大家吼，我是 Ai 测评的老章
Codex 越来越拉了 一文中我说 OpenAI 最近每天都要搞新闻，模型不如 A 社，速度巨慢，消耗极快这些问题需要尽快解决
Tibo 开启了 28 天不更新就重置计划，他好像一直不知道大家想要的是什么
不过，刚刚更新的 GPT-6 边思考边回答和 Intelligent UI（智能交互界面）大家还是很买账的
这次 GPT-6 的边思考边回答彻底重构了这种先憋完再输出的单向链路！
它把深度思考和答案组装做成了交叉流式协同：
模型一边继续在深层思考后续的推理分支，一边会把当下已经确认的阶段性结论、背景铺垫与核心要素先行组织输出给用户！
以往生成复杂界面需要等整个 HTML/JS 代码写完才能渲染，现在是模型一边推理，组件编译器一边在前端同步流式解析构建！你在屏幕前看着一个按钮、一个卡片、一个滑块如同搭积木一样实时生长出来，响应几乎零卡顿
我实测了几个例子，发现它并非每次都可以触发，用 GPT-6 更容易触发，在工作模式更容易出发，GPT-5.6+ Codex 模式难以触发
同样的提示词，没有触发 Intelligent UI 是这样的
提示词：
请用“每天买咖啡、面包和牛奶”这个生活场景，向一个没有经济学基础的人解释通货膨胀。我不想只看定义，想亲手改几个价格，看看一篮子东西的成本会怎么变。
请做一个可交互的简化购物篮。基期设定为：咖啡每杯 10 元、购买 10 杯；面包每个 5 元、购买 20 个；牛奶每盒 8 元、购买 10 盒。以上都是虚构教学数据。固定购买数量，让我分别调整三种商品的当期价格，并同步显示基期成本、当期成本、以基期为 100 的价格指数和涨幅。用图表展示各商品对成本变化的贡献，并明确这只是教学模型，不等于真实 CPI 的完整统计方法。
提示词：
周六晚上 6 点半，朋友来我家吃饭，目前 6 个人，可能增加到 10 人。厨房只有两个灶和一个电饭煲，没有烤箱。帮我安排一顿准备难度适中的中式家宴，尽量避免客人到了我还一直在厨房忙
请把方案做成可以操作的家宴计划：能调整人数和开饭时间，查看菜品卡片、对应食材用量、采购清单和做饭时间轴。人数改变时，采购量要同步更新；开饭时间改变时，关键准备节点要一起调整。备菜步骤可以勾选完成。注意两个灶的使用冲突，不要把烹饪时间简单按照人数成倍放大。
提示词：
给我一个可以直接在聊天里玩的复古像素小游戏：小猫在画面底部左右移动，接住掉下来的鱼，同时躲开掉下来的靴子。画面简单一点，但我要能马上开始玩。
规则是接到一条鱼加 10 分，碰到一只靴子减少一条生命，初始有 3 条生命，每局 60 秒，时间结束或生命耗尽时结算。提供开始、暂停、继续和重新开始按钮，支持键盘左右方向键，也提供屏幕上的左右移动按钮。分数、生命和倒计时要实时更新。只做一个完整的小回合，不要扩展登录、排行榜或后端，也不要只给游戏截图、规则说明或代码。
提示词：
我刚开始学摄影，想拍夜晚走动的人，但总分不清快门、光圈和 ISO 分别影响什么。请用一个能调整参数的演示教我，不要一上来就给一堆公式。
请设置一个固定的教学场景，里面有移动的人物、近处物体和远处背景。提供快门、光圈和 ISO 三组可调整控件，调整时，场景示意和简短解释同步展示亮度、运动模糊、背景虚化和噪点的变化方向。能恢复默认参数，也能并排比较调整前后。明确这是教学近似，不要把它包装成某款相机的真实成像或实测结果。
提示词：
我总把两件事混在一起：“硬币抛得足够多，正面比例会接近一半”，以及“已经连续出了好多次正面，下一次应该轮到反面了”。请用一个可以亲手操作的抛硬币实验，帮我理解这两种想法有什么区别。
抛硬币实验：可以一次增加 1 次、10 次、100 次或 1000 次投掷，显示累计投掷次数、正反面数量，以及正面比例随次数变化的折线图。默认正面概率是 0.5，也能调整成偏置硬币，并显示相应的概率参考线。能重置实验。结果必须来自随机抽样，不能预先写死一条越来越平滑的曲线。
提示词：
帮我规划一个从杭州出发、去德清和安吉的两天一夜亲子自驾路线，两大一小。偏好自然风景、轻松散步和适合孩子停留的地方，不想高强度爬山，每天开车尽量不超过两小时。先做不绑定具体日期的路线草案。
请把路线放到聊天里的可交互地图和每日行程中。点击停靠点能看到停留建议、预计车程和适合去的理由；能在“少开车”和“多看自然”之间切换，并同步调整路线。标明哪些信息是估算。涉及开放时间和票价时，请先核实来源，没核实的不要编造。只做规划，不预订、不付款。
提示词：
帮我拆解一台台式电脑的内部结构，让完全不懂电脑的人也能看懂：CPU、显卡、内存、SSD、主板、电源和散热风扇分别干什么，它们又是怎样配合工作的？
请直接在聊天里用可交互的结构示意图展示。点击某个部件时，高亮它，并显示简短说明和它与其他部件的连接关系。提供“日常办公”“玩游戏”“运行本地 AI”三个场景，切换后突出各场景主要涉及的部件。结构要清晰准确，不必追求写实 3D，也不要虚构实测功耗、速度或占用率。
其实，这个功能，我在豆包中很早之前就发现了，很多回答，它倾向于给出可交互图解
我又拿相同提示词试了一下，效果居然不输 ChatGPT
花里胡哨的功能最能吸引注意力，但是我比较看重模型本身能力的提升
大模型世界，模型能力就是一切，一俊遮百丑
这次 OpenAI 针对不同用户梯队，对底座模型完成了全套换代更新：
- GPT-6 Sol：主力旗舰版本，专门配备给 ChatGPT Plus、Pro、Business 以及 Enterprise 企业版订阅用户，拥有满血的思考深度、全套 Intelligent UI 调度能力以及极高的并发处理阈值
- GPT-6 Luna：轻量普及版本，全量推送给全球海量的 Free 免费版和 Go 用户，同样支持日常对话与基础智能 UI，日常响应极为轻快敏捷
- Codex 与 Work 专区：这次更新暂时仅针对 ChatGPT 对话端，Codex 编程专区和 ChatGPT Work 企业工作流中依然沿用此前 9 月份的版本矩阵，后续会逐步统一步伐
OpenAI 官方内部评测给出的实测数据：
- 在高价值的日常复杂 Agent 任务中，GPT-6 Extra High 的首字响应时间，直接拉平到了上一代 GPT-5.6 Medium 的极速水平，而最终任务的综合完成度得分甚至超越了过去的 GPT-5.6 Extra High
- 在需要联网搜索检索最新信息的复杂场景下，GPT-6 Instant 的平均首字吐出速度，比 GPT-5.6 Instant 还要整整快出 44%
- 更加关键的是，它大幅减少了无效的搜索抖动，能够更精准地抓取支撑论据的关键页面，避免大模型在全网胡乱瞎逛浪费 token
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遇到复杂的数理逻辑、编程或者 Agent 规划任务，模型在后台疯狂开动思维链，屏幕上一片漆黑或者只转一个思考圈圈，往往一憋就是几十秒甚至一两分钟，用户根本不知道它卡死没有，心理压力拉满
总结
GPT-6 + Intelligent UI 正在将回答本身正在直接演变成即用即弃的微型软件，整个 IT 行业和应用生态的生存法则，恐怕要迎来一次大清洗：未来很多传统软件完全没有单独存在的必要了
以前软件是开发者写死、打包上架、用户下载安装的静态程序；未来软件的概念会被彻底解构，直接附着在每一次即时自然语言交互之中，需要时动态生长，用完即刻消散
大模型厂商的超级 App 会像黑洞一样，把海量的碎片化需求全部吸入对话框
