GPT-5.6 Sol一夜变笨！思考预算960砍到128，没智力固定的模型了？
新智元报道
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【新智元导读】全网都说GPT-5.6 Sol的Max档变笨了，OpenAI偏说没降智，只是「做了个实验」，实验中拧动的那个旋钮，Max档从960掉到128，用户看不见。
一觉醒来，GPT-5.6 Sol变笨了！
一个日本的市场调研团队，早上开工没多久，就发现手里的Codex Sol MAX不太对劲，领队把这一上午的遭遇写成一个长帖，扔到了Reddit的r/codex上。
上午9点，该团队照常开工。到10点40分，全队每一个人都察觉到了同一件事。
他们把Codex Sol MAX接在一个自研的CLI工具上，专门啃那种需要极复杂计算和深度推理的活儿。
一开始，Codex Sol MAX也是不负众望，如果对它的要求水平是10分，它一直稳定地交出12分、13分，是一只「远超预期的怪物」，「每个人都对它满意到不行」。
但这天早上，这只「怪物」的表现忽然垮了下来，只剩8分。
推理的深度，明显被剥掉了。
在此之前，Codex Sol MAX面对一个提示词，会花掉十分钟以上，反复试、反复推、反复调用他们的工具，直到把活儿干得挑不出毛病。
但那种能力，就在这个早上「彻底消失了」。
这个日本团队的遭遇，只是这几天Codex社区里的一个缩影。
大家的抱怨高度一致：模型确实变快了，回答来得更利索了，但它不肯往深里挖了。以前那种先研究、再动手、边做边自我推翻的劲儿，没了。
X上网友的一句话，概括了所有人的体感：
所有人的推理档位被集体下调了一级——你原来跑Extra High，现在得把它拧到Max，才能换回原来那点力气。
这种变化，普通用户根本没法证明。
你看不到模型权重有没有换，也看不到服务端给你分了多少算力。
你能感知的只有四样东西：它回得多快，它想得多长，它有没有回头检查自己，它有没有叫上别的智能体一起干。
这些全是间接的信号，没有一样写在模型卡上。
于是，社区有网友自己去翻，翻出了一个OpenAI从来没公开过的内部参数：juice value。
OpenAI公开讲过的，只有推理档位。
7月9日GPT-5.6发布，官方原话是，首次引入max推理强度，「让Sol获得最充足的时间进行深度推理」。再往上还有ultra，默认拉起四个智能体并行干活。
落到ChatGPT里，就是模型选择器里那几个选项：Medium、High、Extra High，背后跑的都是Sol，Pro档跑的是Sol Pro。
而juice value，是这些档位底下的那层东西：内部的推理算力预算。用户看不到，OpenAI也从来没公布过它的取值。
社区用户ns123abc用一段被称作「模型指纹」的隐藏提示词，读到了系统配置里那个数值：juice。
此前社区观测到，Sol的max档对应960。这一次，屏幕上显示的是128，掉了将近87%。
几乎同时，另一组截图也开始传：Codex客户端里用户实际能用的上下文，从约372k退回了272k。
这两个数字，迅速点燃了整个社区。
当晚，Tibo（Thibault Sottiaux）就出来说话了，他在OpenAI负责Codex与ChatGPT Work。
Tibo在X上发了一条更新，开头一句就说：没有nerf（降智），只有好事。
然后，他一口气强调了四点。
第一点，推理效率优化已经上线，省下来的算力回馈给所有订阅用户，光这一项就能多出大约10%的用量。
第二点，Sol的上下文上限被从GPT-5.5的272k提到了372k，结果导致计费比预期多扣了。现在已经退回272k，接下来几天再把372k放出去。
第三点，为了搞清楚多出来的用量到底从哪儿来，团队跑了一些实验，实验里改动了推理强度（reasoning effort），内部管它叫「juice values」。
现在已经改回去了。
第四点，high和xhigh档上多智能体的调用比预期的多，auto-review那边也有浪费，都在修。
Tibo的帖子大意是：不是「降智」，是「调参」。
模型权重动没动，他没提。但用户实际拿到的配置，确实动过：这一点他承认了。
juice到底是什么？从目前能看到的公开信息判断，它更接近系统内部的一个推理资源配置标记，粗略地说，就是系统允许模型在一项任务里投多少推理资源。
虽然预算调低，不等于「模型变弱了」，它仍可能悄悄改变很多东西：
长程任务能够探索多少条路线，多种方案之间会比较几轮，代码生成后会不会主动运行测试，失败之后愿意回滚多少次，以及极难任务中那一小部分决定成败的「长尾能力」等。
说到底，它代表的是模型肯在一个任务上花多少心思。
要终结这次争论，需要一场严格对照实验：同一份模型快照，同一批任务，同一套工具环境，只动juice这一个变量。
看看复杂编码、长程智能体、数学推理和错误恢复，到底会掉多少。
这份证据，到现在还是缺席的。
再回到Tibo口中的那场实验。它是怎么来的？
GPT-5.6上线之后，需求立刻井喷。
OpenAI一度把五小时窗口的使用限制临时放开，来接住汹涌而来的调用量。
而GPT-5.6最抢眼的几样新东西：max档更长的思考、ultra默认四个智能体并行、更大的上下文窗口，恰恰全是吃token的猛兽。
多出来的用量，正是从这里冒出来的。
于是就有了这场实验。为了查清账目，先把预算这个变量调低，看看用量究竟往哪儿跑，这在工程上完全说得通。
可问题也就出在这儿：厂商这边省token，用户那边是有感知的，最直观的，就是模型「不肯想了」。
那个被调动的变量，刚好是用户能感觉到的那个。
过去几年，大模型公司带给大家的是一种近乎宗教性的想象。
人们也把模型当神谕，指望它在某个深夜吐出一个人类没想到的答案，即使为此慢一点、贵一点、偶尔发疯，都能忍。
可实验室里的奇迹能够不计成本，但到了生产环节的工业基础设施上就不行。
于是Sol等前沿模型，开始从一个实验室中偶尔「显灵」的先知，变成一个能在日常工作流中不停运转的引擎。
这背后更像是一场智能驯化，而这场争议，等于把驯化的现场当众揭开了。同时，用户对「固定智能」的那点幻觉，也要从此结束了。
订阅一个模型，更像是买了一只灯泡：型号是固定的，但亮度旋钮，一直握在平台手里。
这在商业上可能是一个正确的选择，但它不该永远藏在黑箱里。
如果AI真要成为企业的基础设施，厂商就得给出比模型名称更具体的边界，让用户明白自己花钱买的那个Max，到底保证了什么。
否则，它就只是一张价签。
参考资料：
编辑：元宇
