：销售团队用 Work 把一次客户探索对话在 24 小时内变成了定制 POC（概念验证），以前这个流程需要几周。财务团队用 Work 把月末结账和预测流程从几天压缩到几小时。 我觉得 Codex 这么做呢，目的是为了吸引办公人群，原本这些人看到 Codex 的名字会以为是写代码用的，但是改名呢又会影响原本的 Codex 用户，结果就搞成这样一套产品两个名字。 简单来说就是一套产品，两个名字，两种主要场景，同时吸引不同用户群。 【来源：https://t.co/tqEoL3c3SD https://t.co/p0DLI5Y430】 Q：我在哪儿能用这三个模式？ Chat 最简单，网页、手机、桌面端都有，所有平台通用。 Work 在网页和手机上已经开始上线（Pro、Enterprise、Edu 优先，Plus 和 Business 未来几天陆续开放）。桌面端也有，而且桌面端更强，能用本地文件，还有内置浏览器上网抓取信息。 Codex 只在桌面端能选。手机上不能直接用 Codex 模式，但可以通过 ChatGPT App 里的 Remote 标签远程查看桌面上正在跑的 Codex 任务。 一个要注意的点：网页/手机端的 Work 对话和桌面端的 Work 对话目前不互通，云端是云端，本地是本地。Chat 对话则可以跨网页和桌面端同步。 原来独立的 Codex App 已经合并进了新版 ChatGPT 桌面端。一个 App 里切换 Chat、Work、Codex 就行。开发者可以把 Codex 设为默认打开视图，App 图标也能换成 Codex 的 logo。原来的 ChatGPT 桌面端会更名为 ChatGPT Classic。 【来源：https://t.co/tqEoL3c3SD https://t.co/Kt5D057ZJn】 Q：Chat 聊天和 Work/Codex 的额度是共享的吗？ 不共享。Chat 对话有自己独立的消息限额，图片生成和语音也各有各自的独立限额和重置周期。 Work 和 Codex 用的是另一个池子，OpenAI 叫它"智能体用量"（agentic usage）。帮助中心原文说：Codex、ChatGPT Work、ChatGPT for Excel 和 Workspace Agents 的用量从同一个智能体额度池中扣减。 所以你在 Chat 里聊天聊得再多，不会影响 Work 和 Codex 的额度。但 Work 和 Codex 之间会互相挤占。白天用 Work 跑了一堆复杂任务，晚上想用 Codex 写代码，可能会发现额度已经不多了。 【来源：https://t.co/p2DbCXqAtQ https://t.co/uD7Q9BKZ2o】 Q：要花多少钱？ Work 不是独立付费产品。它跟 Codex 共用同一个额度池，包含在你现有的 ChatGPT 订阅里。所有计划都能用，从免费到企业版，区别在于额度多少。 Free（免费）：能试用 Work 和 Codex，额度非常有限，试试味道可以。美国地区有广告。 Go（$8/月）：额度比免费多约 10 倍，桌面端可有限地用 GPT-5.6 Terra 跑 Work 和 Codex。没有 Deep Research 和 Agent Mode。有广告。 Plus（$20/月）：第一个去掉广告、功能完整的档位。包含 Deep Research（每月 10 次）、Codex、Agent Mode。三年没涨价，性价比最高。 Pro（$100 或 $200/月）：$100 档额度是 Plus 的 5 倍，$200 档是 20 倍。面向重度用户。 Business（$20/月/人起，年付；月付 $25）：至少 2 人，多了 SSO 和合规控制，数据默认不用于训练。 Enterprise（定制报价）：150 人起。 额度计费从今年 4 月开始改成按 Token 消耗计算。用更强的模型或开 Fast 模式，消耗更多。Plus 和 Pro 用户额度用完后可以购买额外 credits 继续使用。 【来源：https://t.co/at716u8Sdn https://t.co/uD7Q9BKZ2o】 Q：GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 是什么？我该用哪个？ 这是 GPT-5.6 的三个子型号。 Sol 最强，适合复杂推理和高难度编程，也最贵（API 价格 $5/$30 每百万 Token 输入/输出）。 Terra 居中，日常工作默认选它（$2.50/$15）。 Luna 最快最便宜，对速度敏感或任务简单时用（$1/$6）。 Free 和 Go 用户只能用 Terra。 Plus 及以上可以三个都选，还能调节 effort 级别。 ultra effort 在 Work 中仅限 Pro 和 Enterprise 用户，在 Codex 中 Plus 及以上可用。 【来源：https://t.co/p0DLI5Y430 https://t.co/at716u8Sdn】 Q：Work 上线后，原来的 ChatGPT 还在吗？ 在。Chat 模式就是原来的 ChatGPT，一切照旧。桌面端点"Quick chat"按钮就能开新对话，手机端在顶部下拉菜单选"Chat"。你可以完全无视 Work 和 Codex，继续像以前一样用。 【来源：https://t.co/tqEoL3c3SD】

只靠一个单独的 session 能做到这样同声传译已经是奇迹了，我在开发 tuwa 的时候使用过各种各样的翻译模型，包括 GPT realtime 2，Gemini live 等等都无法简单做到这种程度，现在只要在模型层面就能做到，工程化的代码可以几乎全部删除了，只需要简单的系统提示词和一个 ws session

今天教你一招：把你的 Codex 瞬间爆改成 Claude 风格！ 只需 2 步，完美复刻那种极简的高级感 👇 https://t.co/c9U6jmpnVd

深度体验了一整天 GPT-5.6-sol。 我的态度大概经历了三个阶段： 兴奋 → 质疑 → 理解并接受。 先说一个很容易被混淆的地方： GPT-5.6-sol 本身最高的推理等级其实还是 xhigh，UI 里显示的 Max 和 Ultra，更多指的是客户端的工作流模式，并不只是单纯把模型“调得更聪明”。 今天 Ultra 被吐槽最多的地方，就是它很喜欢自动派发大量子代理。 哪怕只是一个不算复杂的任务，也可能瞬间拉起一堆代理，消耗大量 Token，整个过程看起来声势浩大，但实际收益未必能匹配成本。 我刚开始用的时候也有点怀疑： 这到底是在干活，还是在拿 Token 堆排场？ 后来理解了它的机制，我把推理等级降到 High，又重新跑了一些真实任务，体验反而好了很多。 速度比 GPT-5.5 xhigh 更快，能力和稳定性又明显更强，Token 消耗也没有 Ultra 那么夸张。 至少以我今天的体验来看： GPT-5.6-sol + High，可能才是目前最适合日常使用的组合。 复杂重构、全项目 Review、需要并行探索的大任务，可以再考虑 Ultra。 普通开发任务没必要一上来就拉满。 这个模型不是不能用，也不是一定要无脑开最高档。 真正的问题是，很多人还没搞清楚 Max、Ultra 和推理等级的区别，就已经开始拿 Ultra 当默认模式了。 用对了，确实比 5.5 强不少。 用错了，就只能看着 Token 哗哗往外流。

兄弟萌，千万别为了省一点额度用垃圾模型，花了俩小时用某模型处理任务，对话超过20轮，实在受不了了，换成GPT-5.5，两轮对话解决了(在之前模型基础上)，这都还没用GPT-5.6 Sol就可以搞定。

过去24小时我消耗了GPT-5.6-Sol Ultra的50亿Token。 我的结论：论综合素质， Fable 5 比 GPT-5.6-Sol 强！！

我靠，现在可以直接在 codex app 右侧看到它在自动操作浏览器（画中画模式的电脑使用）而不是用一个莫名其妙的 profile 操作用户的默认浏览器。这个堪称本次升级我最喜欢的功能。 https://t.co/17IjOWrmTm

GPT-5.6-Sol 烧 Token 快，不是因为贵——单价和 5.5 一样，只有 Fable 5 的一半。 是它背着你雇人！ ❶ 代码写得长：同样的题，解法体积是 Fable 的 2 倍 ❷ 激进开 subagent，每个都有固定开销，成本 n² ❸ Ultra 档＝默认 4 个 agent 并行，上限 1000 个 解法如下👇

codex 这次升级后，我远端服务器的 codex cli 又挂了，所以我又遇到了 codex app（现在是 chatGPT app）的常年老 bug，就是我必须使用 ssh 连接进去修复 ws 链接。但这次升级有点不一样，codex cli 后台的 daemon 彻底挂了，按它自己的说法是：「卡点已经精确到进程级：旧 0.143.0 updater（PID 1419016）没有回收已死亡的 app-server 子进程（PID 3294956，defunct），新版 restart 因此一直等它释放锁。这是一次真实的升级残留 bug。我会向这个旧 updater 发送正常 SIGTERM，让正在等待的 0.144.1 重启接管。」不知道到了 GPT 6 时代他们能不能修好这个 bug