• pwinner

    00.Background
    pro20x 日区账号,日本银行信用卡支付,日本手机号,ip 和账单地址对应,另有一台机器在东京另一处地区通过远程操作,两边都是 kddi 家宽,ip 对应地区一个在 23 区一个在横滨.
    开了高级安全认证,4 个 session,1 台有 codex 和网页(在横滨),1 台仅网页(在 23 区),1 台日本手机号物理在日本的手机

    01.发现降智与开始时间
    因为最近在做一些算法论文的复现和实验,加 highway+avx2/3 优化,涉及的东西相较于 crud 来说极端需要高质量的智能,上周五 tibo 宣布重置后使用时,对话 3 轮感觉 astra 速度变快,拒绝思考,给出的计算优化方向泛泛而谈之后立刻停手

    02.确诊
    通过模型指纹识别:https://xqy2006.github.io/ModelTrace/
    在进行所有测试后,确认 astra sol terra 和 5.5 均路由 luna,effort 不明,5.3-spark 这个工具没指纹,但是可以确认不是 luna:

    图片

    鹈鹕测试则发现了显著的质量下降

    图片

    同时可以从用量分析发现,astra 和 luna 的调用次数非常接近,这是以前从未有过的,之前仅用 astra 时他会自己调用 terra luna 偶尔 sol,分布是比较可预期的,但现在所有测试体感都按照 astra 计费,提供 luna 模型

    图片

    03.缓解与测试
    显著出现问题的,是访问网页端带来的风控:
    openai 内部有类似 10min/30min/1h/4h 的惩罚性风控,当发现问题后关闭所有客户端和网页端静置,最开始 10min 就能恢复,模型指纹能确认回到 astra,但是一旦访问了网页版 chatgpt,立刻变回 luna,同时,网页端的 6pro 目前也变得完全不可用,问什么问题都是被谨慎审视并且永远不返回任何结果,以“出错”结束.Work 调用的 astra 同样和 codex 一样是 luna

    第二天,再次尝试不访问网页的前提下使用 chatgpt desktop 进行尝试,第一个鹈鹕请求被“谨慎审视”,但是结果是正确的,后续所有请求被 route 到 luna,这种情况持续了一天,并且每次正常的 astra 请求都一定会被“谨慎审视”,然后立刻被 route 到 luna

    目前我仍然在用一次 astra-立刻只能使用 luna 的循环中,我没有其他可供测试的账号,没有其他设备进行干净登录,除此之外我尝试过删除.codex 文件夹重新启动和登录,依然可以稳定复现这个问题,不使用 desktop client,使用 cli 也会有这个问题

    主楼
  • andie

    我静置账号一天后解决,暂时稳定

    #1
  • 413420

    有价值

    #2
  • 413420

    op 现在做研究,会用 fable5.1

    #3
  • 413420

    吗

    #4
  • layxy

    我昨天使用了一天,codex 后台统计我昨天使用了
    gpt-6-astra 154 次
    gpt-5.6-luna 151 次
    gpt=5.6-terra 8 次
    问题我 codex 中一直设置的 gpt-6-astra medium,这个路由掺杂着 luna 导致我现在已经不太相信产出质量了,目前暂不清楚用户端使用显示的是 gpt-6-astra ,如果路由到 gpt-5.6-luna ,是按 gpt-6-astra 计费还是 gpt-5.6-luna 计费,这有点坑

    #5
  • abc0123xyz

    web 端会导致风控吗?

    #6
  • johnbobby

    DeepSeek 输出测试的,证明 DeepSeek 蒸馏 GPT 5.6 实锤了

    图片

    #7
  • layxy

    @johnbobby 这个测试只有 13 个模型的指纹,其他模型的测试不准确

    #8
  • johnbobby

    无论输入来自什么模型,它最终都会把 100% 概率分配给这 13 个候选。

    在“真实模型一定属于这 13 个候选”的前提下,分类器经过校准后给 GPT-5.6 Sol 分配了 93% 的相对概率。

    #9
  • pwinner

    @layxy 这基本就是路由 luna 了,还收你 astra 的钱

    #10
  • joshryo

    [img]

    图片

    [/img]

    #11
  • pwinner

    @413420 被封过 20x,不敢继续用了,怕是已经被打上标记了

    #12
  • ncik20

    什么叫访问网页端带来的风控,是使用网页版 chatgpt 会使 cli 降智?

    #13
  • plants

    A\直接封号都好过这种暗地降智

    #14
  • pwinner

    @ncik20 我一打开网页版 chatgpt,codex 客户端立刻,下一个请求变成 luna,暂不清楚原因,使用的是 safari

    #15
  • 111111111111

    @ncik20 我猜是想表达: 网页使用过程中提供了更多信息,账号的风控被加强。
    也可能每天第一次使用之后被风控,如果网页使用则提前消耗掉了这一次

    #16
  • pwinner

    @111111111111 不算准确,不是每天第一次,而是每 X 小时后的第一次是正常的

    #17
  • layxy

    @pwinner 体感应该是即便路由到 luna 等低级模型,也是按 astra 计费的,如果按照实际路由到的 luna 模型计费,我不太可能一天使用 pro 20x 25%的周限

    #18
  • 413420

    @pwinner 架不住 fable5.1 好用啊,这你能忍住

    #19
  • pwinner

    @413420 实际上,在极端针对计算性能优化和算法的能力上,sol 比 fable5 要强上不少,可惜我用不到 fable5.1,没法对比,但是两家对数学能力的大幅加强我认为都是不错的信号

    #20
  • MiracleKoi

    看了下我的更离谱,被路由到 gpt 5.5 了,全程用的 astra max 。
    178 轮对话
    2026 年 9 月 13 日
    gpt-5.5 79
    gpt-6-astra 46
    gpt-5.6-luna 48
    gpt-5.6-terra 3
    gpt-5.6-sol 2

    不过指纹识别显示的是 100% gpt-6-astra 。

    #21
  • 413420

    @pwinner 数学确实,我写文本还是会用 fable5.1 ,更有人味,不过一些短篇小说的分析,astra 竟然会更有人味,所以也不能说哪一边更适合文本分析,我现在也很糊涂

    #22
  • pwinner

    @MiracleKoi 刚起床吗?前几次可能是好的,后面就一定坏了

    #23
  • sentinelK

    LLM 用 token 收费我一直认为是非常流氓的一种行为。相当于 LLM 厂商只外租算力,但又不对算力的产出负责。

    卖铲子可以卖,也可以租铲子。但是我没见过按照铲子铲土的次数收费的。目前的卖 token ,就是按照铲子的挖土次数收费。

    首先,LLM 的产出本身就是不稳定的。
    其次,无论是从用户视角,还是厂商视角,都很难自证产出的实际“工艺”。
    最后,铲子能不能挖出金子,除了使用者的挖土技巧以外,铲子好不好用也是关键。

    所以与其于互相猜忌,不如要么就拿成果论,要么就拿工时论。
    也就是走向包月或推理时长(类似员工工资),或者结果审计(类似工程外包)。

    #24
  • enrolls

    "02.确诊" 可以走 CHAT/WORK, 然后 step by step 地测试。确实在 gpt-5.6-luna/gpt-5.6-sol 之间出现了路由。

    排序 候选模型 家族 归因概率 分布相似度
    1 gpt-5.6-luna GPT
    90.9%
    77.2%
    2 gpt-5.5 GPT
    8.3%
    76.5%
    3 gpt-5.6-sol GPT
    0.6%
    75.9%
    4 gpt-5.6-terra GPT
    0.1%
    75.3%
    5 gpt-6-astra GPT
    0.0%
    74.9%

    排序 候选模型 家族 归因概率 分布相似度
    1 gpt-5.6-sol GPT
    82.0%
    88.8%
    2 gpt-5.5 GPT
    17.7%
    87.7%
    3 gpt-5.6-luna GPT
    0.2%
    85.6%
    4 gpt-6-astra GPT
    0.1%
    86.9%
    5 gpt-5.4 GPT
    0.0%
    87.2%

    #25

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