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Codex 中 GPT-5.6 Sol 百万上下文放开:ChatGPT 账号也能用

OpenAI 负责 Codex 与 ChatGPT 的工程师 Tibo 近日在 X 平台宣布,Codex 中 GPT-5.6 Sol 模型的 100 万 Token 上下文窗口,已从仅限 API 密钥扩展至 ChatGPT 账号场景。这意味着过去订阅用户在处理大项目时被迫截断历史的限制,终于被打开了一个口子。

订阅用户可手动开启百万窗口

Tibo 明确写道,GPT-5.6 Sol 在 Codex 中支持 100 万上下文长度,此前仅 API 密钥可用,如今"刚打开开关",通过 ChatGPT 账号也已生效。持有 Plus、Pro 等订阅计划的用户,可在使用 Codex 编程代理时手动配置启用接近 105 万 Token 的完整上下文窗口。

更大的上下文窗口让 Codex 在自动压缩历史前保留更多代码、工具输出与对话记录,尤其适合大型代码库重构、复杂调试与长时会话等专业场景。对维护生产级仓库的开发者而言,这一调整直接缓解了此前上下文频频"不够用"的痛点。

默认长度有讲究,开启需谨慎

Tibo 同时强调,Codex 当前的默认上下文长度是性能与成本综合调优的结果,并非随意设定,他提醒用户"你可以自行决定"。多位开发者也指出,结合 Codex 的服务器端压缩机制,默认配置对大多数日常任务已足够高效。

不过也有用户反馈,启用百万 Token 上下文后订阅额度消耗显著加快,单次高强度使用就可能吃掉大量周额度。建议仅在确有必要时开启,而非作为日常默认设置,以免在关键项目上提前触达用量上限。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
SpaceX 豪掷 600 亿美元完成年度最大并购,AI 编程巨头正式归入麾下!

近日,AI 编程领域迎来了一场堪称行业里程碑的重磅变动。经过自今年4月启动的深入合作与收购流程,知名 AI 编程助手Cursor正式宣布加入SpaceX,标志着双方在算力与模型研发上的深度融合迈入全新阶段。

回溯发展历程,Cursor从最初提供基础的代码补全,一路成长为如今能够交付实际生产力的先进 AI 智能体队友。随着大模型技术的边界不断拓宽,如何为庞大的算力需求提供支撑成为了行业焦点。此次并入SpaceX后,Cursor将直接获得全球最大规模 GPU 集群的强大支持,从而拥有前所未有的算力优势。

业内分析指出,这一强强联合不仅能大幅加速模型的训练工作,更将催生出运行成本更低、性能更强的下一代 AI 模型。这意味着,广大用户未来将能以更具性价比的价格,享受到能力更为卓越的 AI 编程服务。而本周发布的最新成果Grok4.6,正是双方团队在技术协同上交出的首份早期答卷。

对于未来的发展前景,Cursor团队表示,站在SpaceX构建的庞大智能基础设施之上,他们将解锁更加广阔的宏伟视野。团队初心未改,未来仍将致力于通过前沿技术,帮助怀揣雄心壮志的开发者减少编写基础代码的繁琐流程,将更多精力投入到解决复杂的真实世界问题中去。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
百万上下文全面开放,Codex迎来AI编程“终极形态”

OpenAI旗下的Codex迎来了重磅更新。负责Codex与ChatGPT的工程师Tibo在社交平台上官宣,备受瞩目的GPT-5.6Sol模型百万Token上下文窗口功能,已经正式向全体ChatGPT账号开放。

此前,这一超大上下文能力仅限API密钥调用。随着该项限制的解除,持有ChatGPT Plus以及Pro等订阅计划的用户,现在只要手动进行配置,就能在Codex编程代理工具中享受到约105万Token的完整上下文窗口。

对于广大开发者而言,这意味着在自动压缩历史信息之前,Codex能够容纳并处理更多代码、工具输出以及完整的对话记录。无论是大型代码库的重构、复杂项目的深度调试,还是长时间的高强度会话,这一特性都带来了极大的便利,彻底解决了以往因上下文不足而影响大项目维护的痛点。

不过,开发团队也给出了善意提醒。当前的默认上下文长度是经过精心调优的折中结果,兼顾了性能与成本。盲目拉满上限不仅容易加速消耗周额度,还可能带来不必要的额度浪费。因此,开发者最好根据具体的业务场景按需启用,让大模型在最适合的区间内发挥出高效率。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
闲时半价、高峰翻倍:DeepSeek API峰谷定价上线,V4Pro最高涨11倍

深度求索于8月17日零时起正式启用DeepSeek API峰谷分时计价新规,空闲时段API调用价格仅为高峰时段的一半,旨在通过市场化价格杠杆引导开发者错峰调度大模型任务,以缓解日间算力拥堵、提升平台运行稳定性。

官方划定每日北京时间9:00至12:00、14:00至18:00为算力高峰时段,其余时间为空闲低峰区间,计费单位统一为元/百万tokens。两款主力模型最新报价同步生效:DeepSeek V4Flash高峰时段输入(缓存命中/未命中)及输出价格分别为0.10元、3.0元、9.0元,空闲时段为对应半价;DeepSeek V4Pro高峰时段三项价格分别为0.30元、9.0元、27.0元,空闲时段分别为0.15元、4.5元、13.5元。

对比8月12日DeepSeek V4Pro正式版上线时初始定价——输入(缓存未命中)3元、输出6元、缓存命中输入低至0.025元,新规下高峰时段缓存命中输入价格涨幅达1100%,输出价格涨幅350%,缓存未命中输入涨幅200%。即便选择空闲时段调用,三类价格也分别为原价的6倍、1.5倍和2.25倍。

此次峰谷定价机制的落地,标志着DeepSeek正式告别此前的“极致性价比”定价策略,为国内AI大模型平台算力精细化运营提供了新的参考范式。值得注意的是,即便是调价后的高峰价格,V4-Pro输出单价仍仅为Claude旗舰模型的约十三分之一,闲时更是约二十五分之一。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI CEO 奥尔特曼:大学读四年有点久,两年就够了

OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼在近期公开访谈中聊到自己的求学经历,直言大学只读两年就退学的节奏"刚刚好"。他认为这种成长路径放在当下快速迭代的科技环境里,大概率也能适配不少其他年轻人。

两年所学已足够支撑创业

奥尔特曼坦言,自己在斯坦福读书的两年里已学到支撑后续创业的核心知识。倘若在校园耗满剩下两年,新增的实际收获反而越来越少,时间投入的性价比并不高。

在他看来,沿用数十年的传统四年制大学教育,放在当今科技环境里未必仍是最优选择。但他并未完全否定大学价值,承认校园依然提供宝贵的社交场景,让人结识同频朋友、首次独立生活并亲手参与实践项目。

科技圈"辍学创业"早有传统

奥尔特曼本人正是这一路径的践行者——2005 年他在斯坦福读满两年便主动退学,拉起团队创办位置分享应用 Loopt。该产品后来成为 Y Combinator 首批孵化项目之一,也由此开启了他与这家传奇孵化器的长期绑定,多年后更亲自执掌其权。

这类跳出传统大学路径的观点在欧美科技界并不新鲜。他的创业导师、PayPal 联合创始人彼得·蒂尔长期公开支持年轻人跳过完整学制,其设立的专项奖学金直接提供 25 万美元创业资金,鼓励符合条件的年轻人放弃入学或暂办休学、提前下场实践。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
#Update #ChatGPT #Codex

Tibo 已正式宣布 Astra 模型会来到 Codex,这可能意味着该模型将很快发布。

via AI Copilot - Telegram Channel
#Update #ChatGPT #Codex

GPT-5.6 Sol 模型从发布之初就支持 1M token window,但由于种种原因并未在 Codex 中提供完整的上下文支持。

现在,Tibo 宣布已允许手动开启 1M token window:

1. 编辑 ~/.codex/config.toml 文件
2. 在文件顶部添加
model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

3. 保存退出,重新启动 Codex

本频道注:开启 1M token window 可能导致 token 消耗远比默认值快,同时也可能出现模型性能下降,Codex 的默认上下文压缩功能已经获得多个社区来源的正面评价。


via AI Copilot - Telegram Channel
马斯克xAI再陷舆论漩涡:女子指控继父利用Grok篡改童年照生成数千张露骨图

近日,马斯克旗下的人工智能公司xAI面临一项全新的法律指控。一名化名为“简·多伊4号”的女子正式加入了一起由田纳西州青少年发起的诉讼,指控该公司的AI聊天机器人Grok在生成儿童性虐待材料方面推波助澜。

据《华盛顿邮报》报道,这名女子透露,她的继父曾利用Grok对她11岁时的童年照片进行恶意篡改,生成了高达7000多张关于她的露骨图像。而在执法部门开展突击搜查并发现这些违规图像的两天后,其继父被发现自杀身亡。该女子对此痛心疾控,她指出,目前公众对AI工具的无限制访问正在迅速蔓延,将人们的日常生活一步步推向儿童性虐待的温床。

此前,发起该诉讼的几名青少年便曾指控xAI未能采取基本的安全防范措施,导致Grok被轻易用于生成包含未成年人在内的真实人物露骨图像。相关报道显示,今年早些时候,社交平台X上曾涌现出数以百万计由该工具生成的违规内容。目前,原告方正积极推动将此案升级为集体诉讼。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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