GPT-5.5 Instant取代GPT-5.3 Instant,成为所有用户的ChatGPT默认模型。该版本的发布主要围绕三个可量化的改进:
该模型在AIME 2025数学测试中得分81.2,相较GPT-5.3 Instant的65.4分有显著提升;在多模态推理基准测试MMMU-Pro中得分76分,而上一代模型为69.2分。
OpenAI推出了GPT-5.5 Instant的新版本,旨在使回复更简短、更少使用项目符号、更具对话感。OpenAI研究负责人Michelle Pokras描述之前的模型“过于依赖项目符号”,并称新版本在“谄媚性、事实性和多语言表现”方面有所改进。
OpenAI的发布说明称,此次更新让GPT-5.5 Instant“更易读,在日常对话中更自然,在日常协助任务中节奏感更好,减少了过长的回复或密集的项目符号”。
Canvas功能被退役,涉及GPT-5.5 Instant和GPT-5.5 Thinking。此前使用Canvas侧边栏进行的写作和编程任务,现在将以内联写作块和代码块的形式直接显示在聊天线程中。付费用户在过渡期内仍可通过遗留模型访问Canvas。
围绕5月更新的用户反馈呈现出明显的两极分化:
OpenAI自己的文档证实,Plus用户每3小时内最多可发送160条GPT-5.5消息,超过此配额后,“系统将静默切换至mini模型,直到配额重置”——这一政策或许解释了用户感知到的部分不一致性。
6月24日的快照因其缺乏的细节而格外引人注目:没有行为描述,没有功能说明,也没有性能对比。变更日志只有一句话。这与OpenAI将chat-latest视为一个滚动测试目标的做法一致,但这让用户和开发者无法对变化有清晰的预期。
关于6月24日更新专门改进了用户意图理解、复杂约束处理或购物与本地推荐功能的说法,无法从现有来源得到证实。这些功能属于更广泛的GPT-5.5生态系统的一部分——4月23日的GPT-5.5旗舰版发布强调了“更快地理解你正在尝试做的事”,而2026年3月的ChatGPT发布说明则介绍了一种交互式购物研究体验——但两者都与6月24日的快照无关。
自5月5日发布以来,GPT-5.5 Instant在事实准确性、回复简洁性和对话口吻方面均取得了有意义的改进。6月24日的快照延续了定期更新的模式,但缺乏文档来验证具体的行为变化。感受到模型表现不一致的用户,可能遭遇的是静默的mini模型回退策略,而非模型本身性能下降。对于在生产环境中依赖chat-latest的开发者而言,由于变更日志缺乏细节,针对每个快照针对你的具体用例进行测试仍然至关重要。
GPT-5.5 Instant取代GPT-5.3 Instant,成为所有用户的ChatGPT默认模型。该版本的发布主要围绕三个可量化的改进:
该模型在AIME 2025数学测试中得分81.2,相较GPT-5.3 Instant的65.4分有显著提升;在多模态推理基准测试MMMU-Pro中得分76分,而上一代模型为69.2分。
OpenAI推出了GPT-5.5 Instant的新版本,旨在使回复更简短、更少使用项目符号、更具对话感。OpenAI研究负责人Michelle Pokras描述之前的模型“过于依赖项目符号”,并称新版本在“谄媚性、事实性和多语言表现”方面有所改进。
OpenAI的发布说明称,此次更新让GPT-5.5 Instant“更易读,在日常对话中更自然,在日常协助任务中节奏感更好,减少了过长的回复或密集的项目符号”。
Canvas功能被退役,涉及GPT-5.5 Instant和GPT-5.5 Thinking。此前使用Canvas侧边栏进行的写作和编程任务,现在将以内联写作块和代码块的形式直接显示在聊天线程中。付费用户在过渡期内仍可通过遗留模型访问Canvas。
围绕5月更新的用户反馈呈现出明显的两极分化:
OpenAI自己的文档证实,Plus用户每3小时内最多可发送160条GPT-5.5消息,超过此配额后,“系统将静默切换至mini模型,直到配额重置”——这一政策或许解释了用户感知到的部分不一致性。
6月24日的快照因其缺乏的细节而格外引人注目:没有行为描述,没有功能说明,也没有性能对比。变更日志只有一句话。这与OpenAI将chat-latest视为一个滚动测试目标的做法一致,但这让用户和开发者无法对变化有清晰的预期。
关于6月24日更新专门改进了用户意图理解、复杂约束处理或购物与本地推荐功能的说法,无法从现有来源得到证实。这些功能属于更广泛的GPT-5.5生态系统的一部分——4月23日的GPT-5.5旗舰版发布强调了“更快地理解你正在尝试做的事”,而2026年3月的ChatGPT发布说明则介绍了一种交互式购物研究体验——但两者都与6月24日的快照无关。
自5月5日发布以来,GPT-5.5 Instant在事实准确性、回复简洁性和对话口吻方面均取得了有意义的改进。6月24日的快照延续了定期更新的模式,但缺乏文档来验证具体的行为变化。感受到模型表现不一致的用户,可能遭遇的是静默的mini模型回退策略,而非模型本身性能下降。对于在生产环境中依赖chat-latest的开发者而言,由于变更日志缺乏细节,针对每个快照针对你的具体用例进行测试仍然至关重要。