GPT-5.6 Sol devient soudainement stupide, le budget de réflexion passe de 960 à 128 ? Plus de modèle à intelligence fixe ?

marsbitPublié le 2026-07-15Dernière mise à jour le 2026-07-15

Résumé

Réveil brutal pour les utilisateurs de GPT-5.6 Sol. Une équipe japonaise et de nombreux utilisateurs sur les réseaux sociaux ont rapporté que le modèle, en particulier le niveau de raisonnement « Max », semblait avoir considérablement perdu en profondeur d'analyse et en capacités de raisonnement complexe. Les réponses arrivent plus vite, mais sont moins élaborées. La communauté a mis en lumière un paramètre interne non documenté par OpenAI : la « juice value ». Il s'agirait du budget de ressources de calcul alloué au raisonnement. Des captures d'écran montrent que cette valeur pour le mode « Max » serait passée de 960 à 128, soit une baisse d'environ 87%. Face à la polémique, Thibault Sottiaux (Tibo) d'OpenAI a répondu qu'il n'y avait pas eu de « nerf » (affaiblissement) du modèle. Il explique que des expériences ont été menées pour analyser une consommation de tokens plus élevée que prévue suite aux nouvelles fonctionnalités de GPT-5.6. Ces tests ont temporairement ajusté l'« effort de raisonnement » (juice values) et réduit la fenêtre de contexte, désormais revenue à 272k tokens. Ces paramètres ont depuis été rétablis. L'incident révèle une tension fondamentale : la nécessité pour les fournisseurs de gérer les coûts de calcul colossaux de l'IA avancée, et l'attente des utilisateurs de bénéficier d'une puissance de raisonnement stable et prévisible. Comme le note l'article, s'abonner à un modèle aujourd'hui, c'est un peu comme acheter une ampoule dont l'intensité est cont...

Tout le monde sur Internet dit que le niveau Max de GPT-5.6 Sol est devenu plus stupide, OpenAI insiste sur le fait qu'il n'y a pas eu de réduction d'intelligence, juste "une expérience". Dans cette expérience, le bouton ajusté, le niveau Max est passé de 960 à 128, invisible pour l'utilisateur.

En se réveillant, GPT-5.6 Sol est devenu stupide !

Une équipe japonaise d'études de marché, peu après le début de leur journée de travail, a remarqué que leur Codex Sol MAX ne fonctionnait pas comme d'habitude. Le chef d'équipe a écrit un long post sur son expérience du matin et l'a posté sur r/codex de Reddit.

À 9h du matin, l'équipe a commencé comme d'habitude. Vers 10h40, chaque membre a remarqué la même chose.

Ils avaient branché Codex Sol MAX sur un outil CLI développé en interne, spécialisé dans des tâches nécessitant des calculs extrêmement complexes et un raisonnement profond.

Au début, Codex Sol MAX était à la hauteur des attentes, si on lui demandait un niveau 10, il livrait constamment du 12, du 13, c'était un "monstre dépassant largement les attentes", "tout le monde en était incroyablement satisfait".

Mais ce matin-là, les performances de ce "monstre" ont soudainement chuté, tombant à 8.

La profondeur du raisonnement avait clairement été réduite.

Avant cela, Codex Sol MAX passait plus de dix minutes sur un prompt, essayant, raisonnant, appelant leurs outils de manière répétée, jusqu'à ce que le travail soit parfaitement réalisé.

Mais cette capacité avait "complètement disparu" ce matin-là.

Tout le monde sur Internet trouve qu'il est "devenu stupide"

L'expérience de cette équipe japonaise n'est qu'un exemple parmi les plaintes de la communauté Codex ces derniers jours.

Les plaintes sont très similaires : le modèle est effectivement devenu plus rapide, les réponses arrivent plus rapidement, mais il refuse d'approfondir. L'ancienne attitude consistant à d'abord étudier, puis agir, en se remettant en question pendant l'action, a disparu.

Une phrase d'un internaute sur X résume la sensation de tous :

Le niveau de raisonnement de tout le monde a été collectivement abaissé d'un cran - si vous utilisiez Extra High auparavant, vous devez maintenant le passer à Max pour retrouver la même puissance.

Ce changement est impossible à prouver pour l'utilisateur lambda.

Vous ne pouvez pas voir si les poids du modèle ont changé, ni la puissance de calcul que le serveur vous alloue.

Vous ne percevez que quatre choses : la rapidité de sa réponse, la longueur de sa réflexion, s'il se relit, s'il fait appel à d'autres agents pour travailler ensemble.

Tout cela sont des signaux indirects, rien n'est écrit sur la fiche technique du modèle.

Ainsi, des membres de la communauté ont cherché par eux-mêmes et ont découvert un paramètre interne qu'OpenAI n'a jamais rendu public : la "juice value".

Un chiffre jamais mentionné officiellement

OpenAI n'a officiellement parlé que des niveaux de raisonnement.

Lors de la sortie de GPT-5.6 le 9 juillet, la formulation officielle était qu'il introduisait pour la première fois une intensité de raisonnement max, "permettant à Sol d'avoir suffisamment de temps pour un raisonnement en profondeur". Au-dessus, il y a ultra, qui lance par défaut quatre agents en parallèle.

Dans ChatGPT, cela se traduit par les options du sélecteur de modèle : Medium, High, Extra High, qui exécutent tous Sol en arrière-plan, le niveau Pro exécute Sol Pro.

La "juice value" est ce qui se cache sous ces niveaux : le budget interne de puissance de calcul pour le raisonnement. L'utilisateur ne le voit pas, et OpenAI n'a jamais publié ses valeurs.

L'utilisateur ns123abc a utilisé un prompt caché appelé "empreinte du modèle" pour lire dans la configuration système cette valeur : juice.

La communauté avait précédemment observé que le niveau max de Sol correspondait à 960. Cette fois, l'écran affichait 128, une baisse d'environ 87%.

Presque simultanément, un autre ensemble de captures d'écran a commencé à circuler : le contexte utilisable réellement par l'utilisateur dans le client Codex est passé d'environ 372k à 272k.

Ces deux chiffres ont rapidement enflammé toute la communauté.

Tibo : Pas de réduction d'intelligence, nous enquêtons sur la consommation

Le soir même, Tibo (Thibault Sottiaux) est intervenu. Il est responsable de Codex et ChatGPT Work chez OpenAI.

Tibo a posté une mise à jour sur X, commençant par dire : Pas de nerf (réduction d'intelligence), seulement de bonnes choses.

Puis, il a insisté sur quatre points d'un coup.

Premier point, l'optimisation de l'efficacité du raisonnement est en ligne, la puissance de calcul économisée est restituée à tous les abonnés, cela seul libère environ 10% d'utilisation supplémentaire.

Deuxième point, la limite de contexte de Sol a été augmentée de 272k (GPT-5.5) à 372k, ce qui a entraîné des frais plus élevés que prévu. C'est maintenant revenu à 272k, et 372k sera réintroduit dans les prochains jours.

Troisième point, pour comprendre d'où vient la consommation supplémentaire, l'équipe a mené des expériences, modifiant l'intensité du raisonnement (reasoning effort), appelée en interne "juice values".

C'est maintenant revenu à la normale.

Quatrième point, l'appel multi-agents sur les niveaux high et xhigh est plus élevé que prévu, et il y a du gaspillage du côté de l'auto-review, tout cela est en cours de correction.

Le post de Tibo revient à dire : Ce n'est pas une "réduction d'intelligence", c'est un "ajustement de paramètres".

Il n'a pas mentionné si les poids du modèle avaient été modifiés. Mais il a reconnu que la configuration effectivement reçue par l'utilisateur avait été modifiée.

Qu'est-ce que "juice" exactement ? D'après les informations publiques disponibles, cela semble plus proche d'un marqueur interne de configuration des ressources de raisonnement, grosso modo, la quantité de ressources de raisonnement que le système autorise le modèle à consacrer à une tâche.

Bien qu'une réduction du budget ne signifie pas "affaiblissement du modèle", cela peut changer discrètement beaucoup de choses :

Combien de chemins peuvent être explorés dans une tâche longue, combien de tours de comparaison entre plusieurs solutions, si du code généré exécutera activement des tests, combien de fois il acceptera de revenir en arrière après un échec, et cette petite partie des "capacités de longue traîne" qui font la différence dans les tâches extrêmement difficiles, etc.

En fin de compte, cela représente à quel point le modèle est prêt à réfléchir sur une tâche.

Pour mettre fin à ce débat, il faudrait une expérience rigoureusement contrôlée : un même instantané du modèle, un même lot de tâches, le même ensemble d'environnements d'outils, en ne modifiant que la variable "juice".

Pour voir à quel point le codage complexe, les agents de longue durée, le raisonnement mathématique et la récupération d'erreurs chuteraient.

Cette preuve est toujours absente à ce jour.

Chaque token économisé par le fournisseur, l'utilisateur le ressent

Revenons à cette expérience mentionnée par Tibo. Comment est-elle survenue ?

Après le lancement de GPT-5.6, la demande a explosé.

OpenAI a temporairement levé la limite d'utilisation de la fenêtre de cinq heures pour absorber l'afflux massif d'appels.

Et les nouveautés les plus marquantes de GPT-5.6 : une réflexion plus longue au niveau max, ultra lançant par défaut quatre agents en parallèle, une plus grande fenêtre de contexte, sont précisément des monstres dévoreurs de tokens.

La consommation supplémentaire provient précisément de là.

D'où cette expérience. Pour comprendre les comptes, baisser d'abord la variable du budget, voir où va la consommation, cela a parfaitement du sens d'un point de vue technique.

Mais le problème est là : les économies de tokens du côté du fournisseur sont perceptibles du côté de l'utilisateur, la plus évidente étant que le modèle "ne veut plus réfléchir".

La variable modifiée est justement celle que l'utilisateur peut sentir.

L'IA ne "fait plus de miracles", elle commence à pointer

Ces dernières années, les entreprises de grands modèles ont apporté une imagination quasi religieuse.

Les gens considéraient aussi les modèles comme des oracles, espérant qu'ils produisent une nuit une réponse à laquelle l'homme n'avait pas pensé, même si pour cela ils étaient un peu plus lents, plus chers, occasionnellement fous, on pouvait l'accepter.

Mais les miracles de laboratoire peuvent être sans limite de coût, ce n'est plus possible lorsqu'il s'agit d'infrastructures industrielles en production.

Ainsi, les modèles de pointe comme Sol commencent à passer d'un prophète faisant occasionnellement des "miracles" en laboratoire, à un moteur fonctionnant en continu dans les flux de travail quotidiens.

Derrière cela, il y a plus une domestication de l'intelligence, et cette controverse a exposé le processus en public. En même temps, l'illusion des utilisateurs sur une "intelligence fixe" va prendre fin.

S'abonner à un modèle, c'est plus comme acheter une ampoule : le modèle est fixe, mais le bouton de luminosité est toujours entre les mains de la plateforme.

Cela peut être un choix commercialement correct, mais il ne devrait pas rester à jamais caché dans une boîte noire.

Si l'IA doit vraiment devenir l'infrastructure des entreprises, les fournisseurs doivent donner des limites plus concrètes que le nom du modèle, pour que les utilisateurs comprennent ce qu'ils achètent avec leur Max, ce qui est garanti.

Sinon, ce n'est qu'une étiquette de prix.

Références :

https://x.com/thsottiaux/status/2076495156757577895

https://x.com/FixlationAI/status/2076469274441380349

https://www.reddit.com/r/codex/comments/1uuy5eq/nerfed_codex_sol_max/

Cet article provient du compte WeChat public "新智元", auteur : 元宇

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Questions liées

QQu'est-ce qui a conduit à la perception que GPT-5.6 Sol est devenu moins performant, selon les utilisateurs ?

ALes utilisateurs ont rapporté que GPT-5.6 Sol, en particulier le niveau 'Max', semblait effectuer des raisonnements moins profonds et fournissait des réponses plus rapidement mais avec une qualité réduite dans les tâches complexes de calcul et de raisonnement. Ils ont noté une diminution du temps consacré à l'exploration et à l'autocorrection.

QQu'est-ce que la valeur 'juice value' mentionnée dans l'article, et quel changement a été observé ?

ALa 'juice value' est un paramètre interne non documenté par OpenAI, qui semble représenter le budget de ressources de calcul alloué au raisonnement du modèle. La communauté a observé que cette valeur pour le niveau 'Max' de Sol était passée de 960 à 128, soit une réduction d'environ 87%.

QComment OpenAI, via Tibo, a-t-il répondu aux allégations de perte de performance de GPT-5.6 Sol ?

ATibo (Thibault Sottiaux) d'OpenAI a déclaré qu'il n'y avait pas eu de 'nerf' (réduction de performance), mais qu'une expérience avait été menée pour analyser la consommation des ressources. Pendant cette expérience, le paramètre interne 'juice values' (intensité de raisonnement) a été ajusté. Il a affirmé que les valeurs avaient été rétablies et a expliqué les ajustements techniques en cours.

QQuel est l'un des principaux compromis évoqués dans l'article entre l'optimisation des coûts par OpenAI et l'expérience utilisateur ?

AL'article souligne le compromis entre l'optimisation des coûts pour OpenAI (en réduisant la consommation de tokens/ressources) et la perception des utilisateurs d'un modèle qui 'réfléchit moins'. Les ajustements pour économiser des tokens peuvent directement affecter la profondeur et la qualité du raisonnement perçues par l'utilisateur.

QSelon la conclusion de l'article, quelle comparaison est faite concernant la relation entre l'utilisateur et le modèle d'IA ?

AL'article conclut en comparant l'abonnement à un modèle d'IA à l'achat d'une ampoule : bien que le modèle soit fixe, le 'bouton de luminosité' (c'est-à-dire l'allocation des ressources et la performance réelle) reste entre les mains de la plateforme. Cela met fin à l'illusion d'une 'intelligence fixe' et souligne le manque de transparence sur les garanties de performance pour les niveaux de service payants.

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Chronologie de HarryPotterWifHatMyroWynn10Inu,$solana La trajectoire de HarryPotterWifHatMyroWynn10Inu,$solana présente plusieurs événements notables qui ont façonné son statut actuel au sein de la communauté crypto : Création : La date spécifique de création reste non divulguée, mais l'origine du projet est ancrée dans la culture meme qui imprègne l'ère numérique. Prenant en charge par la communauté : Suite à la renonciation de la propriété par son créateur, le projet a fait la transition vers un modèle dirigé par la communauté, permettant à tous les participants d'avoir un intérêt dans son succès. Audit et collection NFT : Dans un effort pour renforcer sa crédibilité, le projet a effectué un audit complet, tout en lançant simultanément une collection NFT qui incarne son ethos axé sur les memes. 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1.2k vues totalesPublié le 2024.04.04Mis à jour le 2024.12.03

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En intégrant l'élégance et le charme associés à Barbie, l'énergie dynamique de Crash Bandicoot et la volonté acharnée représentée par RFK, le projet vise à offrir une expérience multifacette dans le monde des cryptomonnaies. L'objectif principal du projet BarbieCrashBandicootRFK777Inu est de fusionner ces éléments disparates en un écosystème cohérent qui attire un large public. En embrassant la fantaisie de la culture des memes tout en restant ancré dans les principes de décentralisation et d'autonomisation financière, le projet s'est positionné comme une option séduisante tant pour les investisseurs chevronnés que pour les nouveaux venus dans le monde crypto. Qui est le Créateur de BarbieCrashBandicootRFK777Inu, $SOLANA 2.0 ? Malgré l'intérêt croissant pour BarbieCrashBandicootRFK777Inu, les informations concernant son créateur restent largement inconnues. L'anonymat de son fondateur ou de son équipe de développement soulève des questions sur la structure et la gouvernance du projet. Dans le monde des cryptomonnaies, il n'est pas rare que des projets fonctionnent sans créateurs au visage public. Ce manque d'informations pourrait dissuader certains investisseurs potentiels, tandis que d'autres pourraient y voir une opportunité d'embrasser l'esprit de décentralisation qui sous-tend de nombreuses initiatives en cryptomonnaie. Qui sont les Investisseurs de BarbieCrashBandicootRFK777Inu, $SOLANA 2.0 ? À ce jour, il y a peu d'informations disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant BarbieCrashBandicootRFK777Inu. Le manque de soutien d'investissement détaillé du projet met en évidence la nature indépendante de nombreuses cryptomonnaies. Dans ce cas, il reste à voir si le financement du projet proviendra d'un soutien communautaire de base ou du soutien d'entités financières plus importantes. Comment Fonctionne BarbieCrashBandicootRFK777Inu, $SOLANA 2.0 ? BarbieCrashBandicootRFK777Inu est conçu avec un certain nombre de fonctionnalités qui contribuent à son unicité dans l'espace crypto saturé. Bien que des détails techniques spécifiques restent confidentiels, le projet devrait incorporer des fonctionnalités destinées à améliorer l'engagement des utilisateurs et à favoriser la croissance de la communauté. La combinaison d'influences variées – de la mode et de l'aventure aux jeux – encourage une atmosphère inclusive qui répond à des intérêts divers. De plus, les liens du projet avec l'écosystème $SOLANA 2.0 suggèrent des avantages technologiques potentiels. Cela pourrait inclure des vitesses de transaction innovantes, une évolutivité et un rapport coût-efficacité, en accord avec les capacités techniques de la blockchain Solana. Les fondateurs du projet semblent s'appuyer sur cette fondation technologique pour créer une expérience communautaire durable et une offre de produits substantielle. Chronologie de BarbieCrashBandicootRFK777Inu, $SOLANA 2.0 Le parcours de BarbieCrashBandicootRFK777Inu contient plusieurs jalons clés, offrant un aperçu du développement du projet jusqu'à présent : Conceptualisation du Projet : Des idées initiales ont émergé autour de la fusion du glamour, de l'aventure et de la culture des memes, fournissant le cadre pour le concept unique du projet. Création du Token : Le jeton symbolique $SOLANA 2.0 a été établi, conçu pour incarné les aspirations du projet et attirer l'intérêt des investisseurs potentiels. Développement du Projet : Actuellement, le projet est en cours de développement, avec un accent sur le défi aux acteurs établis dans l'espace crypto et la fourniture d'offres innovantes. Ces jalons reflètent la trajectoire de croissance du projet tout en mettant en évidence son engagement envers le développement d'une expérience pionnière en cryptomonnaie. Points Clés Sur BarbieCrashBandicootRFK777Inu, $SOLANA 2.0 Concept Unique : BarbieCrashBandicootRFK777Inu se distingue en fusionnant des éléments de glamour, d'aventure et de culture des memes en un seul projet de cryptomonnaie. Esprit d'Outsider : Le projet adopte une persona d'outsider, visant à défier les projets de cryptomonnaies établis et à se tailler une niche dans l'industrie. Phase de Développement : Des efforts de développement actifs sont en cours, avec l'intention de fournir des offres fraîches et innovantes en accord avec les attentes de la communauté et des investisseurs. Conclusion BarbieCrashBandicootRFK777Inu, représenté par le symbole $SOLANA 2.0, est un nouvel entrant intrigant dans le marché des cryptomonnaies. Son mélange unique de références culturelles et sa vision ambitieuse peuvent résonner avec ceux qui recherchent des valeurs de projet alternatives dans le paysage crypto. Bien que le statut inconnu de son créateur et de ses investisseurs puisse susciter des interrogations, l'accent mis par le projet sur le charme et l'aventure présente un récit captivant qui élargit les frontières de ce que les cryptomonnaies peuvent incarner. À mesure que le projet continue de se développer, il sera intéressant d'observer son évolution au sein du paysage crypto plus large et comment il se positionne parmi ses concurrents. Pour ceux qui sont impliqués, BarbieCrashBandicootRFK777Inu pourrait bien offrir des expériences surprenantes qui redéfinissent l'engagement avec les actifs numériques. Pour l'instant, alors que le projet progresse, son parcours se dresse comme un rappel que l'innovation dans l'espace crypto ne connaît pas de limites, offrant tout, de l'excitation et du divertissement à la possibilité d'autonomisation financière.

226 vues totalesPublié le 2024.04.05Mis à jour le 2024.12.03

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2.3k vues totalesPublié le 2024.12.12Mis à jour le 2026.06.02

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