GPT 也有极速版了。
刚刚，OpenAI 放出了一个新档位 Ultrafast，GPT-5.6 Sol 油门踩飞加速到 14 倍，每秒能吐 750 个 token。
至于价格，还没公布。
同一天，ChatGPT 桌面版又多出一个功能，叫 Computer History。
它能记住你点过哪些应用、切换过哪些窗口、打过哪些字。
你问它「我上次做到哪了」，它就能立马答上来。
把等待感做没
今天凌晨，OpenAI 官宣了 Ultrafast 的预览版。
GPT-5.6 Sol 跑在这个新档位下，最高比标准处理快 14 倍，每秒吐 750 个 token。
OpenAI 内部使用的场景里，处理的都是慢一步就晚一步的任务。
系统还在报警的时候，工程师就能用它同步读日志、比对最近的代码改动、梳理相关的告警对话，把下一步该查什么、修复方案该怎么改先备出来。
市场信号还在跳动的时候，它可以同步分析交易记录、评估异常交易，把可疑动作挑出来，不用等一轮行情走完才补一份事后报告。
用户在购物车前犹豫，它同步答产品问题、查库存、给推荐，赶在放弃结账之前把人留住。
以前要跑很久才出结果的研究任务，现在压缩成一场边跑边看的实时会话。
这个模式受到了一些早期用户的高度评价。
金融研究 AI 公司 Rogo 用 Ultrafast 处理复杂问题，应用 AI 负责人 Alex Wang 形容它「感觉像是在跟一个人实时对话」。
AI 客服平台 Podium 的语音 AI 产品负责人 Courtland Lykins 说，Ultrafast 能让客服在处理棘手难题时，通话也不用被打断去等模型转圈。
而且这种提速有一个重要背景，那就是模型的智能水平一点没变，变的只是跑它的硬件和调度方式。
不少厂商做快速版，实际把大模型换成一个参数更小、能力打折的版本，用智能换速度。
但 Ultrafast 跑的依然是最高档的 GPT-5.6 Sol。
这个速度，靠 Cerebras 的晶圆级引擎撑起来，模型权重直接放进芯片上 44GB 的 SRAM 里，不用像传统 GPU 那样反复从显存里搬运数据，绕开了显存带宽这道长期卡住推理速度的瓶颈。
OpenAI 和 Cerebras 的关系早有铺垫，两家今年年初已经签了一份多年协议，计划部署 750MW 规模的晶圆级系统，协议总值超过 100 亿美元，Ultrafast 正是这份协议里一份看得见的产出。
记住你的计算机操作
这次 OpenAI 还更新了 ChatGPT 的记忆系统。
ChatGPT 本来就有记忆功能，叫 Memories，记你在对话里主动告诉过它的事，喜欢什么风格、在做什么项目、上次聊过什么。
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Computer History 给它多开了一路输入源，记录点击、打字、快捷键、应用切换这些交互事件。
不用你专门开口交代，它已经知道你这台电脑上在忙什么，但同时又不截屏、不录音，也不录系统音频。
它脱胎于 4 月上线的研究预览版 Chronicle，这次算是一次重构。
实际问法就像日程对话，比如「我上次休息前在做什么」「我今天早些时候找的那份提案文档在哪」「帮我列一下我今天做过的任务和进度」。
以前问 ChatGPT 这些问题，得先自己回忆一遍再打字描述，现在它自己就有答案。
打开设置里的历史记录页，时间线按天按时间分组，每条记录带一句摘要、标出参与的应用，还能一键在 Finder 里找到对应的记忆文件，或者直接删掉。
碰上重复出现的工作流程，它能存成 skill，比如连续几天都在整理发布通稿，它会问要不要把这套步骤存成一个能直接调用的技能。
用户能在菜单栏或设置里随时暂停收集，也能把某些应用或网站排除在外。
它对数据处理的方式也比较克制，临时抓取的事件文件最多在本地保留 48 小时，OpenAI 的服务器处理完之后不留存这些原始数据，也不会拿去训练模型，最终生成的记忆文件保存成本地的 Markdown 文本。
跑得快，正在从优势变成标配
配资排名公司过去半年，几家头部模型厂几乎同时把「更快」这件事做成了一条独立的产品线，不再只是模型能力表格里的一个参数。
Anthropic 今年 5 月上线了 Fast Mode，在结构清晰的提示词下，把响应时间的中位数从 2.8 秒压到了 1.2 秒。
Google 给实时交互场景准备了 Gemini Flash Live，而 xAI 给 Grok 单独开了一个 fast 端点。
芯片这一层的仗打得更直接。
Cerebras 在中小模型上能跑到每秒 3000 个 token；Groq 的强项是稳定的低延迟；SambaNova 走的是另一条路，单次请求不一定最快，但高并发场景下同时服务的人多了反而更稳，总吞吐量常常反超前两家。
国内这边，字节跳动的豆包系列靠自建的火山引擎推理基础设施，主打的卖点之一就是延迟在主流平台里偏低。
还有阿里的 Qwen-Turbo，从一开始定位就是超快、超长上下文、低成本，专门给高并发场景用。
小米的 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed，靠 FP4 量化加投机解码这套算法优化，在普通的 8 卡通用 GPU 上把一个万亿参数模型的生成速度推到了每秒 1000 个 token 以上。
还有厂商直接从注意力下手，对标准模型进行提速。
比如月之暗面的 Kimi K3 用了 KDA 混合线性注意力架构，解码速度号称比常规架构快 6.3 倍。
总之，模型推理速度这件事，已经卷到没人敢不做了。
参考链接：
[ 1 ] https://openai.com/index/previewing-ultrafast/
[ 2 ] https://learn.chatgpt.com/docs/customization/computer-history
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