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《How Codex Happened》首次披露Codex从首发遇冷、转向本地Agent并借GPT-5系列突围，最终成为ChatGPT桌面端底座，后续将重回云端并探索无固定界面的主动式Agent。
OpenAI的Codex在Tibo接手后从云端转向本地，并推出不含代码编辑器的桌面应用；随着GPT-5.3 Codex拓展至知识工作，Codex于2026年7月成为新版ChatGPT桌面应用，Codex与ChatGPT for Work合计周活超4000万。
GPT-5.5，正式告别ChatGPT！
同一个 GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在 EmbodiedBench 上，直接使用 GPT-5.5 的平均成功率是 56.9%；模型参数一个不改，只让它周围的系统持续进化，这个数字变成了 72.7%。
前些时日，OpenAI 在 GitHub 上一口气放出了 722 篇数学论文手稿。这些手稿被归为 372 个结果「家族」，横跨 17 个数学领域，全部出自一个尚未发布、也没有公开名字的内部模型——其性能远胜 GPT-6 Astra。
VA-Bench测试12个主要多模态模型发现，Qwen3.8-max、Opus-5和GPT-5.6-sol虽在目标识别与定位上达100%、操作语义理解达99.6%—100%，完整任务成功率却仅为53.93%、52.86%和51.55%，暴露大模型从空间理解到执行与修正的断层。
ChatGPT官宣：10月14日起，GPT-5.5将在ChatGPT、ChatGPT Work以及Codex全套餐中彻底下线。 没有缓冲期，没有退路，消费端、企业端、编程端一刀切。 取而代之的，是官方轻描淡写的指路：
何恺明团队提出VISTA方法，将ARC-AGI-3的数字表换回图像并配备可随时翻看的视觉记忆相册，使Claude Opus 5拿下满分100分、GPT-5.6 Sol获得99分，证明卡住大模型的是眼睛和记性而非模型能力本身。
硅谷DrivingBench测试中，从未专门学过开车的通用大模型GPT-6 Astra操控改装丰田卡罗拉以5分22秒通过锥桶摆出的科目二考场，成为全场唯一通关的大模型，而Claude Fable 5.1、Grok 4.6和GPT-5.6 Sol均未通过。
OpenAI同日发布GPT-6 Sol与GPT-6 Luna，API价格相比GPT-5.6腰斩50%，主打单位任务成本优势；Anthropic推出Claude Opus 5.5，典型任务成本降低约40%且输出速度提升超30%，两家厂商围绕"性价比"展开直接竞争。