OpenAI的Jason Liu认为，GPT-5.6 Sol在跨应用、浏览器和企业数据的长时间运行工作中表现出色。内部团队利用它来配置和监督Luna的训练，而Ultra模式则增加了子代理，能在复杂任务上实现更快、更强的结果。

5.6 Sol在通用工作中的价值被低估了

真正的工作远不止一堆Markdown文件和Git仓库。

无论你是否是开发者，高层级、高杠杆的工作都跨越了电子邮件、Slack、多个文档、浏览器中的多个标签页以及本地软件。

这不再仅仅是关于寻找上下文，而是关于长时间自主地处理事务、委派任务、学会委派工作，并在整个计算机上工作。

今天直播中让我大吃一惊的是，我们的研究团队利用Sol来帮助后训练Luna，看看多代理系统能提升多少，以及我们的产品团队如何将同样的代理工作转化为用户可以在各种应用程序中使用的东西。

Sol训练了Luna

需要明确的是，这并非模型从零发明一整套训练方案。大部分配置已经存在于Sol中。对于这种较小模型的设置，我们团队的估计通常需要一两位研究人员花上一两周时间，而非一个基准测试结果。在这次内部运行中，Sol在几小时内就完成了启动。

（此处部分内容已隐藏）

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在一次内部运行中，它检出了一个研究分支，创建了Luna配置，启动了训练任务，并全程监控。唯一的人工干预是授予它正确的权限。

我认为这值得我们特别指出。一个模型帮助完成了构建下一个模型的工作。如果你从事模型研究，那么设置任务、运行任务、观察结果，正是你应该交给Sol处理的那类工作。

看到我们的研究团队和产品团队在这方面的合作，令人难以置信。一旦一个模型能够承载一个工作流程，下一个问题就显而易见：当它能引入帮手时，会发生什么？

Ultra模式带来更多子代理

以防大家还不了解产品线：

• Sol 是旗舰型号。
• Terra 适用于日常工作。
• Luna 是快速、经济实惠的型号，适合高容量工作。

所有这些模型现在都具备Ultra模式，这是整个系列中更高计算量的设置。它实际上是一种额外的模式，改变了这些模型使用子代理的方式。目标是让你可以注册使用子代理，并接受这通常会稍微贵一些的事实。

在下方的SEC-Bench Pro图表中，多代理设置相比单代理基线，在更低的模拟延迟下取得了更强的结果。

那么这能带来什么好处呢？你花费更多令牌，但能更快地完成困难任务，并获得更强的结果。Ultra模式在ChatGPT Work中面向Pro和企业用户开放，在Codex中面向Plus及以上套餐用户开放。

Sol在开启Ultra之前就已经很高效。在长周期编程基准DeepSWE v1.1上，Sol达到了72.7%；发布图表显示，其预估API成本比Fable 5低36.2%。在更广泛的Artificial Analysis Intelligence Index中，Sol在最大推理模式下与Fable 5的差距在一分以内，同时完成任务的时间缩短了61%，预估成本约为后者的一半。

使用计算机

我们在人工数据方面也投入了大量资源，5.6中的计算机使用功能令人惊叹。其性能通常优于Fable，速度快3倍，成本仅一半。

这里有一个很好的例子。在OpenAI内部，财务团队将月末结算和预测从几天缩短到了几小时。ChatGPT Work帮助查找源数据、将其导入Excel或Sheets、进行对账、创建幻灯片并验证结果。团队因此能有更多时间解释变化，而不是整理数据。

这就是为什么我对计算机使用和插件如此兴奋。

插件可以引入来自Slack、Google Drive、Microsoft 365以及其他工作工具中的上下文。计算机使用则处理那些没有现成API的步骤。如果你是一个提供商，我们也有顺畅的方式让你的插件进入我们的目录，为你提供成功所需的渠道。

而且，应用内浏览器现在支持：

• 身份验证和登录；
• 多个浏览器标签页；
• 在ChatGPT桌面应用内进行浏览器操作。

现在，代理可以在你继续使用自己电脑的同时，登录网站并进行操作。桌面计算机使用是一项独立的后台能力，用于操作你的本地应用、文件和浏览器。

好的回答还不够，任务必须完成。

试试看

最简单的方法是安装一些你已经在使用的插件。打开ChatGPT中的插件目录，连接类似Slack、Google Drive或Microsoft 365这样的服务，然后提问：

你对我以及我正在做的工作了解多少？使用我连接的插件。告诉我我正在处理哪些项目，当前什么看起来重要，以及你还缺少哪些上下文。我应该思考什么，接下来做什么？

你会很快知道它是否有足够的上下文来提供帮助。然后给它一些真正需要完成的任务。

这就是5.6 Sol的前沿。一个模型可以帮助设置下一个模型，在任务变得困难时引入子代理，并使用你日常登录的工具来推进真正的工作。

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