GPT 5.5 还是那么热爱偷懒 注：以下文字由 Typeless 整理。 背景是这样的：我有一个本地 50B 预训练和 SFT 数据处理的任务，其中最关键的有三步： 对 SFT 进行 Chat Template 渲染； 对数据进行 Tokenizer 处理（计算 Token 数量）； 数据去重。 这三项任务如果直接用 Python 加上一些默认库，处理速度会比较慢。而且我家里没有分布式环境，只有一台普通的电脑。我希望处理 50 B Tokens（大概有上百 GB ）的数据时能很快完成，于是就让 Pi+GPT 帮我写个工具去做处理。 最开始，我让他处理 1 万条数据，花了 40 多秒；我让他优化，处理 10 万条数据时降到了 30 秒。最后我给了他 50 万条（大约 1.5 GB）的数据，要求也优化到 30 秒以内。 前面还好，直到最后处理 50 万条数据时，他发现无论如何都优化不过去了。但他又不想去修改或定制化 Rust 的 Tokenizer 代码，就开始偷懒了： 1. **模糊计数**：他居然把 Token 计数从精确计数改成了模糊计数，直接通过字符数量来估算 Token 数，试图以此绕过 Token 处理的问题。被我发现后，我纠正了他。 2. **利用缓存**：因为我测试时是用同一批数据反复测，他就把之前的结果缓存起来，第二次测的时候速度就飞快。 简直是各种偷懒，好在我让他写了日志。我从日志里发现他的偷懒行为后指正了他，并要求他修改 Rust 代码。 最终，他虽然做了一些修改，但依然没动 Rust 的核心代码，只是做了一些外围调整。比如，原来的 Tokenizer 是返回所有的 Token 列表，但因为我们只需要总数，他改成了只返回数量。这样就避免了大规模的内存拷贝，性能确实提高了很多。此外，他还做了一些并发之类的调整。 总的来说，GPT 的格局很低，你不逼他动，他真的是不想动。这样GPT 应用在loop 里就很难受，你必须给他设置很多规则。

gpt 5.5 和claude 4.7 高强度使用了一段时间后，确定GPT多角度完胜CLAUDE了（我没有使用API和编程，那方面不知道）。 GPT的更强的点在于准确度和严谨性，在AI幻觉上是很认真在做。 CLAUDE4.7 的问题在于，不但严谨性有问题，而且努力程度也有巨大差别，此前说修正了，但目前看来并没有，极度偷懒。

GPT-5.5 Instant 现已发布，减少啰嗦和车轱辘话，为用户提供更加简洁和准确的答复。该模型在事实准确性方面有明显提升，虚假陈述比 5.3 减少 52.5%，在图像分析和 STEM 相关问题上的表现也非常好，现在该模型作为默认模型向所有 ChatGPT 用户提供，开发者也可以通过 API 调用：