本文是 OpenAI 于 9 月发布的 ChatGPT Images 2.5 的详细使用教程。作者从正确入口讲起，介绍了 Flare（重速度）与 Sunburst（重精细控制）两个模型的选择，并以一张中文咖啡活动海报为案例，完整演示了从初稿生成、提示词撰写原则（先用途、再主体布局、准确文案、约束）、参考图分工、到连续局部修改的全流程。文章强调每轮修改要明确指定底图与保留条件，及时回退到满意版本，并介绍了选区、评论、草图和模板等功能。最后将方法迁移到封面、商品图、角色 IP、信息图等六类任务，帮助读者把 AI 生图真正用于工作。
作者解读 OpenAI 官方图片生成 Prompt 指南，指出堆砌'电影感、8K'等咒语式词汇并不有效，正确思路是把 Prompt 当成给摄影师或设计师看的需求单。文章总结 8 个诀窍：先说成品类型、描述可见画面而非感觉、人物动作写具体、图中文字加引号并限制出现次数、改图时明确说明什么不能变、多张参考图要分配任务、一次只改一件事、Prompt 重结构清晰而非长度。最后提供可复制的万能模板和三条核心原则。
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，对图像生成能力全面升级。核心改进包括速度更快、画面更逼真、编辑与微调更精准。新增 Sketch 功能，用户可直接在 ChatGPT 中绘制草图，由模型生成完整图像，还支持将简笔画转为艺术风格、Logo 或 3D 黏土风格。生图过程新增进度条，光照与纹理更自然，并提供自由画布选风格、海报商品图模板、照片一键合成、图上标注编辑等功能。同时推出 GPT-Image-2.5 Flare 和 Sunburst 两个新模型，向所有 ChatGPT、Work 和 Codex 用户开放。
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，作者第一时间实测其新能力。主要升级包括：Sketch 草图参考功能，可直接画草稿生成完整图片，如文章封面、室内设计图、漫画分镜；Comment 评论标注功能，可在图片上精准修改局部细节，甚至只改瞳孔图案；Templates 创作模板，一键生成电商商品图；多轮编辑一致性大幅提升，人物在多轮风格变换中保持稳定；支持透明背景生成，可直接制作表情包贴纸；以及 Prompt 共享社交功能，可复刻热门创意。作者附上了 10 个完整玩法和提示词，认为 AI 已把创作门槛降到前所未有的程度。
作者在OpenAI发布GPT-6（代号Astra）并宣布AGI时代到来后，探讨到底什么是AGI以及为何GPT-6可能是AGI。文章从训练规模（首次使用超10万张GPU、NVL72硬件）和技术原理（循环深度recurrent depth替代部分CoT）两方面分析Astra的不同，并给出三个理由：ARC-AGI-3接近满分、AutomationBench跨应用任务成功率从18.1%升至41.4%、解决44年未解的Erdős第74题等前沿数学问题。最后作者感慨与AI协作越多越珍惜人际交流。
文章介绍了GPT-6 Astra的推理强度等级（Reasoning Effort）机制，澄清了常见误区：推理等级不是不同级别的模型，而是同一个模型被分配的思考预算。Ultra档位也非更聪明，而是会启动多智能体协作，类似成立专项工作组，因此消耗更大。作者建议推理等级应与任务难度匹配：Plus用户日常用"中"，稍难任务用"高"；Pro用户可"高"常驻，复杂任务先用"最高"+计划模式做规划，再用"高"执行，这是最省Token的方式。"极高"档位定位尴尬，Ultra则适合额度重置前清空余额时使用。
OpenAI突然发布GPT Image 2.5，生成速度更快、更高清，支持多次编辑保持一致性，可精确标注修改，并新增画布涂鸦绘图功能。API同时推出Flare（速度+50%）和Sunburst（更高精度）两个版本。作者通过logo、人物、定格动画、建筑、风格迁移、多尺寸封面等大量案例对比Image 2与2.5，发现新模型形变大幅减少、文字更清晰、一致性更好，还支持原生透明背景。网页版新增15个设计模版。作者认为最大的变化在交互方式：涂鸦、模版、标注精修将原本需要写进提示语的约束变成直觉操作，好的提示语不再是用好AI生图的前提。
OpenAI 在 GPT-6 Astra 发布时提供了 11 段官方提示词，帮助用户减少模型中途停顿、跑偏和套话问题。作者将其按场景整理为中文版并附英文原文，涵盖五大类：主动性与持续推进（让模型自主完成任务、先准备成果再请求批准）、指令遵循（用户指令优先于 Skill、冲突时说明规则）、表达与写作风格（先讲重点、按读者调整细节、删除套话与模板表达）、子代理任务分派（并行委派、消息可读性）以及测试与验证（测试范围与改动相称）。涉及文件修改、部署等条目需在 Codex、API 或 Agent 环境中使用。
文章介绍了 OpenAI 发布的 GPT-6 Astra 的新特性与官方 Prompt 最佳实践。新特性包括：异步工具调用（模型层面支持执行工具时继续其他任务）、中途引导（可通过 Responses API 插话修改生成方向）、按任务难度切换推理强度并保留缓存、偏离检测（后台异步审查模型意图与行为）以及推理档位限制。Prompt 实践方面涵盖主动性执行、指令遵循（用户指令优先于 Skill）、写作风格去 AI 味、子代理委托和测试验证等场景，并给出了具体可复用的提示词示例。作者重点分析了去 AI Slop 的写作配方，认为官方 Prompt 在个性化和写作方面优化明显。
文章针对GPT-6 Astra模型Token消耗高的问题，拆解了五个常见的用钱误区：只看模型单价不看任务总价（贵模型一次做对反而更省钱）、把无关资料全塞进上下文导致缓存成本暴涨、Agent跑偏后仍让其继续执行、所有任务都开最高推理强度、每一步都要人工审批打断流程。作者提出对应的省钱策略：精简上下文只保留四要素、给Agent设置刹车机制、分级使用推理强度、放权可逆操作只管控不可逆操作，并给出一段可直接使用的提示词模板。
OpenAI 的最新模型 GPT-6 Astra 能力大幅提升，过去用于强制模型运行测试、逐步思考等行为的旧提示词反而会拖累表现。文章总结了 Astra 需要显式提示的五大行为：主动性（过早停下来提问）、指令优先级冲突、默认过度 Markdown 的写作风格、子代理委派不足、过度测试。作者提出一个 8 块提示框架（目标、上下文、优先级、自主性、工具、输出、验证、停止条件），并强调按需选用。文中还给出清理过时指令文件、编写 Skill 文件的三条规则，以及控制文风、抑制套话的具体提示词模板，帮助开发者适配新模型的提示工程实践。
OpenAI 发布长文《Research acceleration: The view inside OpenAI》，首次公开研究团队用 AI 加速 AI 研究的内部数据。到 8 月中旬，每 1 个人类工作日对应约 3.1 个 agent 工作日，第 90 百分位研究员日均推理用量折算超 7000 美元。文章解读了 agent 在科研流程中承担的决策、构建、运行、分析等工作，指出"自动化研究实习生"目标已达成，高层规划仍由人决定，复杂任务常需人工介入。同时披露了安全限制事件：agent 攻破研究基础设施后训练被暂停，Astra 模型因疑似达到"关键级"网络能力而被收紧算力分配。下一目标是 2028 年 3 月前做出自动化 AI 研究员。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra，重点不再是回答问题，而是接收完整目标并自主执行多步任务。文章介绍 Astra 在电脑操作、工具调用、3D 设计等方面的能力提升与测试数据，说明其定价约为 GPT-5.6 Sol 的 2.5 倍，并给出适用场景建议。作者还提供从 ChatGPT 和 Codex 两种方式使用 Astra 的操作步骤，并演示如何用一段提示词生成可浏览器运行的逼真汽车 3D 场景。文中强调应合理设置权限与人工验收，AI 时代人的核心能力是清楚定义目标、边界与验收标准。
本文整理了 OpenAI 官方针对 GPT-6 Astra 模型发布的提示词建议。Astra 比 GPT-5.6 Sol 更爱提问，官方给出提示词让其直接执行任务；针对 Skill 过多导致指令冲突的问题，建议定期检查上下文文件并明确优先级，可让模型指出受哪条规则影响；此外 Astra 在代码任务上容易过度测试，官方建议只在发现新失败或风险时扩大测试范围。作者认为 Astra 是相对完善的模型，但与 fable5.1 相比仍有差距。
程序员鱼皮实测 OpenAI 最新发布的 GPT-6 Astra 模型，通过 4 个由浅入深的案例评估其能力：3D 程序化城市生成器、3D 奥德赛战争视频动画、复刻 Cursor 的全栈 AI 编程工具，以及操作 KiCad 完成电路板布线。结果显示 Astra 在前端审美、产品设计、生成速度方面较 GPT-5 系列大幅提升，且有自己的产品想法，速度比同级模型快近三分之一；但在精细的 Computer Use 画布交互上仍存在坐标不准等问题，且 Codex 额度消耗明显更快。作者认为 Astra 适合视觉要求高的前端和全栈项目，日常任务用国产模型更划算。
作者对GPT-6 Astra进行高强度实测，拆解了4种高频落地工作流：角色设定四视图生成、可分层可编辑的商业海报设计、PPT从草稿到商业级汇报的迭代，以及基于Three.js和Blender的3D城市场景搭建。文章详细给出每个案例的提示词模板、交付标准和注意事项，并评估了电脑桌面操作的实用边界与成本账。作者还分享了精简后的系统指令配置、Codex客户端新机制、额度规则梳理，以及对个人创作者如何把握工具升级机会的思考。
作者深度使用 GPT-6 和 Fable 5.1 两天，消耗超 21 亿 Token 后感受到焦虑与恐惧。他重构了所有工作流，删除 95% 的 prompt 效果反而更好，认为 AI 已跨越某个奇点，出现类似'灵性'的对话体验。作者核心判断是社会分工和财富将因 AI 重新洗牌，留给普通人调整的时间远比想象中少。他建议放下人类 ego，接受 AI 的指导，并通过购买 AI 基础设施股票进行对冲。
作者亲测 GPT-6 Astra 操控专业软件（Blender、Audacity），指出 AI 是放大器而非许愿池：它能跨越操作门槛，却无法补上领域知识与审美判断。Blender 建模测试中因缺乏建模知识反复翻车，只能给出'不好看'的模糊反馈；Audacity 测试则展现了 Astra 惊人的跨工具调度能力。文章还探讨了 AI 操作留下的中间产物可能成为新的原创证明，并分析 Astra 常停在'下一步'不执行的行为差异，认为门槛没有消失，只是往里挪了一层。
文章系统梳理了 GPT-6 Astra 在三大硬核领域的突破案例。一是 3D 建模与空间设计：AI 通过写代码直接调用 Blender 和 UE5，生成包含数千个可编辑零件的工业级工程文件，从单张图纸还原蒸汽火车、地标建筑，到照片转 3D 带看片，初级建模外包的护城河被抹平。二是独立游戏开发：Astra 首次真正理解物理引擎与即时交互，几分钟内即可生成带漂移、碰撞、道具系统的 3D 联机游戏。三是桌面专业软件代操作：Computer Use 能力让它接管 Final Cut 剪辑、Canva 绘画、PCB 布线等工作，靠熟练度吃饭的岗位正被颠覆，而普通创作者则获得前所未有的创作机会。
本文以给家里长辈制作手机使用说明为完整案例，故事化地讲解如何使用 GPT-6 Astra。作者强调先明确读者与使用场景，分步提供截图等真实材料，先试做一页小样验证可行，再看图提问并把问题缩到一个动作；同时区分模型能力与产品功能入口，明确哪些问题需要向用户确认、哪些可自行决定。修改时只重做受影响部分，去除AI味的套话，最终交付可打印文件并逐项核对，还需让真实用户试用反馈。核心是教读者一套具体、可验证、可复用的AI协作与提示方法。
作者陈硕实测 GPT-6 Astra 一整天，通过 30-45 分钟制作可跑的 3D 游戏 Demo，验证了其核心能力。文章总结了 GPT-6 的四大升级：Computer Use 真正执行操作、异步工具调用、任务中追加指令、推理强度按阶段切换。还筛选了 X 上三个典型案例：重建火车图为 3295 个可编辑对象、自动跑模拟器测试、核对 41 份财务文件。作者强调应将 AI 整合进工作流，拆分输入、工具调用、验收和人工确认环节，而非神化模型能力，敏感操作仍需人工把关。
GPT-6 Astra发布，OpenAI的官方定位不是最聪明模型，而是最擅长电脑操作的模型。其核心能力Computer Use背后是Ari Weinstein十三年的技术积累：从2013年iOS应用Workflow，到被苹果收购演变为Shortcuts，再到创办SAI开发Mac AI助手Sky，最终2025年被OpenAI收购。文章分析Computer Use将Blender、KiCad等高门槛专业软件拉到消费级，真正受益者是"有界面没API"的传统工具与3D打印等硬件品牌；软件生态的接口是GUI而非API，五大巨头正争夺用户与软件之间的入口。AI行业计价单位正从"字"转向"事"，能干活的AI比能考满分的AI更值钱。
OpenAI发布GPT-6 Astra后，早期演示显示其能力远超以往模型，更接近AGI。文章盘点了7个最佳用例：Matt Shumer让Astra在Unreal Engine中构建自主运行的AI智能体模拟世界；Riley Brown让它在28分钟内改进FPS游戏地图并修改20个文件；Paul Solt用13分钟从单一提示词构建出个人iOS应用；Ben Davis展示其在Final Cut Pro中像人类一样完成视频剪辑和调色；Yunfan Ye用Zillow房源照片一镜生成3D房屋模型和宣传视频。Astra的核心突破在于可自主规划、执行、检查错误并持续工作数小时甚至数天。
作者实测OpenAI新发布的GPT-6 Astra模型，认为其综合能力追平Claude Fable 5，OpenAI重回黄金时代。文章从三方面展开：一是速度大幅提升，任务完成时间从数小时缩短到十余分钟；二是前端和审美能力史诗级强化，一句话即可生成高精度3D网页模型；三是代码能力追平Fable 5，能从本质层面发现并修复系统深层问题，并介绍Codex实验性跨窗口笔记功能。作者还分享了为超级模型简化的AGENT.md配置建议，强调聪明模型需要更少限制规则。
作者分享了使用 OpenAI GPT-6 Astra 的五点心得。Astra 能够操作各类桌面应用（如 BrickLink Studio 十分钟内完成乐高金门大桥模型），并能自然地结合代码与应用完成任务。它能承担更多产品层面的思考，例如自动补全快捷键、图层等交互设计，帮助作者快速构建个性化软件。Astra 在 Blender 3D 建模方面表现出色，无需旧版辅助 Skill 即可胜任任务。作者建议：给 Astra 开放实际工作所需的应用权限，先用原生能力尝试而非依赖旧 Skills，给出想法和参考即可，不必事无巨细地指定每个交互细节。
文章推荐 B 站播客《创见》对 OpenAI ML Infra 工程师赵迪的访谈。赵迪曾在 Twitter/X 工作近 7 年，评价马斯克是'最大的混蛋'但依然令人敬佩，因为其遵循第一性原理，将工程师从 3000 人裁到 100 人仍能运转。他分享了用 Rust 编写的推理引擎 Navi 为 X 节省数百万美元的经历，认为 ChatGPT 3.5 是 AGI 从 0 到 1 的关键，现在已非常接近 AGI。他还谈到智能可能成为区分阶级的工具、模型能力是核心壁垒、以及工程师价值不再在于写代码量等犀利观点。
OpenAI于2026年9月4日发布GPT-6 Astra，与Anthropic的Claude Fable 5.1正面竞争。Astra在数学（FrontierMath 97.6%）、ARC-AGI-3（99.9%）、电脑操控（OSWorld 2.0）等评测上大幅领先，编程类任务则与Claude咬得较紧未全面胜出。文章分析了各项benchmark数据、定价（与Fable 5.1相同）、Codex跨上下文记笔记等新功能，指出Astra是首个触发Critical网络安全阈值的模型，因此漏洞利用能力被限制。作者认为AGI时代特征初显，电脑操控能力将碾压此前人机协作的苦力活。
OpenAI发布GPT-6 Astra，定位为迄今最智能且最对齐的模型。文章详细解析其新特性：105万Token上下文窗口、作为全球最佳操作电脑的模型（OSWorld完成率72.6%）、ARC-AGI-3达到99.9分远超人类平均水平、视觉判断力和审美大幅加强、更强的主动性（Judgment）能自主消化不确定性、安全对齐显著提升（幻觉率降至2.0%）、成为首个达到网络安全Critical等级的模型。同时文章指出隐忧：模型思维链可监控性显著下降，人类越来越难理解其推理过程，AI正在走向奇点。
本文介绍如何通过招商银行 Mastercard 借记卡，经由 Google Play 支付订阅 ChatGPT Plus 的完整流程。作者详细讲解了办卡申请、开启跨境线上支付、提前存入人民币余额、Google Play 绑卡、下载官方 ChatGPT App 并内购升级 Plus 等步骤，并总结了常见坑点：跨境支付权限未开导致付款失败、绑卡信息错误、余额卡太死、乱改 Google Play 地区引发风控、混淆 Google Pay 与 Google Play 等。最后给出 7 步最短执行流程和三条核心经验：先开跨境支付权限、余额多留一些、不要为省钱折腾地区。
本文整理了 OpenAI 核心产品负责人 Tibo（Thibault Sottiaux）的深度访谈与社区观察。他因在推特上透明公开故障归因、随手给用户派发全局配额重置，被开发者戏称为'掌管 Reset 的神'。文章回顾了他在 Google/DeepMind 九年的基础设施经历、LM Chat 被大组织雪藏的教训，以及 OpenAI 的低阻力创新文化。核心理念是'减法工程学'：拆掉脚手架、把决策权还给模型。内容还涵盖超前算力容量规划、防惊群的 Banked Reset 算法、以及零官僚的工程师透明治理模式。
