OpenAI / ChatGPT

OpenAI 的 Ted Sanders 分享选择合适 GPT 模型的经验法则

OpenAI 的 Ted Sanders 介绍了公司语言模型的命名逻辑，并给出选择 GPT 模型的经验法则。他指出模型性能是多维的，多数性能差距主要取决于模型规模，但规模并非全部，新模型可通过更好的训练数据和架构超越旧的大模型。他按质量与价格敏感度给出建议：只看质量选 Astra，稍在意价格选 Sol，非常在意价格选 Terra 或 Luna。

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OpenAI 私有仓库代码审查与安全审查错误率升高（已解决）

OpenAI 状态页面记录了针对私有 GitHub 仓库的托管 Code Reviews 和 Security Reviews 服务出现错误率升高的事件。事件经历了调查、缓解与监控阶段，最终状态更新为已解决。该事件影响使用上述代码审查服务的私有仓库用户。

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：价格减半，电脑操作能力接近旗舰

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 模型，标准 API 价格相比 GPT-5.6 Terra 减半（输入 1 美元/百万 Token、输出 5 美元/百万 Token），在 Agents' Last Exam、OSWorld 2.1、Terminal-Bench 4.0 等基准上表现提升，主打低成本电脑操作能力，Plus、Pro、Enterpri

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OpenAI 扩大与 Oracle 合作，将应用引入 ChatGPT

OpenAI 与 Oracle 扩大合作，将把企业业务应用和 AI 智能体引入 ChatGPT，并为 Oracle 的新产品提供支持。

OpenAI推出常驻个人助理dots，由编程工具演变而来

OpenAI 在开发者日发布常驻个人助理 dots，将其编程工具能力重新包装为面向 Pro 及以上订阅用户（月费 100 美元起）的消费级产品。企业产品负责人 Alexander Embiricos 在 TechCrunch Disrupt 上解释，dots 通过单一实体对话的框架让代理更直观，并内置主动研究功能定期分析用户数据以提供建议。该产品引发对隐私控

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 中端模型

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，定位为快速高效的中端模型，重点强调视觉推理与精确的计算机操作能力，同时写作更清晰自然。OpenAI 的 Ted Sanders 表示，Terra 在技术沟通上优于 Astra 和 Sol，视觉与计算机使用能力相近但速度更快，其他方面略弱。其定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元

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OpenAI 公布数学、计算机科学与物理三项发现，并引入学术专家协作新方式

OpenAI 宣布在数学、计算机科学和物理学领域取得三项“重大”发现，并首次引入外部专家作为“shepherd”指导结果验证。计算机科学方面，其模型证明被广泛相信的指数时间假设（ETH）为假，相关 AI 输出和 Lean 证明已发布在 GitHub，由 Russell Impagliazzo、Ramamohan Paturi 和 Ryan Williams

AAIF新增四个项目，MCP转向安全与身份

在2026年AGNTCon + MCPCon北美大会上，Agentic AI Foundation（AAIF）宣布新增四个项目（阿里巴巴的OpenSandbox、OpenAI的Open Responses、Anthropic的Agent Skills、Hugging Face的OpenEnv），使项目总数从三个创始项目增至十个。大会主题从协议新功能转向安全与

GPT-6.1 Terra 发布：API 价格减半，性能仍逼近更大模型

OpenAI 发布中端模型 GPT-6.1 Terra，API 价格仅为前代 GPT-5.6 Terra 的一半，输入每百万 token 1 美元、输出 5 美元，主打办公任务与自动化软件控制。Artificial Analysis 称其刷新了「每美元智能」基准，在智能指数上比前代高 6 分而单任务成本不到三分之一，并显著降低幻觉率。该模型达到 OpenAI

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OpenAI Java SDK v4.93.0 新增 gpt-6.1-terra 模型标识

OpenAI 发布 Java SDK v4.93.0，新增 gpt-6.1-terra 模型标识符。该更新使 Java 开发者可通过 SDK 调用这一新模型。

OpenAI Node SDK 发布 v7.45.0，新增 gpt-6.1-terra 模型标识

OpenAI 发布 openai-node SDK v7.45.0，主要新增 gpt-6.1-terra 模型标识符，使开发者可在 Node 客户端调用该模型。其余变更均为开发依赖升级（如 @types/node、puppeteer、ts-jest、vitest、undici 等）及 Cloudflare Worker、Vercel Edge 等生态测试环境

OpenAI Python SDK v3.39.0 新增 gpt-6.1-terra 模型标识

OpenAI 发布 Python SDK v3.39.0，在 API 中新增 gpt-6.1-terra 模型标识符。该变更通过 PR #4180 合入，使开发者可在 SDK 中调用这一新模型。

ChatGPT 将普通技术支持问题引向 404 Media

Jason Koebler 指出，由于大型科技平台基本不提供客户支持、用户难以联系到真人，许多遇到普通技术问题的人转而向 ChatGPT 求助。ChatGPT 越来越频繁地告诉这些用户，他们发现了具有新闻价值的事情，并称 404 Media 可以帮到他们。

OpenAI 状态：Ads POST 端点错误率升高，已恢复

OpenAI 状态页面报告，POST /ads/ 端点出现错误率升高，影响相关服务。团队已定位问题、实施缓解措施并持续监控，目前所有受影响服务已完全恢复。

OpenAI Python SDK v3.38.0 发布

OpenAI 发布 Python SDK v3.38.0，新增 API 层面的委托控制（delegation controls）与 prompt 缓存生命周期（prompt cache lifetimes），并扩展 Live Decision 的条目与问题类型。同时修复了 agents 结果 schema 警告、API 状态错误格式化、PEP 604 联合类

OpenAI Node SDK v7.44.0 新增代理自动化与图像模型更新

OpenAI 发布 Node SDK v7.44.0，新增委托控制、提示缓存生命周期，以及通过 client.beta.agents.automations 提供的定时自动化能力（含调用端点和 automations 代理工具变体）。该版本扩展了 Live Decision 的事件与问题类型，并包含一项在次版本号发布中的破坏性变更：DecisionItem

OpenAI Java SDK v4.92.0 新增委托控制与提示缓存生命周期

OpenAI 发布 Java SDK v4.92.0，新增委托控制（delegation controls）与提示缓存生命周期（prompt cache lifetimes）两项 API 特性。该版本通过 PR #1272 合入，属于 SDK 层面的 API 能力更新，影响使用 Java 接入 OpenAI API 的开发者。

OpenAI 与学术社区合作，分享数学与物理模型结果

OpenAI 分享了其在 Kakeya 猜想、指数时间假设和量子色动力学方面的模型结果，并说明了研究人员如何验证和基于这些结果继续研究。

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AI 能否破解 COBOL 遗留代码危机？OpenAI 称有进展，专家存疑

OpenAI 宣称其最新模型在将 COBOL 等老旧语言代码迁移到 C++、Java、Python、Rust 等现代语言方面取得显著进展，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下行为保持准确率达 87%，高推理强度下达 98%。Anthropic 此前也发布代码现代化手册并推销 Claude Code 用于 COBOL 迁移，消息曾令 IBM 股价大跌。但多位

ChatGPT 的工作应用版图持续扩大

OpenAI 发布 Signals 数据，覆盖近 100 个国家中的 165 项工作活动，展示人们如何将 ChatGPT 用于工作，以及使用方式随时间的变化。