新智元報道
OpenAI接連放大招！
今天，一條OpenAI內部Slack消息爆出，ChatGPT將迎來一次「史詩級」的性能大換血。
從硬核測試數據來看，這次ChatGPT前端性能的優化幅度，誇張到近乎「不真實」：
應用加載速度直接飆升94%，堆內存增長減少87.8%，整體內存佔用砍掉41.2%。
網絡請求數暴降98.2%，而對話記錄加載也縮減了整整99.6%。
幾乎同一時間，Codex上線了GPT-5.6「多智能體v2」版本。
主Agent現在可以把不同的子任務，自動委派給不同的模型，每個子Agent還能單獨設推理強度。
OpenAI總裁Greg Brockman表示，「朝着告別手動選模型方向前進」。
不得不說，OpenAI這一波「雙管齊下」——
直接替用戶消滅了繁瑣的「等待」與「選擇」，讓ChatGPT真正實現極速、無縫的流暢交互體驗。
ChatGPT大換血
加載狂飆94%
很多人不知道，這次ChatGPT的性能大升級，其實是「編程之王」Scott Gray離職後的關鍵一戰。
一直以來，人們用ChatGPT，最怕的就是長對話越聊越卡、網頁甚至直接崩潰。
OpenAI官方論壇上，還有人發帖問「新版Codex是不是變慢了」，底下一片附和。
這次，Codex負責人Andrew Ambrosino曬出的內部Slack截圖，直接給大家交底了：
內部拿來做測試的，是一個整整聊了741輪、體積達231MB的「怪物級」對話！
這聽起來像個極端樣本，但卻是Agent時代的日常。
以前對話是聊天記錄，幾十輪就到頭；現在一個稍微複雜點的任務，讓它讀代碼、跑測試、改完再驗一遍，幾百輪就出去了。
就是這樣高強度的對話，如今打開它，平均時間從27.62秒降到1.66秒。
整個應用的內存增長從1030.7 MiB壓到606 MiB；
打開一次要發的網絡請求，從894次砍到16次；需要加載的會話條目，從15529條降到64條。
這是OpenAI針對ChatGPT超長對話，一次重大的前端優化。
兩個字，絲滑
它到底能帶來什麼改變？
簡單來說，那些長達數月的聊天記錄，打開速度會快得多。
經常跑數百次工具調用的重度Codex會話的開發者，就會發現界面明顯變輕快了，設備的內存佔用也隨之降了下來。
切回一個超長舊對話，再也不用像「從一台快報廢的PS3裏讀存檔」那樣費力。
巧妙之處在於，ChatGPT不再因為你打開對話，就必須加載並渲染全部歷史記錄。
它可以把大部分內容存儲起來，只加載人們當下真正需要的那一小部分。
同一個對話，卻省去了大量不必要的工作。
對於習慣泡在超長AI對話裏的人來說，這屬於那種聽起來很無聊的基礎設施升級，卻可能讓產品體驗大幅提升。
多智能體v2全量上線
不用手動選GPT了
就在這周，OpenAI已悄悄更新了ChatGPT。
直到今天，OpenAI工程師Eric Provencher才正式宣佈：多智能體v2（Multi-Agent v2）現已全面上線。
主打一個，智能分工。
主Agent可自動把子任務，委派給任意支持模型，包括Luna，每個子Agent支持獨立設定推理強度。
現在ChatGPT/Codex手裏這副牌是這樣的——
GPT-5.6 Sol：最強，複雜的Agentic編碼
GPT-5.6 Terra：日常編程主力
GPT-5.6 Luna：最快、最便宜
Daybreak：網絡安全專用
GPT-5.5：複雜編程、研究、通用任務
其實，三周前，Codex的模型清單裏，Sol和Terra被標成了multi_agent_v2，而最便宜的Luna被標成v1。
結果就是，主Agent想派活給Luna，系統直接回一句「未知模型」。
在GitHub上，開發者為這事開了至少兩個issue。
OpenAI官方論壇上有一個帖子「把Luna還給我們」，發帖的人說，他之前靠一個鉤子強行繞過限制用上了Luna，效果好得驚人，現在這條路被堵死了。
過去人們需手動挑選模型，未來 Agent 系統將自動拆分、並行執行並匯總結果，把模型轉為內部計算資源。
複雜任務僅20%步驟需最強模型，其餘可交給便宜模型。
這樣一來，便可大幅降低推理成本，加速ChatGPT從聊天工具向工作流平台轉變。
ChatGPT原地進化
全自動怪獸來襲
前端掃清了「歷史包袱」，後端打通了「智能分發」。
OpenAI這一波底層的「組合拳」，不僅讓ChatGPT徹底告別了卡頓時代，更是在向整個行業宣告：
大模型正在加速從「聊天工具」，向真正的「全自動工作流平台」進化。
不用再操心該選哪個模型權衡成本，也不用再苦等幾百輪的怪物級對話緩慢展開。
只需把複雜的任務丟過去，剩下的自動拆解、模型調度和極速渲染，統統交給系統。
屬於Agent的極致絲滑時代，真的來了。
面對如此「無感」且強大的ChatGPT，你的生產力準備好起飛了嗎？