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Dustin's AI Lab
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兩大模型商輪流自作孽,公司要做好備援

上課帶 Codex 慢到十幾分鐘才回一個 turn,OpenAI 砍速度砍額度,Anthropic 前陣子也要關過。兩家輪流自作孽,公司要仰賴商業 AI 做 Agent,就得先做好備援。

目錄
  1. OpenAI:砍速度,砍額度,什麼都砍
  2. A\ 這邊:前陣子要關,現在大門敞開
  3. 封號:寧可錯殺一百
  4. 兩三個月前,風向是反的
  5. 做好備援
  6. Codex 的另一個問題:防禦式語氣

10/06 早上上課帶 Codex,慢到炸,都已經開 6.1 Sol low effort fast mode 了,還是慢到十幾分鐘才能回來看下一個 turn,雙開都解決不了尷尬⋯

還好林北以前是 150 人教室的大班講台磨練出來的,我只能發揮傳統教學技藝,各種尬聊,聊規劃、聊理想、聊未來的架構,然後也故意打開我的 Claude Code 示範,讓客戶看看速度差距。

OpenAI:砍速度,砍額度,什麼都砍

OpenAI 最近確定是關了。砍速度,砍額度,什麼都砍,送重置已經被看破手腳。

X 上 @mylifcc 有一張實測截圖:Astra、5.6 Sol、Luna 的速度全部被降低到原來的 60%,GPT-6.1 Sol 更是降低到 15 tok/s。

X 網友 @mylifcc 的實測截圖,統計各個 GPT 模型每秒輸出 token 數,標題寫 Astra、5.6 Sol、Luna 的速度全部降到原來的 60%,GPT-6.1 Sol 降到 15 tok/s

過去幾天 codex 慢到靠杯的元兇,看來就是這個⋯?

OpenAI 官方帳號貼文截圖:釋出一批由內部前沿模型產出的數學成果,附 openai/math 的 GitHub 連結

眼看他起朱樓,眼看他宴賓客,眼看他樓塌了~

最近讓 GPT 6.1 Sol 做的事情中,我最滿意的是做這張梗圖:

三格梗圖,標題依序為「眼看他起朱樓」「眼看他宴賓客」「眼看他樓塌了」,各貼一則 OpenAI 的 Tibo 的貼文:Codex 週用戶破三百萬並重置額度、Astra 提前上線並全面重置、重新開放 Pro 200 美元訂閱但用量計算改成實際只剩舊方案一半的 API 額度。圖底註明由 GPT 6.1 Sol 製作

做正事又慢又卡,找素材、做 meme 圖臭自己東家竟然做得又快又好,果然是 OpenAI 口中最接近人類的 AGI(?

6.1 在知識工作上一樣爛,我另外寫過為什麼 GPT 6 Sol / Luna 用起來這麼蠢。現在 codex 只能讓他去做爬蟲等單點任務了,我也是真的很心累。我反覆搬家的紀錄在這篇。

A\ 這邊:前陣子要關,現在大門敞開

A\ 則是前陣子要關過,最近又大門敞開了,尤其是 O 5.5,簡直 cp 怪物。

以下是我最新的實測,100 USD 開出 5469 大禮包。

所以我現在最大的願望就是希望 OAI 能夠稍微爭氣一點,這樣:

  1. A\ 才不會一家獨大拿翹
  2. O 才不會有更多人逃難過來把算力擠爆

拜託 OAI 快點振作,不然太多人逃難過來,到時候 A\ 算力不夠遭殃的又是我們。

封號:寧可錯殺一百

講到封號,其實要逃真的很難,因為他們的數位指紋識別抓法設定,就是完全不在乎 Type 1 Error,拼了命的要降低 Type 2 Error,也就是「寧可錯殺一百,不願放過一人」。

不過這其實可以很好理解,因為企業戶才是他們的收益主要來源。

訂閱戶他們是賠本 50 倍補貼的,但是被假號蒸餾的巨大風險又是來自於這些訂閱戶,所以錯殺好幾百個也不會影響到他們的收益。

更重要的是兩大模型商歷史上的重要上位時刻,靠的大多都是對手的失誤。只要錯殺比例不要高到大屠殺級別的比例,社群很難有感也很難跳槽到對面。

要不是 OAI 亂七八糟,A\ 哪敢那麼囂張。

兩三個月前,風向是反的

兩三個月前,風向是 A\ 明明原本領先,為什麼會被 OAI 瘋狂搶走客戶?

Opus 5 上線的時候,本來想說他們很勇敢。後來想一想,Claude 一到日都有 outage 過,他們壓根就不在乎 uptime。

怎麼知道一間模型商要開始逆風了?就是他們一直推各種花里胡俏終端應用的時候。想想 Claude Design 那時誇張的一天一上新,想想 OpenAI Sora 的社交短影音 App。當這些東西收斂、剪枝的時候,模型商就要開始順風了。

其實就意識到這兩家會輪流自作孽就好,平常心就好。

做好備援

我在課堂上也明確地說:這些模型商就是皮癢身子賤,輪流做死被唾棄的;如果公司未來要仰賴商業 AI 做 Agent,那就要做好備援,不然模型躺了公司也跟著躺了。

Codex 的另一個問題:防禦式語氣

之前看到一則諷刺,好好笑,這種防禦式寫作我看 Codex 的嫌疑很大:「好的,我會誠實揭露我的睡眠狀態。我會分清楚『閉目養神』、『淺眠』與『深眠』,不會把三種狀態合併計算。我也會用 SHA-256 驗證睡眠時長與夢境內容一致。」

我請 Claude 派 subagent 去用 /history-find 抓 codex 防禦性寫作的口癖:我很不喜歡他過度強調「不能、不可以、不⋯不代表⋯」的說話方式,想知道是 harness 的問題還是 base model 的問題,為什麼同一套 sync harness,Claude 就不會這樣,codex 就會?是不是要在 sync 外加入專門給 codex 的 patch,讓他不要這樣說話?

終端機截圖:我請 Claude 派 subagent 去用 history-find 抓 codex 防禦性寫作的口癖,問是 harness 還是 base model 的問題,Claude 回覆接著派 subagent 去查 Codex 的口癖

調查結果:主因在 Codex 的 base model,不在 sync harness。但 harness 有一個缺口,讓 Codex 沒有東西把語氣拉回來,所以要給 Codex 加一段專用語氣設定,放在 sync 範圍外。

證據是近 30 天的對話(Codex 393 則、Claude 3136 則,只算 150 字以上的訊息):

指標CodexClaude
否定字總量(每 100 字)2.522.52
防禦句型(每千字):不代表/不等於/不是…而是/不能直接/只能1.801.13
「不代表/並不/不等於」(每千字)0.490.08
有防禦句型的訊息比例48%36%

兩邊否定字的量一樣多,差別在句型。Claude 說「不」是在描述事實;Codex 會多走一步,先替你擋掉誤讀,例如「X 不等於 Y,不能推論 Z」。

為什麼不是 harness 造成的:給兩邊的指令密度差不多,全域層每千字禁止詞 Claude 1.61、Codex 1.92,skills 是 1.39 對 1.38,各專案層幾乎相同,這點差距解釋不了 1.6 倍的句型差,更解釋不了 6 倍的「不代表」。sync 只做原樣複製、連結或翻譯,沒有任何語氣處理。真正的差別在語氣設定:Claude 這邊有 Dustin’s Style 的 output style,用正面描述說明要什麼語氣;Codex 只有 personality = “pragmatic”(config.toml 第 3 行),其餘就是滿滿的禁止清單,沒有任何正面引導。另外有一個可能的加成(推論,未實測):「負向斷言必須驗證」這類規則,可能讓 Codex 把「查不到」固定寫成「不能推論…」這種防護句。

終端機截圖:Claude 的調查結果與數據表,列出 Codex 與 Claude 的否定字總量、防禦句型每千字數量、「不代表」每千字數量與有防禦句型的訊息比例,並說明為什麼不是 harness 造成的

建議做法:把語氣設定放在 ~/.codex/config.toml 頂層的 developer_instructions,不放 AGENTS.md,因為 AGENTS.md 是 sync 的翻譯目標,會被覆寫。草稿如下:

developer_instructions = """
用肯定句先說結論與下一步,再補必要的限制。
限制只寫一次,放在最相關的那句裡,不另開「不是…而是…」的澄清。
未驗證的事用「尚未驗證 X」陳述事實,不推論對方的誤解。
回報成果時說做了什麼、結果是什麼;沒做的事只在影響決策時提。
語氣像資深同事交接:簡短、確定、不替讀者預防誤讀。
"""

拿 Codex 的原句試改兩句:

終端機截圖:Claude 建議把語氣設定放在 config.toml 的 developer_instructions,附草稿與兩句 Codex 原句的改寫對照


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