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

marsbit发布于2026-08-17更新于2026-08-17

文章摘要

OpenAI近期对ChatGPT进行了重大性能升级,优化了前端加载速度与资源占用。在一个长达741轮、体积231MB的极端测试对话中,应用加载时间从27.62秒大幅缩短至1.66秒,加载速度提升94%,内存占用减少41.2%,网络请求数降低98.2%。这使得超长对话的打开和切换变得极为流畅。 同时,OpenAI上线了GPT-5.6“多智能体v2”版本。该系统可自动将复杂任务拆解,并由主智能体将不同子任务委派给GPT-5.6 Sol(复杂编码)、Terra(日常编程)、Luna(快速经济)或Daybreak(网络安全)等专用模型执行,每个子智能体可独立设置推理强度。此举旨在让系统自动选择最优模型,降低用户手动选择门槛和整体推理成本,推动ChatGPT从聊天工具向自动化工作流平台演进。 这两项升级分别解决了交互时的性能瓶颈和任务执行时的模型调度问题,共同提升了ChatGPT处理高强度、长流程任务的效率和用户体验。

OpenAI接连放大招!

今天(16日),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。

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%。

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」。

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。

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!

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。

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。

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

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。

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。

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

本文来自微信公众号“新智元”,作者:桃子

相关问答

QOpenAI这次对ChatGPT前端性能优化的具体数据指标有哪些?

A根据文章,这次性能优化的具体数据包括:应用加载速度飙升94%,堆内存增长减少87.8%,整体内存占用降低41.2%,网络请求数暴降98.2%,对话记录加载缩减了99.6%。测试中使用的一个741轮、231MB的‘怪物级’对话,其平均打开时间从27.62秒降至1.66秒。

QGPT-5.6‘多智能体v2’版本的核心功能是什么?

AGPT-5.6‘多智能体v2’版本的核心功能是智能分工。主Agent可以自动将不同的子任务委派给不同的模型(包括Sol、Terra、Luna、Daybreak等),每个子Agent还能独立设置推理强度。这旨在告别手动选择模型的繁琐过程,实现任务的自动拆分、并行执行和结果汇总,从而降低成本和提升效率。

Q文章中提到测试用的‘怪物级’对话是指什么?

A文章中提到测试用的‘怪物级’对话,是指一个包含741轮对话、体积高达231MB的超长对话记录。这个极端样本被用来测试ChatGPT在Agent时代处理高强度、复杂任务时的性能表现,例如读代码、跑测试、修改和验证等连续操作。

Q这次性能优化对用户的体验提升主要体现在哪些方面?

A这次性能优化给用户带来的体验提升主要体现在‘丝滑’感上:1. 超长对话记录的打开速度变得极快(如测试中的对话从近半分钟缩短到1秒多)。2. 界面响应更轻快,设备的内存占用显著降低。3. 系统不再强制加载和渲染全部历史记录,而是按需加载,省去了大量不必要的工作,使重度用户的操作更为顺畅。

Q根据文章,OpenAI这一系列更新的最终目标是什么?

A根据文章,OpenAI这一系列更新(前端性能大优化与后端多智能体v2上线)的最终目标是推动ChatGPT从‘聊天工具’向真正的‘全自动工作流平台’进化。通过消灭用户的‘等待’(性能卡顿)和‘选择’(手动选模型),让系统能够自动处理复杂的任务分解、模型调度和结果呈现,从而大幅提升生产力和用户体验。

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