OpenAI的GPT-5.6系列、训练机器人的新方法、模型调用模型

# OpenAI的GPT-5.6系列、训练机器人的新方法、模型调用模型 来源：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-360 亲爱的朋友们， AI世界已经变得极其嘈杂。社交媒体、传统媒体以及一支营销大军制造出铺天盖地的炒作内容，这些往往暗藏着他们产品的销售说辞。好的想法淹没在噪音中，但很难辨别哪些值得你花时间去学习。我想直白地解释一下，我们是如何决定在DeepLearning.AI教什么的。 我们有一个简单的口号，它决定了我们优先考虑谁的利益顺序："学习者第一，合作伙伴第二，我们自己最后。"当你领导一个团队时，你可以选择少数几个口号反复强调，直到整个团队都听腻了。对于DeepLearning.AI，我决定让这句话成为其中之一。 在探索教学内容时，我们广泛涉猎各类主题，从公司和学术界的专家网络、资深技术和商业领袖、技术专家的著述、我们团队的实践经验，以及不同工具受欢迎程度和/或性能的客观指标中收集信息。我们利用这些信息来综合判断，哪些是最重要的学习主题，能让你精通AI工程。然后，我们寻找这些主题的专家作为合作伙伴，与我们共同开发课程。 是的，我们通常一开始就告诉合作伙伴，我们将学习者的利益置于他们之前。虽然从商业角度来看这似乎有悖常理，但我相信，只与那些认同我们"学习者第一"理念的合作伙伴合作，将为每个人带来更好的课程和更好的结果。具体来说，与那些希望教授深层技术内容，而不仅仅是发布营销材料的合作伙伴合作，有助于他们吸引更广泛的受众，这对他们和学习者都有利。 我们与许多领先的AI公司合作开发课程，包括OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、Meta和Amazon（声明：我是Amazon董事会成员——是的，如果我们与合作伙伴或课程提供者有额外关系，我们总是尝试透明地披露这些关系），以及拥有先进产品的初创公司。如果你的目标是学开车，你需要一辆车来练习。但技能是驾驶，而不是车。学习之后，你继续开什么车应该由你自己决定。例如，我们关于智能体框架的课程，即使是与特定合作伙伴讲授的，也会让你掌握适用于任何框架构建的基础技能。我们关于评估的课程让你能够使用任何评估框架（或不使用框架）。我们关于提示词的课程则帮助你提示任何模型。 漫画展示了在一群蓝色背景上，一男一女正在思考三辆豪华跑车：蓝色、红色和橙色。 AI工程有重要的基础，例如（i）善用编码智能体，（ii）关键构建模块，如评估、错误分析、智能体工作流和安全护栏，以及（iii）相邻技能，如做出基本产品决策或快速迭代构建0到1产品。掌握这些——通常通过特定供应商的产品来最佳说明——比掌握任何一个供应商的工具更重要。（同时，掌握多个供应商的工具能让你高效使用它们，也很有价值。） 我们深深尊重我们的合作伙伴。我们仔细选择合作的公司，因为我们希望与那些拥有并愿意分享前沿知识的公司合作。这就是为什么我们选择那些拥有深厚、来之不易的专业知识的合作伙伴。然而，为了确保编辑的完整性——优先考虑学习者——我们从未接受任何合作伙伴的付款来制作课程。 许多公司联系我们，有时提供报酬希望我们与他们合作教学，我们也会考虑课程主题和合作伙伴的建议。但我们会根据我们认为对学习者最有利的方面来决定教授什么课程以及与谁合作。构建工具高级功能的工程师通常是分享其工作原理的最合适人选，因此我非常感谢许多合作伙伴与我们一同为学习者服务。 AI领域有很多东西要学，DeepLearning.AI将继续把学习者放在第一位，合作伙伴第二位，我们自己最后。 继续构建吧！ Andrew ## 来自DEEPLEARNING.AI (http://deeplearning.ai/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 的信息 学习使用三种实用模式为你的AI智能体和应用添加语音学习使用三种实用模式为你的AI智能体和应用添加语音：将语音嵌入应用、将其层叠到现有智能体上，或为你的智能体提供拨出电话的工具。 免费注册 (https://www.deeplearning.ai/courses/voice-for-ai-agents-and-applications?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) ## 新闻 细致的鹰爪紧抓一个金属标志，背景是清晰的蓝天，象征着控制与力量。 ## GPT-5.6 陷入困境 OpenAI 宣布了其 GPT-5.6 系列的预览版，包括一个与 Claude 5 Mythos 相媲美的高端模型——但目前仅限美国政府选定的用户使用。 **新消息：** OpenAI 发布了 (https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 三个封闭的视觉语言模型，其价格和性能从最强大的 GPT-5.6 Sol 开始递减，依次为中端 GPT-5.6 Terra，以及快速且更经济的 GPT-5.6 Luna。它们包含安全措施，以拒绝访问潜在危险的生物、化学和网络安全信息。所有三个模型，以及安全措施放松的版本，都可供美国政府批准的有限数量组织使用。该公司承诺在未来几周内进行更广泛的发布。 - **输入/输出：** 文本和图像输入，文本输出 - **特性：** 最大推理级别（仅 GPT-5.6 Sol）、超级模式（将工作委托给多个智能体）（仅 GPT-5.6 Sol）、带有显式断点的提示缓存，允许开发者指定可重用部分的结束位置 - **性能：** 在 OpenAI 的测试中，GPT-5.6 Sol 在 Terminal-Bench 2.1（命令行编码）上达到了最先进水平 - **可用性：** 目前仅限美国政府批准的合作伙伴通过 OpenAI 的 API 和 Codex 使用，计划通过 ChatGPT、Codex 和 API 进行更广泛访问 - **价格：** GPT-5.6 Sol 每百万输入/缓存/输出 token 5/0.50/30 美元，GPT-5.6 Terra 每百万输入/缓存/输出 token 2.50/0.25/15 美元，GPT-5.6 Luna 每百万输入/缓存/输出 token 1/0.10/6 美元；从 7 月开始，Cerebras 将提供访问 GPT-5.6 Sol 的服务，速度高达每秒 750 token，价格待定 - **未公开：** 参数量、架构、训练数据和方法 **工作原理：** 遵循其一贯做法，OpenAI 对 GPT-5.6 模型的构建方式透露甚少，但详细说明了 (https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview/introduction?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 围绕它们的安全护栏。 - OpenAI 训练了所有三个 GPT-5.6 模型，使其在生成输出之前通过长时间的审议轨迹进行推理，并使用强化学习来奖励那些导致成功输出的推理轨迹。训练使用了公共网络数据、从合作伙伴处许可的数据、来自 OpenAI 用户的数据以及人工训练师提供的数据。 - 一个新的最大推理级别，仅适用于 GPT-5.6 Sol，消耗更多 token 来深思输入提示。GPT-5.6 Sol 还有一个新的超级模式，在该模式下，模型会生成多个子智能体，为每个子智能体分配多步骤任务的一部分，并协调它们的工作。 - 这些模型经过训练以抵抗越狱和提示注入，并围绕生物学、化学和网络安全知识设置了特殊的安全护栏。所有三个模型都使用一个快速分类器，扫描每一次对话中与生物、化学或网络攻击相关的信息。Sol 和 Terra 增加了一个第二分类器，监控其内部激活并在生成过程中进行干预，以暂停潜在有问题的响应，并将其交给一个独立的推理模型进行验证，该模型决定是否放行。用户行为可能触发对其其他对话的自动审查，在某些情况下，还可能触发人工审查，从而导致公司暂停或禁止该用户。 - OpenAI 计划保留其模型能够提供的高风险网络和生物学/化学能力，仅供经审查的组织使用。符合可信访问计划资格的组织将获得安全措施较少的模型版本。 **性能：** 在 OpenAI 的测试中，GPT-5.6 模型在编码、网络安全和生物学方面表现强劲，但独立确认结果很少。非营利测试实验室 Model Evaluation and Threat Research (METR) 发布了对 GPT-5.6 Sol 自主行动能力的不确定性评估。非营利生物安全机构 SecureBio 的测试是唯一可用的独立结果，表明其生物学知识水平异常之高。 - 根据 OpenAI 的测试，设置为超级模式的 GPT-5.6 Sol 在 Terminal-Bench 2.1 (https://www.tbench.ai/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 上达到了最先进水平（91.9%），该基准测试多步骤命令行编码。在同一基准测试中，设置为未指定推理级别的 GPT-5.6 Sol（88.8%）以微弱优势超过了 Anthropic 的 Claude Mythos 5（88.0%）。 - OpenAI 表示，在 ExploitBench (https://arxiv.org/abs/2605.14153?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 上，该基准测试模型发现和利用软件漏洞的能力，设置为最大推理的 GPT-5.6 Sol（73.5%）接近了 Claude Mythos Preview（74.2%），但生成的输出 token 数量约为其三分之一。在 OpenAI 的内部夺旗安全挑战中，它达到了 96.7%，该挑战要求模型发现并利用漏洞来检索隐藏的 token。尽管如此，OpenAI 将 GPT-5.6 Sol 的能力评定为其“关键”网络安全能力阈值以下。它发现了漏洞和漏洞利用的组件，但并未自主构建一个完整的可工作漏洞利用。 - 在独立测试中，SecureBio 发现，一个无安全护栏版本的 GPT-5.6 Sol（设置为未指定推理级别）在几个专家级生物学测试中取得了其记录的最高分数，包括在 World-Class Bio (https://securebio.org/blog/gpt-5-5-pre-release-assessment/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC#world-class-biology-wcb) 上达到 68.3%，这是一项高级生物工程知识测试，比 GPT-5.5（59.7%）提高了近 10 个百分点。 - METR 无法生成 (https://metr.org/blog/2026-06-26-gpt-5-6-sol/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 一个清晰的能力评分，因为 GPT-5.6 Sol 如此频繁地找到正确答案的捷径，例如隐藏的测试用例，而没有解决提示所提出的问题。METR 衡量模型可以自主处理任务的时间长度（越长越好）。如果 METR 将其捷径视为失败，GPT-5.6 Sol 工作了 11.3 小时（与 Claude Opus 4.6 类似），但如果 METR 将捷径视为成功，它则工作了超过 270 小时（远超最先进水平）。 - OpenAI 的系统卡指出，GPT-5.6 Sol 在根据指令塑造自身思维链（CoT）方面优于其前身，这是其隐藏推理能力的一个指标。OpenAI 认为，低 CoT 可控性代表了更安全的模型行为，因为它表明模型无法像高 CoT 可控性模型那样轻易地混淆其推理以逃避监督。GPT-5.6 Sol 的比率（1.3%）在 5,000 token 推理长度下，是 GPT-5.5（0.4%）的三倍。 **新闻背景：** 美国政府近期开始控制顶级性能 AI 模型的发布。OpenAI 表示，在发布这些模型之前，它已将这三个模型及其能力预览给了美国政府。应美国政府的要求，OpenAI 将发布范围限制在大约 20 (https://www.msn.com/en-us/news/insight/openai-limits-gpt-5-6-launch-to-vetted-partners-after-us-request/gm-GM43DF0F8A?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 家政府批准的组织。OpenAI 没有透露这些组织的名称或类型。在其博客文章中，该公司表示这只是临时措施，并不希望政府控制的访问成为常态。在 OpenAI 宣布 GPT-5.6 的同一天，美国政府批准 (https://www.cnbc.com/2026/06/26/us-government-anthropic-claude-mythos5-ai.html?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) 了 Anthropic 向大约 100 家公司和联邦机构提供其 Claude Mythos 5 模型，两周前它迫使 (https://www.deeplearning.ai/the-batch/open-platforms-beat-power-plays?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) Anthropic 对所有客户暂停了 Claude Mythos 5 和 Claude Fable 5。几天后，Anthropic 得以恢复 (https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC) Claude Fable 5。 **为何重要：** GPT-5.6 系列将关于 AI 安全影响的担忧带到了低价位层级。更便宜、更快的模型过去因能力较低而受到较少的审查，并且速度是溢价。通过甚至在 GPT-5.6 Luna 上增加曾经只为最先进模型保留的安全措施，OpenAI 正在使高容量服务的开发者处境更加艰难。从事合法应用的工程师，例如，验证代码库漏洞或化学实验室结果，现在可能会遇到拒绝、输出暂停导致的额外延迟，甚至账户级别的审查。 **我们的思考：** OpenAI 表示正在与白宫合作，制定“一个可重复的未来模型发布流程”。我们希望这个流程能够更加透明、更可预测，并且包含比 Claude 5 Mythos 和 GPT-5.6 发布更广泛的访问权限。 --- 六个图表显示 Fugu 和 Fugu Ultra 在各种任务和基准测试中得分最高，以红色条形标记。 ## Fugu 按任务混合模型 那些编排其他模型和智能体活动的模型在各种基准测试中取得了最先进的性能，超越了单独工作的最佳模型。 **新消息：** 东京研究实验室 Sakana AI 发布了 (https://sakana.ai/fugu-release/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_7ixqv7vexb1PaqykaJc45NW_C83DChFkcXXYZRwVGfFZoGbm6XV-cwIuRY0__rrCoXuNC)