GPT-5.5已正式从ChatGPT中退出!
10月14日,X平台用户Kol Tregaskes发布消息称:“GPT-5.5今天退役。”
他在帖子中附带了OpenAI官方模型文档的链接。
根据此前公布的规划,GPT-5.5于10月14日停止在ChatGPT、ChatGPT Work以及通过ChatGPT账号登录的Codex中提供服务。
此次退役不影响API,使用API Key登录Codex的会话也不受影响。
另一方面,GPT-4o的部分API版本也已进入下架倒计时,计划于2027年1月14日停用,同批还包括GPT-4o mini、GPT-4.1和GPT-4.1 mini的指定版本。
留给相关开发者的迁移时间大约为三个月。
GPT-6.1刚亮相,GPT-5.5便退场。
模型加速更迭的背后,OpenAI也面临着一道难题:
既要让AI越来越强,又要让越来越多的人用得起,还要避免等待过久。
新模型升级,能让用户少等、少错、少花钱吗?
先看用户最容易感受到的变化:减少等待时间。
用过推理模型的人,对这样的场景应该不陌生:问题发出几分钟后,AI仍在“思考”,答案迟迟未出。
10月7日,OpenAI在介绍GPT-6时表示,新模型能够边思考边回答,先提供已有的有用信息,再逐步补全。
根据官方数据,在需要联网搜索的问题上,GPT-6 Instant开始回答的等待时间,比GPT-5.6 Instant平均缩短了44%。
GPT-5.6 Instant仍在搜索时,GPT-6 Instant已开始逐步呈现答案。
另一个变化是减少错误。
在OpenAI选取的一组高难度对话测试中,低推理强度下,含有事实错误的回答占比,从GPT-6 Sol的11.4%降至GPT-6.1 Sol的7.7%。
在这些难题上,新模型确实更可靠。
再看价格。
OpenAI称,GPT-6.1 Sol在部分编程、电脑操作和专业任务上接近Astra,但标准API输入和输出单价仅为Astra的五分之一。
这意味着,一些接近旗舰模型的能力可以用更低的调用价格获得。不过,这一比较针对API,订阅费用和使用额度另算。
更快获得可用答案,减少纠错和返工的时间,才是用户能感受到的升级。
每周12亿人使用,算力既要训练新模型,也要服务用户
要将这些能力交付给越来越多的用户,算力必须跟上。
今年2月,OpenAI公布ChatGPT周活用户超过9亿。到10月,这一数字已超过12亿。
OpenAI在GPT-6发布页中表示,ChatGPT每周用户已超过12亿。
随着模型能力快速提升,每个人交给AI的任务也可能越来越复杂。
询问天气与让AI查资料、做比较、写报告所需的计算投入不同。后者可能需要反复搜索、阅读、修改并检查结果。
这意味着,OpenAI的算力至少需要兼顾两方面:一方面用于训练,让下一代模型掌握更多技能;另一方面用于推理,处理用户当前的请求。
今年2月,OpenAI公布了与英伟达的算力合作计划,涵盖训练和推理。
OpenAI于2026年2月27日发布的“Scaling AI for everyone”公告,确认了3GW专用推理容量和2GW训练容量。
这只是该项合作的安排,不能代表OpenAI全部算力的分配比例,但它表明训练新模型和服务现有用户都需要持续投入。
研究端的算力也会调整用途。
OpenAI此前披露,Astra相关研究受到额外安全限制后,部分训练和实验转向了其他模型。在报告统计的那部分训练任务中,分配的算力总量基本保持不变。
也就是说,部分研究受限后,算力仍可用于推进其他模型。
这些信息展示了OpenAI如何调整资源,但此次旧模型退役会释放多少算力,官方并未公布。
OpenAI与Anthropic竞速,模型更强还需服务更稳
OpenAI面临的竞争压力还来自Anthropic。
9月22日,OpenAI发布GPT-6 Sol和Luna,Anthropic同日推出Opus 5.5。6天后,Anthropic再推Sonnet 5.5;9月29日,OpenAI又发布GPT-6.1 Sol。
短短一周内,两家公司接连推出5款模型,比拼的是能力、速度和成本。
进入10月,两家的更新仍在继续。
10月7日,OpenAI开始向更多ChatGPT用户推送GPT-6。其研究目光也已投向下一代:应用研究负责人Boris Power此前表示,据他估计,公司约80%到90%的研究已聚焦GPT-7、GPT-8及更新代际的模型。
Anthropic则继续推出更快、更便宜的模型。
同样在10月7日,Anthropic推出Haiku 5.5,主打摘要、分类等需要频繁处理的任务,也可配合更大的模型完成编程工作。
新模型越来越强,服务也得跟上。
过去90天内,两家公司的状态页都记录了至少5起影响核心使用的异常,包括对话打不开、请求失败或模型报错。
7月19日,部分ChatGPT用户无法加载或继续对话,部分Codex请求也失败,故障持续约57分钟。
OpenAI复盘称,维护期间一个区域的数据库副本不可用,自动切换机制又未能及时转移足够流量,最终需要工程师手动调整。
9月29日,一次功能更新又导致OpenAI的后台检查反复触发、失败重试,耗尽了共享网络连接容量。
部分用户因此遇到请求超时、登录困难,以及任务无法启动或完成等问题。
Anthropic也遇到了另一类问题。
10月7日,官方披露,部分组织被错误判定为“已达到支出上限”,导致Claude API、Claude.ai、Claude Code等服务拒绝相关请求。
部分组织被误判为达到支出上限,导致Claude相关服务拒绝请求,现已修复。(图源:Anthropic)
这些故障涉及数据库、内部网络和额度管理,不能一概归结为算力不足。
但用户遇到的麻烦是类似的:对话打不开,任务做不下去,原本安排好的工作被打断。
模型研发决定AI能做什么,基础设施和服务运维则影响它能否稳定完成任务。
GPT-5.5退场,换模型也别遗漏旧任务
收到退役通知后,大家最关心的可能是以前已运行顺畅的任务,换模型后能否继续执行。
OpenAI给出了替代方案。
对于使用ChatGPT账号登录Codex的用户,Plus、Pro等套餐在账户已开放权限的情况下,可选择GPT-6.1 Sol;Free和Go用户,则可在支持的桌面应用中选择GPT-6 Luna。
企业和教育用户还需确认管理员是否开启了相应权限。
这里有个细节:GPT-6.1 Sol目前用于ChatGPT Work和Codex,普通聊天入口暂未开放。
选好模型后,之前保存的设置也需要检查。
官方提醒,在此次退役涉及的产品中,工作区默认模型设置、自定义智能体、定时任务和脚本,如果仍指定GPT-5.5,就需要检查并更新。通过API调用GPT-5.5的任务不受此次退役影响。
当前会话中选择了新模型,但之前保存的任务可能仍指定旧版本。将这些地方一起检查一遍,才能减少工作突然中断的麻烦。
接下来,选择哪个模型,可以从自己的任务需求出发。
提取信息、分类、按固定格式整理摘要,官方推荐Luna。
持续处理代码、应用和文档,任务时间较长且在意成本,可考虑GPT-6.1 Sol。
跨多个软件、需要持续分析和判断的高难度工作,再交给Astra。
任务有难有易,算力也要花在合适的地方。这种取舍同样体现在“思考强度”上。
刚开始使用新模型时,可以先采用默认的推理强度,再根据任务难度和实际效果调整。
让AI多想一会儿,有可能改善复杂任务的结果,但等待时间会更长,用量消耗也会增加。
在OpenAI的任务设置中,Max和Ultra各有用途:
Max让选定的模型花更多时间思考一道难题;Ultra则把可拆分的工作交给多个AI助手并行处理。
官方明确表示,大多数任务不需要Max或Ultra。
更实用的方法是先拿一个熟悉的任务试一遍:结果是否准确、等待了多久、是否需要补充几轮要求,再决定是否调整模型或思考强度。
模型换代是否值得,就看花同样的时间、用同样的额度,能否帮你多完成几件事。
参考资料:
https://x.com/koltregaskes/status/2110377654038000023
https://learn.chatgpt.com/docs/models?surface=cli
本文来自微信公众号 “新智元”(ID:AI_era),作者:ASI启示录;编辑:元宇,36氪经授权发布。


评论