GPT-5.6 Sol一夜變笨！思考預算960砍到128，沒智力固定的模型了？

新智元報道

【新智元導讀】全網都說GPT-5.6 Sol的Max檔變笨了，OpenAI偏說沒降智，只是「做了個實驗」，實驗中擰動的那個旋鈕，Max檔從960掉到128，用戶看不見。

一覺醒來，GPT-5.6 Sol變笨了！

一個日本的市場調研團隊，早上開工沒多久，就發現手里的Codex Sol MAX不太對勁，領隊把這一上午的遭遇寫成一個長帖，扔到了Reddit的r/codex上。

上午9點，該團隊照常開工。到10點40分，全隊每一個人都察覺到了同一件事。

他們把Codex Sol MAX接在一個自研的CLI工具上，專門啃那種需要極復雜計算和深度推理的活兒。

一開始，Codex Sol MAX也是不負眾望，如果對它的要求水平是10分，它一直穩定地交出12分、13分，是一只「遠超預期的怪物」，「每個人都對它滿意到不行」。

但這天早上，這只「怪物」的表現忽然垮了下來，只剩8分。

推理的深度，明顯被剝掉了。

在此之前，Codex Sol MAX面對一個提示詞，會花掉十分鐘以上，反復試、反復推、反復調用他們的工具，直到把活兒干得挑不出毛病。

但那種能力，就在這個早上「徹底消失了」。

全網都覺得它「變笨」了

這個日本團隊的遭遇，只是這幾天Codex社區里的一個縮影。

大家的抱怨高度一致：模型確實變快了，回答來得更利索了，但它不肯往深里挖了。以前那種先研究、再動手、邊做邊自我推翻的勁兒，沒了。

X上網友的一句話，概括了所有人的體感：

所有人的推理檔位被集體下調了一級——你原來跑Extra High，現在得把它擰到Max，才能換回原來那點力氣。

這種變化，普通用戶根本沒法證明。

你看不到模型權重有沒有換，也看不到服務端給你分了多少算力。

你能感知的只有四樣東西：它回得多快，它想得多長，它有沒有回頭檢查自己，它有沒有叫上別的智能體一起干。

這些全是間接的信號，沒有一樣寫在模型卡上。

于是，社區有網友自己去翻，翻出了一個OpenAI從來沒公開過的內部參數：juice value。

一個官方從沒提過的數字

OpenAI公開講過的，只有推理檔位。

7月9日GPT-5.6發布，官方原話是，首次引入max推理強度，「讓Sol獲得最充足的時間進行深度推理」。再往上還有ultra，默認拉起四個智能體并行干活。

落到ChatGPT里，就是模型選擇器里那幾個選項：Medium、High、Extra High，背后跑的都是Sol，Pro檔跑的是Sol Pro。

而juice value，是這些檔位底下的那層東西：內部的推理算力預算。用戶看不到，OpenAI也從來沒公布過它的取值。

社區用戶ns123abc用一段被稱作「模型指紋」的隱藏提示詞，讀到了系統配置里那個數值：juice。

此前社區觀測到，Sol的max檔對應960。這一次，屏幕上顯示的是128，掉了將近87%。

幾乎同時，另一組截圖也開始傳：Codex客戶端里用戶實際能用的上下文，從約372k退回了272k。

這兩個數字，迅速點燃了整個社區。

Tibo：沒有降智

我們在查用量

當晚，Tibo（Thibault Sottiaux）就出來說話了，他在OpenAI負責Codex與ChatGPT Work。

Tibo在X上發了一條更新，開頭一句就說：沒有nerf（降智），只有好事。

然后，他一口氣強調了四點。

第一點，推理效率優化已經上線，省下來的算力回饋給所有訂閱用戶，光這一項就能多出大約10%的用量。

第二點，Sol的上下文上限被從GPT-5.5的272k提到了372k，結果導致計費比預期多扣了。現在已經退回272k，接下來幾天再把372k放出去。

第三點，為了搞清楚多出來的用量到底從哪兒來，團隊跑了一些實驗，實驗里改動了推理強度（reasoning effort），內部管它叫「juice values」。

現在已經改回去了。

第四點，high和xhigh檔上多智能體的調用比預期的多，auto-review那邊也有浪費，都在修。

Tibo的帖子大意是：不是「降智」，是「調參」。

模型權重動沒動，他沒提。但用戶實際拿到的配置，確實動過：這一點他承認了。

juice到底是什么？從目前能看到的公開信息判斷，它更接近系統內部的一個推理資源配置標記，粗略地說，就是系統允許模型在一項任務里投多少推理資源。

雖然預算調低，不等于「模型變弱了」，它仍可能悄悄改變很多東西：

長程任務能夠探索多少條路線，多種方案之間會比較幾輪，代碼生成后會不會主動運行測試，失敗之后愿意回滾多少次，以及極難任務中那一小部分決定成敗的「長尾能力」等。

說到底，它代表的是模型肯在一個任務上花多少心思。

要終結這次爭論，需要一場嚴格對照實驗：同一份模型快照，同一批任務，同一套工具環境，只動juice這一個變量。

看看復雜編碼、長程智能體、數學推理和錯誤恢復，到底會掉多少。

這份證據，到現在還是缺席的。

廠商省的每個token

用戶都感覺得到

再回到Tibo口中的那場實驗。它是怎么來的？

GPT-5.6上線之后，需求立刻井噴。

OpenAI一度把五小時窗口的使用限制臨時放開，來接住洶涌而來的調用量。

而GPT-5.6最搶眼的幾樣新東西：max檔更長的思考、ultra默認四個智能體并行、更大的上下文窗口，恰恰全是吃token的猛獸。

多出來的用量，正是從這里冒出來的。

于是就有了這場實驗。為了查清賬目，先把預算這個變量調低，看看用量究竟往哪兒跑，這在工程上完全說得通。

可問題也就出在這兒：廠商這邊省token，用戶那邊是有感知的，最直觀的，就是模型「不肯想了」。

那個被調動的變量，剛好是用戶能感覺到的那個。

AI不再「顯靈」

開始打卡上班

過去幾年，大模型公司帶給大家的是一種近乎宗教性的想象。

人們也把模型當神諭，指望它在某個深夜吐出一個人類沒想到的答案，即使為此慢一點、貴一點、偶爾發瘋，都能忍。

可實驗室里的奇跡能夠不計成本，但到了生產環節的工業基礎設施上就不行。

于是Sol等前沿模型，開始從一個實驗室中偶爾「顯靈」的先知，變成一個能在日常工作流中不停運轉的引擎。

這背后更像是一場智能馴化，而這場爭議，等于把馴化的現場當眾揭開了。同時，用戶對「固定智能」的那點幻覺，也要從此結束了。

訂閱一個模型，更像是買了一只燈泡：型號是固定的，但亮度旋鈕，一直握在平臺手里。

這在商業上可能是一個正確的選擇，但它不該永遠藏在黑箱里。

如果AI真要成為企業的基礎設施，廠商就得給出比模型名稱更具體的邊界，讓用戶明白自己花錢買的那個Max，到底保證了什么。

否則，它就只是一張價簽。

參考資料：

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

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

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

編輯：元宇