OpenAI enchaîne les grands coups!
Aujourd'hui (le 16), un message interne sur Slack d'OpenAI a révélé que ChatGPT allait connaître une refonte « épique » de ses performances.
D'après les données de test rigoureuses, l'ampleur de l'optimisation des performances frontales de ChatGPT cette fois est exagérée, presque « irréelle » :
La vitesse de chargement de l'application a directement bondi de 94 %, la croissance de la mémoire heap a été réduite de 87,8 %, et l'occupation mémoire globale a été coupée de 41,2 %.
Le nombre de requêtes réseau a chuté de 98,2 %, tandis que le chargement de l'historique des conversations a été réduit de 99,6 %.
Presque au même moment, Codex a mis en ligne la version GPT-5.6 « Multi-Agent v2 ».
L'Agent principal peut maintenant déléguer automatiquement différentes sous-tâches à différents modèles, chaque sous-Agent pouvant également recevoir une intensité de raisonnement individuelle.
Greg Brockman, président d'OpenAI, a déclaré : « Nous avançons vers l'abandon de la sélection manuelle des modèles ».
Il faut dire que cette fois-ci, OpenAI adopte une approche « à double tranchant » —
Supprimant directement pour l'utilisateur les fastidieuses « attentes » et « choix », permettant à ChatGPT de réaliser une véritable expérience d'interaction fluide, ultra-rapide et transparente.
Grande refonte de ChatGPT, chargement en flèche de 94%
Beaucoup ne le savent pas, cette importante mise à niveau de performance de ChatGPT est en réalité un combat clé après le départ du « roi de la programmation » Scott Gray.
Depuis toujours, ce que les utilisateurs craignaient le plus avec ChatGPT, c'étaient les longues conversations de plus en plus lentes, voire le plantage pur et simple de la page web.
Sur le forum officiel d'OpenAI, quelqu'un a même posté pour demander « la nouvelle version de Codex est-elle devenue plus lente ? », avec de nombreux messages d'accord en dessous.
Cette fois, Andrew Ambrosino, responsable de Codex, a dévoilé une capture d'écran interne de Slack, révélant directement la vérité :
Ce qui a été utilisé pour les tests internes était une conversation « monstrueuse » de 741 tours et d'un volume de 231 Mo !
Cela semble être un échantillon extrême, mais c'est le quotidien de l'ère des Agents.
Avant, une conversation était un historique de chat, qui s'arrêtait au bout de quelques dizaines de tours ; maintenant, une tâche un peu complexe, comme lire du code, exécuter des tests, le modifier puis le vérifier à nouveau, peut facilement atteindre plusieurs centaines de tours.
Pour une conversation aussi intense, le temps d'ouverture moyen est passé de 27,62 secondes à 1,66 seconde.
La croissance mémoire totale de l'application est passée de 1030,7 MiB à 606 MiB ;
Le nombre de requêtes réseau nécessaires pour une ouverture est passé de 894 à 16 ; les entrées de session à charger sont passées de 15 529 à 64.
Il s'agit d'une optimisation frontale majeure d'OpenAI pour les conversations extrêmement longues de ChatGPT.
En deux mots, fluide
Quel changement concret cela apporte-t-il ?
En termes simples, les historiques de conversation s'étalant sur plusieurs mois s'ouvriront beaucoup plus rapidement.
Les développeurs qui utilisent fréquemment des sessions Codex lourdes avec des centaines d'appels d'outils remarqueront que l'interface devient nettement plus réactive, et l'occupation mémoire de l'appareil diminue en conséquence.
Revenir à une ancienne conversation très longue ne nécessitera plus d'efforts comme « lire une sauvegarde sur une PS3 presque en panne ».
L'astuce réside dans le fait que ChatGPT n'a plus besoin de charger et de rendre l'intégralité de l'historique simplement parce que vous ouvrez une conversation.
Il peut stocker la majeure partie du contenu et ne charger que la petite partie dont les gens ont réellement besoin sur le moment.
La même conversation, mais en éliminant une grande quantité de travail inutile.
Pour ceux qui ont l'habitude de s'immerger dans des conversations AI très longues, cela relève de ce type de mise à niveau d'infrastructure qui semble ennuyeuse, mais qui peut considérablement améliorer l'expérience produit.
Multi-Agent v2 entièrement déployé, plus besoin de choisir manuellement le GPT
Dès cette semaine, OpenAI a discrètement mis à jour ChatGPT.
C'est seulement aujourd'hui que l'ingénieur d'OpenAI, Eric Provencher, a officiellement annoncé : Multi-Agent v2 est désormais entièrement en ligne.
L'objectif principal : une répartition intelligente des tâches.
L'Agent principal peut automatiquement déléguer des sous-tâches à n'importe quel modèle pris en charge, y compris Luna, chaque sous-Agent prenant en charge un réglage indépendant de l'intensité du raisonnement.
Les cartes que ChatGPT/Codex a maintenant en main sont les suivantes —
GPT-5.6 Sol : Le plus puissant, pour le codage agentique complexe
GPT-5.6 Terra : Principal modèle pour la programmation quotidienne
GPT-5.6 Luna : Le plus rapide, le moins cher
Daybreak : Spécialisé en cybersécurité
GPT-5.5 : Programmation complexe, recherche, tâches générales
En réalité, il y a trois semaines, dans la liste des modèles de Codex, Sol et Terra étaient étiquetés multi_agent_v2, tandis que le moins cher, Luna, était étiqueté v1.
Le résultat était que lorsque l'Agent principal voulait déléguer une tâche à Luna, le système répondait directement par « modèle inconnu ».
Sur GitHub, les développeurs ont ouvert au moins deux issues à ce sujet.
Sur le forum officiel d'OpenAI, un post intitulé « Rendez-nous Luna » indiquait que son auteur avait précédemment utilisé un crochet pour contourner la restriction et utiliser Luna, avec des résultats étonnants, et que cette voie était maintenant bloquée.
Autrefois, les gens devaient choisir manuellement le modèle, à l'avenir, le système d'Agents divisera automatiquement, exécutera en parallèle et agrègera les résultats, transformant les modèles en ressources de calcul internes.
Seulement 20 % des étapes d'une tâche complexe nécessitent le modèle le plus puissant, le reste peut être confié à des modèles moins chers.
Ainsi, les coûts d'inférence peuvent être considérablement réduits, accélérant la transformation de ChatGPT d'un outil de chat en une plateforme de flux de travail.
ChatGPT évolue sur place, un monstre entièrement automatique arrive
L'interface a nettoyé le « fardeau de l'historique », le backend a ouvert la voie à la « distribution intelligente ».
Cette série de « coups de poing » sous-jacents d'OpenAI non seulement fait définitivement passer ChatGPT à l'ère de la fluidité, mais annonce également à toute l'industrie :
Les grands modèles accélèrent leur évolution d'« outils de chat » vers de véritables « plateformes de flux de travail entièrement automatisées ».
Plus besoin de se soucier de choisir quel modèle pour équilibrer les coûts, plus besoin d'attendre patiemment le déploiement lent de conversations monstrueuses de plusieurs centaines de tours.
Il suffit de confier la tâche complexe, le reste — décomposition automatique, planification des modèles et rendu ultra-rapide — est laissé au système.
L'ère de la fluidité ultime pour les Agents est vraiment arrivée.
Face à un ChatGPT aussi « imperceptible » et puissant, votre productivité est-elle prête à décoller ?
Références :
https://x.com/Ananth7e/status/2088490421676863782?s=20
https://x.com/ajambrosino/status/2088401536057827344?s=20
https://x.com/gdb/status/2088658133971509640
Cet article provient du compte WeChat officiel « New Zhiyuan », auteur : Taozi
