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2026 年 1 月初，原名 MetaGPT 的 AI 开发框架完成了一次重大升级，将其核心产品 MGX 正式更名为 Atoms。这一消息由 DeepWisdom 团队在 X（原 Twitter）等平台发布，标志着该项目从单纯的“AI 编程助手”正式转向“AI 构建真实生意”的全新定位。

OpenAI 刚刚把 GPT-5.2 推上来了。我们在 DataLearnerAI 上把它和 Claude Opus 4.5、Gemini 3.0 Pro（Preview） 放到同一个对比页里，拉齐公开评测与基础规格，做一个“站在真实选择角度”的快速判断。

2025 年 11 月 13 日，OpenAI 团队在 Reddit 上进行了一场针对 GPT-5.1、模型自定义能力、开发者 API、未来路线图 的公开 AMA（Ask Me Anything）。这次交流并不是简单的功能答疑，而是罕见地从内部视角解释了他们如何思考安全策略、模型行为塑形、推理模式优化、人格定制逻辑、多模态进展以及实际工程实现细节。

OpenAI 于 2025 年 11 月正式发布 GPT-5 系列的阶段性更新版本 —— GPT-5.1。这一更新并非针对模型架构的全面重做，而是围绕“对话体验、一致性、任务适配性”进行的系统化优化。在 GPT-5 推出后，业界对其不稳定回复、语气波动、任务深度控制不足等表现提出了不少批评，因此本次更新可视为 OpenAI 对这些问题的集中调整。

根据TheInformaiton的披露，近期OpenAI更新了他们最新财务预测（截至2025年第三季度）。这份收入预测展示了当前OpenAI的收入情况，并描绘了一幅引人注目的未来图景。与2025年第一季度OpenAI自己的预测相比，新数据不仅上调了收入预期，也揭示了公司因基础设施投入而面临的巨大现金消耗压力。本文将简单解读一下这份数据，包括OpenAI的收入情况，不同产品占比，如ChatGPT的比重等。

就在几个小时前，OpenAI 发布了全新的 GPT Realtime 大模型。这是一个 Speech-to-Speech（S2S）模型，能通过单个模型与 API完成从音频输入到音频输出的全流程，显著降低交互延迟并充分保留语音细节。 GPT Realtime 以“端到端语音理解—推理—合成”为核心路径，解决了传统“识别—推理—合成”多阶段带来的延迟与风格割裂问题。

GPT-5 在指令遵循和推理能力上比前代更强，但也因此更“敏感”：如果规则里有冲突或表述过度强硬，模型往往会卡壳或输出异常。为此，OpenAI 发布了面向开发者的 《GPT-5 for Coding》技巧小抄，其中总结了使用 GPT-5 进行编程与代码生成时最实用的六条经验。这些技巧与普通的“写作提示工程”不同，它们专门针对软件开发场景：如何写规则、怎样控制推理强度、如何避免模型“想太多”，以及怎样利用 GPT-5 的新特性把它真正驯化成可靠的结对编程伙伴。本文对这六条技巧逐条进行解释总结。

GPT-5 在 ChatGPT 中引入了“自动在普通/推理间切换”的机制，但模式命名、配额规则和速率限制让许多用户困惑。本文梳理不同模式的作用、是否计入推理配额、各订阅层的可用性与限制、旧模型的替换规则，并提供三步配额优化策略。特别提示：编码与大上下文任务应优先使用 GPT-5 Thinking（≈196k 上下文），而普通 Chat 模式上下文为 32k。

几个小时前，OpenAI发布了全新一代大模型GPT-5系列。本次发布的是一个全新的AI系统，而非一个单独的模型系列。GPT-5背后包含了5个不同的模型系列或者版本，分别是GPT-5-Pro、GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano和GPT-5-Chat。

在几个小时前，OpenAI开源了两款名为gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的大语言模型。这是自GPT-2以来，OpenAI首次推出开源权重大语言模型，这两个模型的评测效果达到了o4-mini和o3-mini的水平，而且以Apache 2.0协议开源，大家可以自由使用，包括任何形式的商用。

几个小时前，OpenAI的研究人员披露，其一款内部实验性的大语言模型，在模拟的国际数学奥林匹克（International Math Olympiad ，IMO）竞赛2025中取得了金牌水平的成绩。这是一个里程碑式的突破，因为IMO被认为是衡量创造性数学推理能力的巅峰，远超以往任何AI基准测试。这项成就并非通过专门针对数学的“窄”方法实现，而是源于通用人工智能研究的根本性突破，尤其是在处理难以验证的任务和长时间推理方面。

2025年7月17日，LMArena的大模型Web能力匿名竞技场出现了一个代号为anonymous-chatbot-0717的模型，而根据ChatGPT网页版的抓包显示，这个模型应该是o3家族系列的一员，其模型的api的id为“o3-alpha-responses-2025-07-17”。

OpenAI刚刚发布了一个全新的AI Agent产品，称为ChatGPT Agent。这个全新的Agent系统可以控制我们的电脑，然后使用电脑上的浏览器、PPT、Excel等工具帮我们完成一些日常的工作，从头开始帮我们完成一些非常复杂的任务。根据OpenAI的描述，这个Agent系统的目标未来是一个通用的Agent，而这些能力未来将会随着这个产品不定期更新。

刚刚，X平台疑似泄露出GPT-5的评测结果，共四项评测结果，均排名第一。根据泄露的信息，GPT-5的评测包含2个不同的版本，分别是基础版本的GPT-5以及带推理模式的GPT-5 Reasoning。各项评测结果均大幅超越当前现有其它模型，都是第一！且都是断档领先！

OpenAI 正式发布了其最新模型 OpenAI o3-pro，这是其旗舰模型 o3 的专业增强版。o3-pro 专为需要“更长时间思考”的复杂任务而设计，其核心亮点在于极致的可靠性和准确性，尤其在数学、科学和编程等专业领域表现卓越。根据OpenAI引入的全新“4/4可靠性”评测标准，o3-pro 的性能远超前代，OpenAI官方强调o3-pro在处理高难度、高风险任务的能力上实现了质的飞跃。

OpenAI再次发布GPT-4o更新版本，版本号为GPT-4o(2025-03-26)，本次发布的GPT-4o模型在性能、易用性和协作能力上迎来多项优化，进一步提升了模型的直觉性、创造力和任务执行能力。此次更新聚焦于 STEM 与编程问题解决、指令遵循精度以及自然交互体验，各方面评测进步明显，超过了GPT-4.5。

2025年3月20日，OpenAI 推出了三款新模型——gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 和 gpt-4o-mini-tts——标志着自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 领域的重要进步。这些模型基于 GPT-4o 架构，旨在为开发人员和用户提高准确性、自定义能力和可访问性，与 OpenAI 对于代理式 AI 系统的更广泛愿景一致。本文提供了对每个模型、其能力、定价、可用性和竞争环境的详细审查，确保技术和非技术受众都能全面理解。

OpenAI 于 2025 年 2 月 27 日发布了 GPT-4.5，作为其语言模型系列的最新版本。尽管具体的技术细节因商业保密而未完全公开，基于现有信息和合理推测，DataLearner提供更具体的数据和分析，同时补充更多来自用户的评价。

最近，一张截图在网络上流传，显示OpenAI安卓客户端的应用字符串文件（strings.xml）中出现了关于GPT-4.5的相关描述。这一发现引发了广泛关注，暗示OpenAI可能即将推出其最新的大型语言模型——GPT-4.5。该信息最早由开发者 @bitbor91 发现并分享，截图内容似乎来自ChatGPT安卓客户端的应用资源文件。

三个小时前，Sam Altam在推特上说明了OpenAI未来的大模型路线图。比较重磅的消息是即将在未来几周发布GPT-4.5，并且在几个月后发布GPT-5。

2025年1月31日，OpenAI在Reddit上举办了一场AMA（Ask Me Anything）活动，参与者包括Sam Altman、Mark Chen、Kevin Weil、Srinivas Narayanan、Michelle Pokrass和Hongyu Ren。他们分享了关于模型更新、未来功能、定价策略以及OpenAI对AI和AGI（通用人工智能）的宏观愿景。以下是此次问答的关键内容，并附有相关解释。这里最重要的信息可能是Sam透露认为当前OpenAI的闭源方式可能是历史错误的一方！

几个小时前，OpenAI开启了今年密集的产品发布时间，本次发布会持续12天，直播12天。几个小时前，第一个发布的产品宣布，那就是OpenAI o1模型的正式版。同时也开启了一个全新的ChatGPT付费计划，即ChatGPT Pro，每个月200美元，可以不限量使用所有模型。本文详细介绍OpenAI o1模型。

在写作和编程中，使用 ChatGPT 帮助用户处理各种复杂任务已变得越来越普遍。然而，这个过程中仍然存在一些挑战，比如上下文追踪不够连贯、实时反馈不足，以及在编程时难以精确地处理错误或优化代码。为此，OpenAI发布了一个新的特新：Canvas，它是为了解决上述问题而设计的一个全新工具，集成了写作、编程和实时协作的功能。

OpenAI发布了一个全新的针对逻辑推理优化的大语言模型o1模型。官方宣称其推理能力相比较当前的大语言模型（GPT-4o）有了大幅提升。OpenAI宣称o1模型在编程竞赛问题（Codeforces）中排名第89百分位，在美国数学奥林匹克（AIME）的资格赛中位列美国前500名，并且在物理、 生物和化学问题的基准测试（GPQA）上超越了人类博士水平的准确率。