GPT-5.6 Sol Sekonyong-Konyong Jadi Bodoh, Anggaran Penalaran Dipangkas dari 960 ke 128, Sudah Tidak Ada Model dengan Kecerdasan Tetap?

Seluruh internet mengatakan GPT-5.6 Sol di tingkat Max jadi lebih bodoh, OpenAI bersikeras tidak ada penurunan kecerdasan, hanya "melakukan sebuah eksperimen". Dalam eksperimen itu, tombol yang diputar, anggaran untuk tingkat Max turun dari 960 menjadi 128, dan pengguna tidak melihatnya.

Bangun tidur, GPT-5.6 Sol jadi bodoh!

Sebuah tim riset pasar dari Jepang, tidak lama setelah mulai bekerja di pagi hari, mendapati Codex Sol MAX yang mereka gunakan terasa aneh. Pimpinan tim menuliskan pengalaman sepanjang pagi itu dalam sebuah utasan panjang dan membagikannya ke subreddit r/codex di Reddit.

Pukul 9 pagi, tim tersebut bekerja seperti biasa. Menjelang pukul 10:40, setiap anggota tim merasakan hal yang sama.

Mereka menghubungkan Codex Sol MAX ke alat CLI buatan sendiri, khusus untuk mengerjakan tugas-tugas yang membutuhkan komputasi sangat kompleks dan penalaran mendalam.

Awalnya, Codex Sol MAX memang tidak mengecewakan. Jika standar permintaannya adalah 10, ia selalu konsisten memberikan hasil 12, 13, seperti "monster yang jauh melampaui ekspektasi", "semua orang sangat puas dengannya".

Tapi pagi ini, performa "monster" itu tiba-tiba anjlok, hanya tersisa 8.

Kedalaman penalarannya, jelas-jelas berkurang.

Sebelumnya, Codex Sol MAX ketika menghadapi sebuah prompt, akan menghabiskan waktu lebih dari sepuluh menit, mencoba berulang kali, menalar berulang kali, berulang kali memanggil alat-alat mereka, sampai pekerjaannya selesai dengan sempurna.

Tapi kemampuan itu, pada pagi ini "hilang sama sekali".

Seluruh Internet Merasa Ia "Jadi Bodoh"

Pengalaman tim Jepang ini, hanyalah satu contoh di komunitas Codex beberapa hari terakhir.

Keluhan semua orang sangat seragam: model memang jadi lebih cepat, jawaban datang lebih lancar, tapi ia tidak mau berpikir lebih dalam lagi. Semangat untuk meneliti dulu, baru bertindak, sambil mengerjakan sambil membatalkan diri sendiri yang dulu, hilang.

Kata-kata seorang pengguna di X, merangkum perasaan semua orang:

Semua tingkat penalaran pengguna diturunkan satu level secara kolektif — kamu yang dulu menjalankan Extra High, sekarang harus memutarnya ke Max, baru bisa mendapatkan kembali tenaga yang sedikit itu.

Perubahan seperti ini, pengguna biasa sama sekali tidak bisa membuktikannya.

Kamu tidak bisa melihat apakah bobot model diganti, juga tidak bisa melihat berapa banyak daya komputasi yang dialokasikan server untukmu.

Yang bisa kamu rasakan hanya empat hal: seberapa cepat ia merespons, seberapa lama ia berpikir, apakah ia memeriksa dirinya sendiri kembali, apakah ia mengajak agen cerdas lain untuk bekerja bersama.

Semua ini adalah sinyal tidak langsung, tidak ada satu pun yang tertulis di kartu model.

Oleh karena itu, ada pengguna komunitas yang mencari sendiri, dan menemukan parameter internal yang belum pernah diumumkan OpenAI: juice value.

Sebuah Angka yang Belum Pernah Disebutkan Resmi

Yang pernah dijelaskan OpenAI secara terbuka, hanyalah tingkat penalaran.

Pada tanggal 9 Juli, saat GPT-5.6 dirilis, kata-kata resmi adalah, untuk pertama kalinya memperkenalkan kekuatan penalaran max, "memberikan Sol waktu paling memadai untuk penalaran mendalam". Di atasnya masih ada ultra, yang secara default mengaktifkan empat agen cerdas bekerja paralel.

Di dalam ChatGPT, ini adalah opsi-opsi di pemilih model: Medium, High, Extra High, di belakangnya berjalan Sol, tingkat Pro menjalankan Sol Pro.

Sedangkan juice value, adalah lapisan di bawah tingkat-tingkat ini: anggaran daya komputasi penalaran internal. Pengguna tidak bisa melihatnya, OpenAI juga belum pernah mempublikasikan nilainya.

Pengguna komunitas ns123abc menggunakan prompt tersembunyi yang disebut "sidik jari model", membaca nilai dalam konfigurasi sistem itu: juice.

Sebelumnya komunitas mengamati, tingkat max Sol berkorelasi dengan 960. Kali ini, yang ditampilkan di layar adalah 128, turun hampir 87%.

Hampir bersamaan, screenshot lain juga mulai beredar: konteks yang sebenarnya bisa digunakan pengguna di klien Codex, turun dari sekitar 372k kembali ke 272k.

Dua angka ini, dengan cepat membakar seluruh komunitas.

Tibo: Tidak Ada Penurunan Kecerdasan, Kami Sedang Mengecek Penggunaan

Malamnya, Tibo (Thibault Sottiaux) angkat bicara. Dia bertanggung jawab atas Codex dan ChatGPT Work di OpenAI.

Tibo memposting pembaruan di X, kalimat pembukanya berkata: Tidak ada nerf (penurunan kecerdasan), hanya hal-hal baik.

Kemudian, dia langsung menekankan empat poin.

Poin pertama, optimasi efisiensi penalaran sudah diluncurkan, daya komputasi yang dihemat dikembalikan ke semua pengguna berlangganan, hanya ini saja bisa menambah sekitar 10% kuota penggunaan.

Poin kedua, batas konteks Sol ditingkatkan dari 272k di GPT-5.5 menjadi 372k, akibatnya tagihan yang dipotong lebih banyak dari perkiraan. Sekarang sudah dikembalikan ke 272k, dan 372k akan dirilis kembali dalam beberapa hari ke depan.

Poin ketiga, untuk mengetahui darimana penggunaan tambahan itu berasal, tim menjalankan beberapa eksperimen, dalam eksperimen itu mengubah kekuatan penalaran (reasoning effort), yang secara internal disebut "juice values".

Sekarang sudah dikembalikan.

Poin keempat, pemanggilan multi-agen di tingkat high dan xhigh lebih banyak dari perkiraan, di auto-review juga ada pemborosan, sedang diperbaiki.

Inti postingan Tibo adalah: Bukan "penurunan kecerdasan", tapi "penyesuaian parameter".

Apakah bobot model digerakkan, dia tidak menyebutkannya. Tapi konfigurasi yang sebenarnya diterima pengguna, memang pernah diubah: ini dia akui.

Apa sebenarnya juice itu? Dari informasi publik yang bisa dilihat saat ini, ia lebih mendekati penanda alokasi sumber daya penalaran internal sistem, secara kasar, adalah berapa banyak sumber daya penalaran yang diizinkan sistem untuk diinvestasikan model dalam satu tugas.

Meski anggaran diturunkan, tidak sama dengan "model menjadi lebih lemah", itu tetap bisa diam-diam mengubah banyak hal:

Berapa banyak rute yang bisa dieksplorasi oleh tugas jangka panjang, berapa kali perbandingan dilakukan di antara berbagai solusi, apakah setelah menghasilkan kode akan secara aktif menjalankan tes, berapa kali bersedia mundur setelah gagal, serta sebagian kecil kemampuan "ekor panjang" yang menentukan keberhasilan dalam tugas yang sangat sulit.

Intinya, ia mewakili seberapa banyak perhatian yang mau diberikan model pada sebuah tugas.

Untuk mengakhiri perdebatan ini, dibutuhkan eksperimen ketat terkontrol: snapshot model yang sama, tugas yang sama, lingkungan alat yang sama, hanya variabel juice yang diubah.

Lihatlah seberapa banyak yang akan turun untuk pengkodean kompleks, agen jangka panjang, penalaran matematika, dan pemulihan kesalahan.

Bukti ini, hingga sekarang masih absen.

Setiap Token yang Dihemat Produsen, Bisa Dirasakan Pengguna

Kembali ke eksperimen yang disebut Tibo. Dari mana asalnya?

Setelah GPT-5.6 diluncurkan, permintaan langsung meledak.

OpenAI sempat melonggarkan batas penggunaan jendela lima jam secara sementara, untuk menampung lonjakan panggilan yang deras.

Dan beberapa hal baru yang paling mencolok di GPT-5.6: waktu berpikir yang lebih panjang di tingkat max, ultra dengan empat agen paralel secara default, jendela konteks yang lebih besar, justru semuanya adalah pemakan token yang rakus.

Penggunaan tambahan, berasal dari sini.

Maka terjadilah eksperimen ini. Untuk memeriksa rincian tagihan, pertama-tama turunkan variabel anggaran, lihat ke mana penggunaan sebenarnya mengalir, ini sepenuhnya masuk akal secara teknis.

Tapi masalahnya juga di sini: menghemat token di sisi produsen, di sisi pengguna ada persepsinya, yang paling jelas, adalah model "tidak mau berpikir".

Variabel yang diubah, kebetulan adalah yang bisa dirasakan pengguna.

AI Tidak Lagi "Muncul Ajaib", Mulai Bekerja Seperti Pekerja

Beberapa tahun terakhir, perusahaan model besar membawa imajinasi yang hampir religius kepada semua orang.

Orang-orang juga memperlakukan model seperti wahyu, berharap suatu malam ia mengeluarkan jawaban yang tidak terpikirkan manusia, meski untuk itu lebih lambat, lebih mahal, sesekali ngawur, masih bisa ditoleransi.

Tapi keajaiban di laboratorium bisa tidak menghitung biaya, tapi begitu menjadi infrastruktur industri di lini produksi, tidak bisa.

Maka model-model terdepan seperti Sol, mulai berubah dari nabi yang sesekali "muncul ajaib" di laboratorium, menjadi mesin yang bisa terus beroperasi dalam alur kerja sehari-hari.

Di balik ini lebih seperti proses penjinakan kecerdasan, dan kontroversi ini, sama dengan membuka proses penjinakan itu di depan umum. Bersamaan dengan itu, ilusi pengguna tentang "kecerdasan tetap", juga harus berakhir dari sini.

Berlangganan sebuah model, lebih seperti membeli sebuah lampu: modelnya tetap, tapi tombol pencahayaan, selalu dipegang platform.

Ini mungkin pilihan yang benar secara bisnis, tapi seharusnya tidak selamanya disembunyikan dalam kotak hitam.

Jika AI benar-benar ingin menjadi infrastruktur dasar perusahaan, produsen harus memberikan batasan yang lebih spesifik daripada nama model, membuat pengguna mengerti apa yang dijamin oleh Max yang mereka bayar.

Kalau tidak, ia hanyalah sebuah label harga.

Referensi:

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

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

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

Artikel ini dari akun WeChat "新智元", penulis: 元宇