順便說一下，我基本上已經完全停止使用 Opus，現在我有幾個 Codex 標籤頁在處理 3 個代碼庫（HVM、Bend、Kolmo）中的不同任務，進展從未如此激烈。我的工作基本上就是將明確指定的任務交給 Codex，並審查它的輸出。 OpenAI 並沒有支付我，也不在乎我。這款模型實在是太優秀了，而人們看不到這一點讓我意識到你們中的大多數人可能把聊天機器人當作女朋友或其他什麼，而不是用來協助複雜的編碼任務。

當我們在訓練codex時，我們需要一種格式來引導模型，並想出了類似於robots.txt的格式。這是為了所有的代理，而不僅僅是codex。很高興它現在成為了一個標準！

有趣的事實：響應 API 是專門為一個模型需要進行複雜任務並調用多個工具的世界而構建的——很高興聽到 @augmentcode 的人們正在充分利用它！

Codex CLI 現在可以與您的 ChatGPT 登入一起使用，Plus 和 Pro 計劃中包含慷慨的 GPT-5 使用配額。 $ brew install codex $ codex 就是這麼簡單。

目前使用GPT-5的提示優化器可以獲得意想不到的收益。

公告：要在 Cursor 中充分利用 gpt-5，請前往模型設置並選擇 *gpt-5-high（啟用代理模式和最大模式切換）*。這會稍微慢一些且成本更高，但如果你在尋找絕對最佳的體驗，這就是了。gpt-5 的推理努力程度為中等。

GPT-5 黑客松發佈明天開始-300 單位。沒有補貨。

本週回顧： OpenAI 🤝 AMD Augment Code AWS Baseten BBVA Bolt Cerebras Clay Cline Cloudflare Cognition Cursor Databricks Factory Fireworks AI Gitlab Groq Hugging Face Inditex Jetbrains LM Studio llama.cpp Lovable Manus Notion NVIDIA Ollama Salesforce Together AI Uber Vercel vLLM Windsurf

GPT-5 在遵循指令方面非常出色——但這意味著在使用時您可能需要更新您的提示。 幸運的是，您可以使用我們新的提示優化器來優化現有的提示，使其與 GPT-5 配合良好，感謝 @CorwinCheung_ 和 @jillian_khoo!

GPT-5 Nano 是任何實驗室提供的最便宜的推理模型 – $0.05/$0.40。 它的智能密度驚人，SWE-Bench 超過 54%，在 "高" 推理上接近 10% FrontierMath。直到一月，沒有任何大小的模型達到過這兩個標準 – 它在這兩個評估中都超越了 o1、DeepSeek R1 和 Claude 3.6 Sonnet。 Nano 被優化為函數調用和指令跟隨，針對低延遲、低成本的代理 API 使用案例。我們希望這個模型（連同 GPT-OSS）能解鎖新的使用案例，使推理變得無處不在。 儘管我對這些小模型感到興奮，但我對下一個模型更感興奮 – 我們在學習的過程中，仍然有許多低垂的果實可以摘取。