2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

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用 AI 最快乐的事情，莫过于在重置前的几分钟，把所有订阅的两个 200 刀账号周额度物尽其用的用完，用来做有解决问题的东西，而非 Demo 是最爽的。 这次 Claude 和 Codex 我都是在周三送的 Reset 给重置的，Codex 使用 GPT-6 Astra Medium 很快就用完了，主要用来帮我分析需求，以及 Review 代码这种偏细致的活，为了用得更多，我都没有开Fast模式。 Claude Code 使用的我最爱的 Opus 5.5 high 模型，非常非常耐用，真心感觉达到了 Max 的这个称号，现在 Codex 的 Pro 有一种 Pro mini 的感觉，不经用，好在经常送送 Reset，同时我也非常感谢 Codex，因为是他送我的6个月开源订阅，让我可以做一些有意思的东西。 我喜欢 Opus 5.5 的原因是真真真帮助到了我，没有他，肯定 Mole Windows 版本没有这么快成型和可被我测试，为了测试我还整了一台 ThinkPad X1，很轻质感不错的一个机器，不过我的主开发还是在 Mac 上开发 Windows CS 原生代码，再借助 Parallels Desktop 这个非常好用的虚拟机，适用了一下，直接也购买了一年订阅，在上面使用 Windows 非常顺畅，而且我的 Agent 可以很多的使用里面的软件帮助我来测试效果，真真真也让我很惊喜，一年 300 多的价格非常值得。 此外我把 Cursor 送我的每月 200 刀的账号也用起来了，也非常不错，之前有送过我 1w 刀的额度，当时一个月给用完了，做了当时大家熟知的 Kami 和 Waza 应该 Mole 的 Mac 版本不少代码，最近我用他对应的 Grok Bot 帮我在做一些偏高质量的全球化用户增长的事情，很有意思，然后用 Grok 4.7 Extra High Fast 帮我去解决各种开源 issue 和 pr 的事情，一个月下来居然也用得差不多，很快，虽然没有前两个这么聪明，但是我感觉可以排到第三名的水平，也非常不错了，Cursor 被我喜欢的 SpaceX 收购后，两边有一种1+1>>2的感觉，也很有意思。 有点碎碎念了，想表达的还是，当你能够把你订阅的 AI 模型在重置前一滴不剩的不浪费的用到实际场景，真的是一个非常有意思的事情，此外我也很反感之前有些公司或者团队所谓的 Token 使用排名，看谁用的多少 Token，而不看他用这些 Token 做了什么，反而很本末倒置和容易引导工程师的不良风气。 AI 的使用物尽其用，才更有趣，少写 Demo，多做产品才有意思。

让 Gemini 自己做了一张 $GOOG 财报的汇总分析... 这份财报还是很牛逼的，广告收入仍在增长，但核心是云收入暴涨... 如果未来 AI 成为信息索引的主要入口，那么谷歌的传统广告收入会进一步被压缩，谷歌能有今天的地位，靠的应该是搜索与广告业务的垄断。 云收入的增长在我看来并不可持续，尤其是在当下 Gemini 的表现并不具备搜索与广告业务那种近乎垄断的地位。 我订阅了一年 Ultra，最近已经直接降级到 Pro 了，AI Studio Gemini 的 API 也有很久没有大额付费过了，因为国产 AI 真的可以取代... 所以我并不惊讶为什么这份财报没有拉升股价，毕竟他是延后的，并不代表未来。 除非谷歌赶紧推出 Gemini 4 Pro，否则我这种老用户可能不会回来了...

一个产品从工程师使用变成大众可用会发生非常多有意思的东西，这里非常推荐大家不要只做给你身边同类人用得上的工具，反而可以试试如何把这个工具变成甚至 70 岁的老爷爷也用得上的易用产品，非常有意思。 Mole 从单纯只能工程师能用的 Cli 变成易用的 Mac 桌面就发生了非常多有意思的事情，想分享给各位 Builder，期待有一些输入，这些内容从我历史和各种用户交流的邮件摘取。 第一位是一个来自英国的快70岁的老爷爷，他说“我犯了一个老年时刻，把 Mole 又买了一遍，它太好用了，第二笔钱就当做送你，谢谢这个出色的工具，帮我省下了比 cleanmymac 多得多的英镑”，然后我非常感激建议退款或者把多的授权送人，他去问了一圈，第二天回我 “我邻居没人用 Mac，我 Bluesky 上的关注者也没有。这一轮算我请你。”，这个过程让我感觉必须要把产品做得更好更友好，才对得起这份信任！ 第二位是一个美国的大哥，很有意思，纠正了我一个产品上对于地区习惯错误的想法，先是温度单位："美国人在所有技术相关的场景都用摄氏度，只有天气和体温例外。我装上 Mole 看到 110，吓了一跳。Apple 给美国人看的规格也是摄氏度，fastfetch、neofetch 在美式系统上默认也是摄氏度。建议保留华氏切换，但所有地区默认摄氏度。" 我之前一直错误以为对方用华氏，原来是我错误的观念，后面给改成默认摄制可选华氏，体验更好。很多时候你的不同地区的用户可以帮你改进你的产品很多地方。 因为他想买多台，我给他生成了一个5台32刀的价格，然后我改完之后他又追了一封谈定价："$32 买 5 台，$32 这个数字在美国人耳朵里很怪。几乎所有软件定价都以 9 或 5 结尾。$32 读起来不像是刻意定的价，像是从别的货币换算过来的，或者根本没经过思考。让一个普通 Mac 用户掏钱买一个要信任它删你文件的软件，本来门槛就比一般软件高。如果同时还让人觉得'外来'、觉得细节没打磨，你等于在给自己加难度。（我说外来不是指反华，而是人们希望感觉到作者理解他们。）我建议你把 $32 提到 $39，然后直接对标 CleanMyMac 一年的订阅费但给 5 个激活位。我不是营销专家，但如果你想听，我还有一些美国视角的想法。"，这个也给我非常不一样的视角的输入，原来，你的价格数字也会影响用户的决策，非常感激他！ 第三位，有一位国外用户的无障碍反馈，也让我对无障碍本身有更深的理解，mole 开始就做了无障碍，支持视觉有障碍的朋友使用，但是其实还有其他的用户可能有特殊场景诉求，他说 "看起来是个很不错的 App。可惜我用不了，它似乎把深色模式写死了。我有轻度视力障碍，深色背景上的白字对我非常难读。我系统设成浅色，也只用浅色模式的 App。如果哪天你把明暗模式做成可配置的（或者更好，跟随系统设置），我会再回来看看 Mole。" ，这个让我有动力以后给Mole 加上浅色兼容了。 第四位，一位德国拜罗伊特大学讲师，申请教育授权，说"不仅是对我个人的支持，也是一种有意义的教育层面的支持”，让我感受到原来还有国外老师用我的产品，我需要以后考虑给到教育一些优惠，相互帮助的感觉。 第五位，一位匈牙利的医生，给了一个最真实的差评，"说实话，这个价格对一个免费应用也能做到的事情来说有点高了。" 这个对我一些不同国家以后产品定价很有有价值，用户不是抱怨，而是抱着帮我定位问题心态讨论。 还有非常多的用户给我反馈，以后再给大伙分享有意思的地方，或者这也是做产品过程中，和用户持续打磨产品，对方由衷想着帮你把他也喜欢的产品打磨到最好的心态，会让你持续有动力把产品做好最深，或许这也是做产品过程中我感觉最有意思的地方，你的用户非常友好、善良、真诚，让你感觉非常温暖！ 一定一定不要放弃和你的用户交流的机会尽情听他们吐槽和建议，可以给你很多帮助，也让你更懂你的用户。

开始订阅 iCloud，因为加密之前是 Windows 铁杆一直用 Onedrive 同步数据，对于iCloud 需求不大，几年来看到升级提示都是忽略。 Onedrive office365 家庭共享版单独在官方天猫店购买 1T 一年 100多块的样子，对比下来苹果这个6元/月 50G，21元/月200G，68元/月2TB 显得有些贵了。可一旦进入苹果生态全家桶，iCloud 所带来的价值又远不止于此。 看了下 Onedrive 这些年的用量，600多G，所以 iCloud 按理说短时间 200G 是可以扛得住的。 接下下来是将 Notion 的笔记转移到 Obsidian，将 Onedrvie 中的部分数据转移到 iCloud，同时将数据接入 Codex，全面拥抱 AI 时代。

老朋友见面，上一次见面已经是一年以前了，老熟人感觉可以聊一整天，哈哈哈。真的是很开心的一天。 辛苦小哥哥带我吃饭，陪我出素材，顶好的男人！嘿嘿⸝⸝ ᷇࿀ ᷆⸝⸝ 往期完整版订阅主页TG群