推文

@prolibertine · 2026-10-15 18:55

一万个智能体同时跑，单次自主研究能撑 36 到 48 小时。 OpenAI 10 月 14 日发了客户案例：Third Moment Research 用 Codex、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol / 6.1 Sol，并发顶到 1 万；单日吃掉 1 万亿 token。回测那条最扎眼——Codex 把一整年美股订单级数据回测从大约 3 小时压到 3–5 分钟，官方口径缩了 97%。卡死的点在于智能体干等结果时反复轮询，token 和上下文全耗在状态检查上。Codex 自己找了缓存和内存紧凑方案，直接推上生产。 每个智能体蹲在 Docker 里，揣着大约 1 TB 数据、文档和研究仓。系统会盯着智能体行为，挑出反复翻车的薄弱点，再自动生成几千个合成场景去练。难办的是有人提前停工。他们把 Codex 塞进 GPT-6 Sol / 6.1 Sol 驱动的外层 harness：轨迹没走完，外层决定重试、杀掉，还是转给人。安全侧用 Daybreak，在仿真开跑前自动做隔离渗透测。 路线图写到数十万子智能体、数万亿 token。联合创始人 Jeffrey Yan 说现在用得最多的是 6.1 Sol，token 更省，效果接近 Astra。Adam Khakhar 提到，6.1 Sol 能在几天级会话里还绕着研究目标转，不像早期模型只会执行人写好的实验单。 一万并发看着唬人。真正值钱的是外层那层：谁有权重试、谁有权杀进程、谁有权把活转给人。闸门写不清楚，一万个也会一起空转烧 token。

曝光 2 · 评论 0 · 点赞 0 · 书签 0