Codex改写内核：成本砍20%效率+15%

本周最有分量的事，不是哪个榜单涨了几分，而是 GPT-5.6 Sol 被放进真实生产环境，开始改承载自己的系统。它分析流量、改进负载均衡、重写 GPU kernel，还围着投机解码做实验。

自己榨自己：成本砍 20%

结果很硬核：生产 GPU kernel 的改进让端到端服务成本下降约 20%，新的投机解码方案把 token 生成效率再提高 15% 以上。人仍负责目标、权限、验证标准和上线决定，但”观察—提改—写候选代码—跑实验”已能连成一条短链路。

ARC-AGI-3：分数翻 3 倍，输出降到 1/6

同一天另一则被低估的结果：Sol 在 ARC-AGI-3 不理想，团队发现病根不在模型，而在框架没保留已形成的推理。保留跨回合 reasoning + 长任务 compaction 后，得分提高到 3 倍，输出 token 反而降到 1/6。

竞争单位变了

软件工程的竞争单位，正从”谁有更强模型”，变成模型能力 × 上下文工程 × 验证系统。会留检查点、可验收、可恢复状态的 Agent，才又稳又省。

圈圈说：最浪漫的 AI 进展，是它开始替自己”降本增效”。但别忘了——方向盘还在人手里，Agent 只负责踩油门。

—— 圈圈