BREAKING · 发布解读 2026.07

　　拼参数就能赢？

　　ChatGPT大更新！

　　下半场拼工作流

　　三兄弟模型 · work agent 落地 · 闭环成了

　　ChatGPT 5.6 + Work

　　OpenAI Agent

　　4 Parts + Conclusion

　　滑动

　　PART 01

　　GPT 5.6 三兄弟

　　强在哪里

　　PART 02

　　ChatGPT Work

　　work agent 落地

　　PART 03

　　西兰花数学题

　　说明了什么

　　PART 04

　　实战怎么用

　　谁能用

　　PART ///

　　道与术

　　大家好啊，我是甲木。

　　家人们，盼星星、盼月亮，今天凌晨，终于把ChatGPT 5.6给盼来了。而且不止一个。

　　这场发布会 OpenAI 一口气端出俩：一个是新模型 GPT-5.6，

　　一个是全新的 Agent 工具 ChatGPT Work。

　　先来看看官方ChatGPT Work 的介绍视频：

　　官方 ChatGPT Work 视频介绍

　　最有意思的是隔壁友商。

　　Claude 看完这场发布会，连夜宣布「我们重置了大家的额度」，Codex 那边主管重置的 Tibo 还回了句。

　　昨天还跟朋友吐槽，天才程序员（Fable5）陨落了。。

　　一觉起来，我又行了！

　　降价的降价，重置额度的重置额度，神仙打架，爽的是我们用户。

　　好，我们挨个来看一下这次的更新。其实六月我写过一篇 Codex 的发布会前瞻——

　　Codex 正在从coding agent变成work agent，而且要把 Codex 直接塞进 ChatGPT。

　　今天，全兑现了。一个个说。

　　01

　　PART

　　GPT 5.6 三兄弟，强在哪里

　　THREE MODELS · 一个梯队三个身位

　　GPT-5.6 这次不是一个模型，是仨。

　　Sol，旗舰，意思是太阳。

　　Terra，均衡，意思是地球。

　　Luna，轻量，意思是月亮。

　　怎么看都眼熟对吧，数字 + 能力，一个梯队三个身位——这不就是Opus / Sonnet / Haiku的路子。咱也不知道跟谁学的 emm。

　　但这次我要替 OpenAI 说句好话。它总算把命名规则给捋顺了：数字管新旧，名字管强弱。5.7 Sol 一定比 5.7 Luna 强，6.0 Luna 一定比 5.9 Luna 新。

　　✦ 小道消息

　　据说 GPT6 系列继续开始「大力出奇迹」了，又要开始卷模型参数..

　　官方给出的核心变化，不只是「更聪明」，而是每个 token 能换到更多有效工作。

　　在 Agents' Last Exam 这个长链路专业任务评测上，Sol 拿到53.6 分；在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Sol 是80 分。更重要的是，官方强调它完成同类编程任务时，用的输出 token 更少、耗时更短、成本也更低。

　　跑分当然不能当圣旨。

　　OpenAI 自己最近也在提醒行业：有些 benchmark 的题目会坏掉，有些会被模型「刷题」刷穿。真实生产力，还是要看模型能否稳定地接住上下文、调用工具、发现问题、交出结果。而 GPT-5.6 的提升，恰好集中在这些地方。

　　它可以先写一段轻量程序，协调浏览器、文件和其他工具，再把中间结果汇总回来；面对特别复杂的任务，ultra模式会并行调度多个 Agent。它生成网页后，也不只是把代码扔给你，而是能用 computer use 去检查实际渲染效果，发现视觉或交互问题再修一轮。

　　这件事听上去很小，但很关键。

　　以前很多模型像一位会写方案的实习生，第一稿很快，交付前的自检却得你来。现在的 GPT-5.6，更像是多了一道「自己先验收」的工序。

　　发布页放了一排 demo：帆船游戏、博物馆网站、发条村庄小游戏、室内设计演示，还有几个交互可视化——万花尺、波的干涉、GPT 分词器原理。

　　知识工作也是同一个逻辑。

　　OpenAI 重点展示了它如何把 Slack、Notion、Google Drive、Microsoft 365 里散落的笔记、邮件、表格，整理成能分享的文档、表格和 slide。说白了，AI 不再只负责给你一段回答，它开始要为一个可交付的成品负责。

　　02

　　PART

　　重头戏 ChatGPT Work：work agent 真落地了

　　WORK AGENT · 一句伏笔的成品

　　说回开头那句伏笔。六月我说，Codex 在从 coding agent 变 work agent。

　　ChatGPT Work，就是这句话的成品。当你再打开更新后的 Codex 时候，它提示——

　　它对标的是 Claude Work，底子还是 Codex，加了个 work 模式做了点调教。桌面、手机两端打通，一个任务能跨设备接力。

　　office 三件套——文档、PPT、表格——自然不在话下。它甚至能看完客户的邮件，自己去把客户那份 deck 给改了。

　　当然，这次最牛逼的新功能，还是Sites。

　　— site 路径

　　这个词，六月那篇我专门讲过：把你的想法、分析、计划，变成一个可交互的网页或 web app，生成一个 URL，直接甩给团队或者公开。

　　当时它还挂在 Codex 的 Business / Enterprise preview 里。这次，它落进了 ChatGPT Work，一会看实测。

　　一个 App，三个入口

　　这次新桌面 App 的改动很有意思。

　　原先独立的 Codex App，被并进了新的 ChatGPT 桌面端。里面有 Chat、Work、Codex 三个入口：Chat 用来讨论和获得答案，Codex 负责代码与更深的技术执行，Work 则面向跨工具、跨文件、跨时间的真实项目。

　　它们的边界未必会永远这么清楚，但用户的心智会清楚很多。这才是 Codex 真正的大规模分发。

　　Work 的背后，是 GPT-5.6 模型家族和 Codex 技术。它可以通过 plugins 连接 Slack、Teams、Google Drive、SharePoint、邮箱、日历、CRM、项目管理工具等上下文；还内置浏览器，支持一次性任务和定时任务。

　　✦ 顺带一提

　　还有个ultra模式挺有意思：同时跑 4 个 Agent 并行处理，专治特别复杂的任务，Pro 和企业用户能开。

　　把这几件事连起来看：ChatGPT 是几亿人每天打开的入口。以前 Codex 是个你得单独打开、还不一定知道啥时候该用的 app。

　　现在它成了ChatGPT 里随手可调的一档能力。这一步，才是 OpenAI 敢说「for every role」的底气。

　　03

　　PART

　　西兰花、数学题和谷物生意，说明了什么

　　REAL WORLD · 进入具体的行业现场

　　这两天 OpenAI 在 X 上转发的几个案例，挺有意思。

　　北海道有一位种植西兰花的农民，用 ChatGPT 和 Codex 管理 100 公顷农场：温室控制、卫星巡田、病害识别、经营数据，都被连进了自己的系统里。

　　还有一个「餐桌上的谷物生意」案例，一家人用 GPT-5.6 做经营分析和工作面板。听起来有点像 AI demo，但也正因为它不是什么硅谷创业公司，反而更能说明问题。

　　模型能力开始从写代码、做报告，进入很具体、很琐碎的行业现场。

　　数学案例更值得冷静看。

　　OpenAI 此前宣布，其内部模型自主解决了 Erdős 在 1946 年提出的一个离散几何猜想，外部数学家对证明进行了核验；Sam Altman 也在 X 上把它称作 GPT-5.6 的「发现新数学」时刻。严格说，官方数学文章写的是 internal OpenAI model，并没有在正文里把成果直接标为 GPT-5.6。

　　但不管最终模型标签怎么界定，这个信号已经很明确：我们讨论 Agent 时，它开始有机会进入过去需要长期专业判断的场景。

　　当然，离「自主替代专家」还远得很。数学证明有外部核验，农场系统也依赖人搭起传感器、业务规则和最终决策。

　　真正厉害的，从来不是 AI 凭空做了一个动作。

　　而是有人把自己的专业、数据、工具和验收标准，接成了一条能反复跑的工作流。

　　OpenAI 公布的企业案例也在证明这点。Virgin Atlantic 把原本要数周的航线与旅程对标工作压缩到数小时；Zapier 用它做销售线索分诊和管理看板；NVIDIA 则把活动前的 Excel 分析流程自动化，释放了约 40% 的人工分析时间。

　　这是把人的时间，从搬资料、对口径、改格式这些低价值环节里拿回来，让人去做判断、协调和拍板。

　　04

　　PART

　　实战：怎么用、谁能用

　　HANDS ON · PPT 与 Site 实测

　　ChatGPT Plus 用户今天就能用 GPT-5.6 了，Pro 用户能用 GPT-5.6 Sol，medium 及以上 effort 设置就行。

　　一键根据模板生成 PPT

　　设计类的这一块，其实我们还是需要去经过一些 skill 去进行配置的。

　　然后这里呢也可以预告一下，我这边实现了一个关于根据目标模板去一键适配 PPT 样式的 Skill，然后让 Codex 帮我去完成，效果非常好。

　　比如，我今天要去「观猹」做个分享，他们给的模板是这样：

　　通过 Skill 排版之后，能够直接基于目标模板的样式，自己去设计匹配的字体和素材。然后根据我整体的分享大纲内容，来给我生成配套的 PPT 组件，而且是真正的、可编辑的 PPT。

　　后续考虑把这个 Skill 开源，同样也能适配国内 Agent。

　　Site 站点实测

　　比如，我直接让它根据我当前的这个公众号排版的 GitHub 项目，帮我创建一个介绍这个公众号排版工具的网站。这个介绍公众号排版工具的网站要写得详细且具体。

　　— site 实测

　　它会直接给我生成一个网站，但是不知道为啥我测试的时候，显示没有接受部署请求...

　　生成的是「票据风」的主页。

　　Site 实测演示 GIF

　　其他还有很多场景，我还没来得及测，接下来会多测一波，看看它的真实项目体感，到时候再跟大家分享！

　　LAST

　　结语：道与术

　　CONCLUSION · 工作流才是护城河

　　六月那篇结尾，我拆过 Codex 更新的三件事：Plugins 解决接入，Annotations 解决反馈，Sites 解决交付。当时还缺两块——一块是够硬的模型底座，一块是统一的入口。

　　这次，5.6 把底座补上了，一个 App 把入口补上了。

　　闭环，成了。

　　AI 竞争的上半场拼模型，下半场拼工作流。

　　模型强不强，当然重要。但真正决定你能不能用出价值的，是你有没有把自己的工作，拆成Skills、上下文、工具连接、可交付成果。

　　你是运营，就搭运营的 Agent 工作流。

　　你是分析师，就搭数据分析的工作流。

　　你是老板，就搭项目推进、决策记录、复盘追踪的工作流。

　　模型每隔仨月就打穿一次上限。

　　而工作流，是你自己的护城河。

　　欢迎有实测 GPT-5.6 的朋友在评论区交流一下感受～

　　我先去睡觉了。。

　　以上。

　　我是甲木，热衷于分享一些 AI 干货内容，同时也会分享 AI 在各行业的落地应用。

　　THANKS FOR READING