老叶1999.eth

GPT-6 Sol 我實測了兩天，給大家一個忠告！
它的能力遠不如 GPT-5.6 Sol，它僅僅只是 GPT-5.6 Terra 的升級版，基本可以確定就是一個小參數模型，難怪價格也跟原來的 GPT-5.6 Terra 差不多。
我猜測運行 GPT-5.6 Sol 的算力需求較大，遠不如把算力挪給 GPT-6 Astra 使用。因此著急忙慌的，還要把原來的 GPT-5.6 Sol 下線了。

【上新】DeepSeek 滿血模型上線，全部 5 折！
現已上線國內大廠直供的 DeepSeek 滿血模型，本次上新包括：
DeepSeek-V4-1-Flash-0910
DeepSeek-V4-Pro-0813
DeepSeek-V4-Flash-0731
以上模型全部 5 折，品質媲美官方，服務穩定，可用於生產環境！
👉 詳細模型 ID 及價格：

現在的 AI 已經很強了，但有時還是會強得很荒誕。
去理髮，我提醒 Tony：「別動我的眉毛。」
Tony：「本來也不會動。」
我：「那就好。」
Tony：「不過既然你提了，剪完我再加一道驗收流程，確認兩條眉毛都還在。」
這就是 GPT-5.6-sol：
你提醒它別做一件本來就沒做的事，它馬上補一個單元測試，證明自己確實沒做。

DeepSeek 曾經對她愛搭不理，現在的她你有點高攀不起！

炸了，OpenAI 這波有點狠。
Pro x20 套餐剛重置完額度，我一看直接傻眼了
周限額度疑似只剩之前的 1/3。
不是小砍，是直接砍到肉裡。
最近兩天 OpenAI 的模型存取一直處於過載狀態，動不動就卡頓、流量限制、排隊。
所以現在就兩個可能：
要麼是額度配置出 Bug 了，
要麼就是 OpenAI 真撐不住了，開始主動收緊 Pro 使用者額度。
如果是後者，那 Pro x20 這個套餐的性價比就得重新算了。
不知道是不是個例。
有 x20 的兄弟看下自己額度，看看是不是也被砍了。

新版 Codex App 使用第三方 API 无法生图，解决方法来了。
最近不少人应该都遇到了这个问题：
在新版 Codex App 里接入中转站 API 后，调用内置的 imagegen 技能时，模型看起来已经完成了生图，但图片就是不会在客户端里显示。
一开始我还以为是第三方 API 没有正确返回图片，后来对 Codex 的配置和请求逻辑做了一些分析，才发现问题出在新版客户端对第三方 Provider 的权限校验上。
目前网上好像还没有看到比较完整的公开解决方案，所以先把我们测试可用的方法分享出来。
方法一：手动修改 config.toml
首先找到 Codex 的配置文件：
Windows：
C:\Users\Administrator\.codex\config.toml
注意：其中的 Administrator 需要替换成你自己电脑的 Windows 用户名。
例如你的用户名是 zhang，路径就是：
C:\Users\zhang\.codex\config.toml
macOS / Linux / WSL：
~/.codex/config.toml
建议修改之前，先备份一下原来的 config.toml。
然后将配置修改为：
model_provider = "custom"
model = "gpt-5.6-sol"
review_model = "gpt-5.6-so

深度體驗了一整天 GPT-5.6-sol。
我的態度大概經歷了三個階段：
興奮 → 質疑 → 理解並接受。
先說一個很容易被混淆的地方：
GPT-5.6-sol 本身最高的推理等級其實還是 xhigh，UI 裡顯示的 Max 和 Ultra，更多指的是用戶端的工作流程模式，並不只是單純把模型「調得更聰明」。
今天 Ultra 被吐槽最多的地方，就是它很喜歡自動派發大量子代理。
就算只是個不算複雜的任務，也可能瞬間拉起一堆代理，消耗大量 Token，整個過程看起來聲勢浩大，但實際收益未必能匹配成本。
我剛開始用的時候也有點懷疑：
這到底是在幹活，還是在拿 Token 堆排場？
後來理解了它的機制，我把推理等級降到 High，又重新跑了一些真實任務，體驗反而好了很多。
速度比 GPT-5.5 xhigh 更快，能力和穩定性也明顯更強，Token 消耗也沒有 Ultra 那麼誇張。
至少以我今天的體驗來看：
GPT-5.6-sol + High，可能才是目前最適合日常使用的組合。
複雜重構、全專案 Review、需要並行探索的大任務，可以再考慮 Ultra。
一般開發任務沒必要一上來就拉滿。
這個模型不是不能用，也不是一定要無腦直接開最高檔。
真正的問題是，很多人還沒搞清楚 Max、Ultra 和推理等級的差別，就已經開始拿

gpt-5.6-sol 還沒用上的，真的趕緊去用。
我剛用 ultra 模式，把自己的中轉站項目完整 review 了一遍。
耗時 1 小時 32 分鐘，硬生生揪出了 19 個問題。
說實話，我人都看傻了。
我一直有個習慣：每次發版前必須做一次 review。原本以為項目已經挺乾淨了，結果還是挖出一堆歷史遺留問題。
現在終於明白了：
gpt-5.5 留下的屎山，得靠 gpt-5.6 來擦。
至於 gpt-5.6 留下的屎山……
那就等 GPT-6.0 來擦吧。