刚刚，GPT-5.5发布！更强更快更贵，内测英伟达工程师：失去它像被截肢

梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIGPT-5.5刚刚降临。官方定位“一种面向实际工作和智能体的新型智能。这次奥特曼没有自己站出来说“初体验被吓到眩晕瘫坐那一刻就像看到原子弹爆炸”了而是请了一群嘴替早期测试用户。其中有一位英伟达工程师他在早期测试结束后短暂的失去了GPT-5.5的访问权限然后说了这样一句话失去GPT-5.5就像被截肢。说归说闹归闹。OpenAI与英伟达这次的合作是前所未有的。第一GPT-5.5和英伟达GB200、GB300 NVL72系统是联合设计的训练到部署模型和硬件之间从诞生开始就双向奔赴。第二推广Codex到英伟达全公司奥特曼还晒出了与老黄的邮件。合作的成果先来看数据。与上个版本GPT5.4相比新模型在代码、知识工作、科学研究三个领域全部拉开身位。综合测试Artificial Analysis Intelligence Index结果有两种解读方式GPT-5.5获得相同的分数比Claude Opus 4.7和其他模型消耗token更少。或者消耗同样的tokenGPT-5.5完成的任务更多。但最让人意外的不是跑分。过去每一次模型升级“更强”和“更慢”几乎是打包出售的。这是Scaling Law的代价更大的模型更多的参数更长的思考时间。用户为智能买单的同时也在为延迟买单。GPT-5.5打破了这条铁律。在真实生产环境中它的逐token延迟和GPT-5.4相当完成相同任务需要的token还比GPT5.4少了。效率更高功能更强大。但价格翻倍截至发稿Codex更新最新版已经能用上GPT-5.5。上下文窗口也升级到400K给编程开挂编程是GPT-5.5提升最猛的领域。上一代模型用起来还是得小心翼翼地拆任务一步步看着它走随时准备纠偏。GPT-5.5不一样了。你把需求丢过去它自己拆解、自己执行、自己检查。你只需要看结果。OpenAI展示了Codex下GPT-5.5生成的3D动作游戏在网页上直接运行。包括用TypeScript/Three.js实现战斗系统、敌人遭遇、HUD反馈以及GPT生成的环境纹理。Terminal-Bench 2.0衡量复杂命令行工作流的硬核测试GPT-5.5拿到82.7%。上一个版本本的GPT-5.4是75.1%目前最强竞品Claude Opus 4.7是69.4%。可以理解为碰到这种级别的难题上一代模型将近三分之一会卡住现在这个比例压到了四分之一以下。接下来请各路嘴替早期测试者Dan Shipper做了一个实验。他是初创公司CEO同时也是一位活跃的AI产品开发者。他的App上线后出了一个bug请了一位顶尖工程师来重构。工程师花了一番功夫最终给出了一个解决方案。然后Shipper把时钟拨回去把那段有bug的代码丢给模型看它能不能独立做出和那位工程师一样的决策。GPT-5.4做不到。GPT-5.5做到了。Shipper说这是他第一次在一个编程模型身上感受到真正的“概念清晰度”。不是接话是理解了问题之后自己想明白如何解决。越来越多高级工程师在反馈同一件事GPT-5.5在推理和自主性上明显强于GPT-5.4和Claude Opus 4.7。它能够提前发现问题并在无需明确提示的情况下预测测试和审查需求。编程只是开始。同样的能力跃迁正在向知识工作和科学研究两个方向扩散。编程之外GPT-5.5在Codex里干的事远不止写程序。生成文档、整理表格、做PPT。OpenAI多次强调它比上一代更懂你想要什么。更关键的是它会自己用工具、自己检查输出对不对。你给一个模糊的想法它能帮你补完剩下的。这里有个数据很有意思OpenAI自己超过85%的员工每周都在用Codex干活。另外15%是怎么回事还是先看评测结果。在知识工作基准测试GDPval上GPT-5.5拿到84.9%比Claude Opus 4.7高出4.6个百分点。FrontierMath Tier 4目前最难的数学基准之一题目来自未发表的论文和顶尖研究者的开放问题。GPT-5.5 Pro在这个测试上拿下了39.6%。Claude Opus 4.7是22.9%差距接近一倍了。真正有意思的是科学家们怎么用它。Bartosz Naskręcki是波兰亚当·密茨凯维奇大学的数学助理教授。他给Codex写了一句话11分钟后一个代数几何可视化应用就跑起来了。这个应用能画出两个二次曲面的交线标成红色还能用Riemann-Roch定理把交线转成Weierstrass曲线的标准形式。后来他又扩展了更稳定的奇点可视化功能。一句话11分钟。搁以前光是搭项目框架就得半天。Derya Unutmaz是杰克逊基因组医学实验室的免疫学教授。他用GPT-5.5 Pro分析了一份基因表达数据集62个样本将近28000个基因。最后产出了一份完整的研究报告。他说这本来要花团队几个月的时间。OpenAI对GPT-5.5在科研中的定位有一句话概括得很准它不再像一次性答案引擎更像一个”研究伙伴”。早期测试者拿它做的不只是查资料。多轮批改论文逐条挑论证的漏洞提出新的分析方案。它记住了你整个研究脉络每一轮对话都建立在前一轮的基础上。GPT-5.5在数学领域做了一件大事。Ramsey数组合数学里最核心的问题之一。通俗地说它研究的是一个网络要大到什么程度才能保证某种秩序必然出现比如六个人里一定有三个人互相认识或者三个人互相不认识这就是最简单的Ramsey定理。它是数学界几十年的硬骨头off-diagonal Ramsey数的渐近性质更是长期悬而未决。GPT-5.5找到了一个新的证明路径。不是复现已知方法而是发现了一条新路。随后这个证明被数学界最严格的形式化验证工具之一Lean确认无误。一个AI在纯数学的核心领域做出了被形式化工具验证的原创贡献。一年前这还不可想象。更强却不更快的秘密“更强却更快”是怎么做到的答案不是在某一个环节上做了优化。OpenAI把整个推理系统推倒重来了。前面提到GPT-5.5和英伟达GB200、GB300 NVL72系统是联合设计的结果在同等延迟下智能水平大幅跃升。但还有另一个故事。GPT-5.5驱动的Codex系统分析了数周的生产流量数据然后写出了一个负载均衡的分区启发式算法。之前请求被切分成固定数量的块分发给加速器处理。但固定的分块策略在不同流量模式下并不总是最优。有时候块分得太粗有时候太细资源利用率忽高忽低。Codex看了几周的真实流量数据自己写了一套自适应的分区算法。根据实际流量形态动态调整分块策略。token生成速度提升了超过20%。模型优化了运行自己的基础设施AI在让自己跑得更快。推理系统的整体重构加上模型参与自身的优化两件事叠在一起带来了这样的结果。OpenAI说这是“迈向用计算机完成工作的新方式的一步”。但当模型已经开始优化自己运行的基础设施——这一步到底迈了多远One More Thing有了GPT-5.5OpenAI预计接下来模型发布数据将加快。我们看到短期内有相当显著的进步中期有极其显著的进步。我认为过去几年进展出乎意料地缓慢。说这话的是首席科学家Jakub Pachocki 场合是与记者的电话会议上。参考链接[1]https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/[2]https://x.com/firstadopter/status/2047378435555651856?s20一键三连「点赞」「转发」「小心心」欢迎在评论区留下你的想法—完— 谁会代表2026年的AI龙虾爆火带动一波Agent与衍生产品浪潮。但真正值得长期关注的AI公司和产品或许不止于此。如果你正在做或见证着这些变化欢迎申报。让更多人看见你。 https://wj.qq.com/s2/25829730/09xz/一键关注 点亮星标科技前沿进展每日见