Ultrafast 覆盖到 GPT-6.1 Sol；甲骨文 13 万人用上 ChatGPT、9.5 万人在用 Codex
OpenAI 把速度档 Ultrafast 从 GPT-6 Astra 扩到 GPT-6.1 Sol；同一天官网挂出五页，甲骨文报出 13 万 ChatGPT 与 9.5 万 Codex 活跃用户，Sophos 称 AI 把一次威胁调查从约 38 分钟压到 89 秒，另有首次达到最高影响档的影响力行动处置报告。
北京时间 10 月 8 日 21:00 至 10 月 9 日 21:00，@OpenAI 没有发出原创推文，只有一次转发。1被转的是开发者账号 @OpenAIDevs 的消息，说的是速度档 Ultrafast 的新覆盖范围。
转发时间是北京时间 10 月 9 日凌晨 2:51。官网新闻页的条目同期从 1255 条增至 1259 条，页面日期落在 10 月 8 日至 9 日的页面共五页，四页是客户案例，一页是安全报告。
Ultrafast 起用到 GPT-6.1 Sol
被转的那条消息说，Ultrafast 当天开始在 API、Codex 和 ChatGPT Work 三个入口向 GPT-6.1 Sol 推送，速度最高为 Sol 标准档的 8 倍，智能水平接近 Astra。1
开发者文档的变更日志补上了 API 这一侧的口径：GPT-6.1 Sol 在 Responses API 里加上
service_tier: "ultrafast"，面向所有 API 用户开放，受速率限制约束，支持全球处理以及美国与欧盟的数据驻留。2这一档不算新东西，变化的是它配到哪一档模型上。官方在 8 月 13 日第一次预告它，当时跑的是 GPT-5.6 Sol，速度最高 14 倍，底层用 Cerebras 的推理硬件，只开给少数客户。3
9 月 29 日，Ultrafast 在 Codex、ChatGPT Work 和 API 里上线，配的模型是 GPT-6 Astra。官方在那条推文的末尾写的是「GPT-6.1 Sol 稍后」。4两周之后，这句「稍后」兑现了。
中间的进度可以对照 10 月 2 日的模型指南，那一页上 Ultrafast 还只有 Astra 一档模型可选。5
官方这次没有给两件事。一是 Ultrafast 的单价，变更日志把它指向另开的价格页。二是在 Codex 与 ChatGPT Work 里，哪一档订阅能用到它；9 月底上线时，这两个入口需要当时的最高一档订阅。24
甲骨文：13 万人用 ChatGPT、9.5 万人在用 Codex
下面这一页的页面日期是 10 月 8 日，类别是企业客户案例，地区北美，涉及 Codex 与 ChatGPT 两个产品，主角是甲骨文。6
| 官方给出的数字 | 口径 |
|---|---|
| 130,000 | 甲骨文内部使用 ChatGPT 的活跃用户数 6 |
| 95,000+ | 甲骨文内部使用 Codex 的活跃用户数 6 |
| 98% | 招聘市场调研耗时的下降幅度 6 |
| 2 到 4 天 → 15 到 20 分钟 | 同一份招聘情报工具改造前后的准备时间 6 |
| 1 小时 → 几分钟 | 一次简单故障的处置时间 6 |
做法上，招聘团队用 ChatGPT Work 搭了一个人才市场情报工具。输入一份职位描述，工具会去找可比岗位、对标薪酬、评估各地的人才池，这些材料以前要花 2 到 4 天收集。6
负责全球招聘的高级副总裁 Jan Ackerman 在页面里说，现在坐下来准备大约 15 到 20 分钟就够，而且不同招聘官拿到的数据口径变得一致。6
甲骨文应用实验室换的是另一个入口。团队先把公司内部的对象、关系与规则整理成一套本体，业务同事用一句大白话描述想要的结果，Codex 自己决定调用哪些内部系统、把数据取回来，再给出分析、报表或一个小应用。6
生产工程一线也有一套用法：站点可靠性工程师用 Codex 收集一次故障的相关上下文，并自动调出对应的处置手册。页面称一次过去要一小时的简单故障，现在几分钟能处理完。6
页面同时写明底线：Codex 接走的活再多，底层系统怎么搭、代码归谁维护，仍然要人负责。6
这一页没有给的是席位结构、token 用量，以及以上数字的第三方复核。6
Sophos：一次威胁调查从约 38 分钟压到 89 秒
这一页的页面日期是 10 月 9 日，类别是合作伙伴，地区全球，用的产品是 Daybreak，也就是 OpenAI 面向防御方的网络安全项目。7
Sophos 把 OpenAI 的模型接进自家的威胁情报、响应手册和安全专家流程，落点是它的 AI 原生防御系统 Sophos Fusion 与其中的托管检测与响应（MDR）服务。7
它给出的数字是：用上智能体的工单，平均响应时间约 89 秒；调查时间下降 96%；52% 的 MDR 工单由 AI 端到端解决。改造前，同一套流程平均约 38 分钟。7
规模这一头，Sophos Fusion 从 500 多个第三方集成和自家产品那里取传感器数据，每天产生数万亿条事件，被收敛成大约 1,000 到 2,000 个工单，交给九个安全运营中心。7
工单交给智能体之后，一个调查智能体负责收集客户上下文、检测结果、危害指标与相关威胁情报，再由规划模型跑一轮「计划—执行—复核」，把结论和处置建议交回分析师。7
人还在环里的部分写得很具体。Sophos 给客户三种模式：通知模式下它查完给建议、由客户动手；协作模式下两边一起定；授权模式下它直接代客户处置。可能造成破坏的动作仍然要人点头。7
公司首席技术官 John Peterson 在页面里说，凡是团队不放心交给智能体的事情，都会转给人工判断。7
这些数字出自 Sophos 自己的披露，页面没有给跨客户的横向对比、误报率和处置质量。7
两份亚太案例：一家按任务分层压成本，一家把模型拼进创作
剩下两页的页面日期都是 10 月 8 日，类别都是创业公司，地区都是亚太。
先看 LegalOn，一家做法律 AI 的日本公司，用的产品是 Codex。8它压成本的办法是把模型按任务分层：GPT-6 Luna 做需求明确的实现，GPT-6.1 Sol 做常规设计、数据分析与文档，GPT-6 Astra 做架构设计这类高难度判断。8
配合分层的是两个动作：把 Fast 模式默认收紧，给部门和个人的月度用量设上限；成熟业务被要求提效约 20%，处在起步期的新业务反而拿到宽松的预算。8
页面给的最终数字是日成本估计下降约 65%，它没有公开这个估计对的是哪一档基线。8
模型在这家公司里也是分工的：GPT-5.6 做路由，GPT-6 Astra 写故事线与分镜，GPT-Image-2.5 出图。公司称用户花在挑模型、换模型上的时间少了 50% 以上。9
首次达到 Category 5：俄伊两起“虚假前线”行动被处置
这一页的页面日期是 10 月 8 日，归在安全类，内容是封禁两批做隐蔽影响力行动的账号。10
两起行动的做法相近：先造出一个看起来可信的机构或媒体身份，再借这个身份把地缘政治口径的内容送进目标受众。官方把这种做法称作「虚假前线」（false front）。10
第一起来自俄罗斯，官方给它起的代号是 Dark Clark。运营者用一个名叫「Mia Clark」的假人设控制一家自称「社会研究中心」（Social Research Center）的机构，在拉美雇了当地员工做内容。官方说，这些拉美员工并不知道自己受雇于一个俄罗斯团队。10
运营者还用这套身份伪造泄密文件与音频脚本，其中一部分已经在网上流传。相关假消息多到引来事实核查与政府否认，其中一起关于秘鲁某所学校活动的假消息，还引来了至少一名欧洲议会议员的表态。10
布鲁金斯学会有一套 Breakout Scale，把影响力行动按影响程度从 1 到 6 分档。10OpenAI 把这起行动评为 Category 5，并说这是它开始报告这类行动以来第一次处置到这一档。10
第二起来自伊朗，代号 Bogus Bylines。运营者用七个假记者署名向十余家中小型媒体投稿，官方找到的近一百篇文章从 2025 年 7 月排到 2026 年 10 月。10投稿这条线被评为 Category 4，同一行动里刷评论的那条线只到 Category 2。10
报告还点出两处反常。运营者把「被回复帖子的浏览量」当成自己的影响指标，这个算法把效果放大了；他们的行动内部报告也交给模型润色。10
两年半里，OpenAI 说自己一共处置了 30 起隐蔽影响力行动，并已把这两起的信息交给相关当局。10
接下来核验什么
- Codex 与 ChatGPT Work 里，哪一档订阅能用 Ultrafast。 转发帖写明了这两个入口，没有写档位；9 月底上线时它绑在当时的最高一档订阅上。14
- 甲骨文与 Sophos 的数字复核。 13 万与 9.5 万是甲骨文自己给的活跃用户口径，89 秒与 52% 出自 Sophos 的披露，两边都没有第三方复现。67
- LegalOn 的成本基数。 日成本估计下降约 65% 对的是哪一档基线，页面没有说。8
- 两起影响力行动的后续。 官方说信息已交给相关当局，涉事媒体与平台怎么处理还没有下文。10
- 上一期的挂起项。 广告收入与价格、增量测量的设计、dots 的可用市场与深度工作额度、澳大利亚事件的后续、Hugging Face 更广审查里 53 例之后的数字，本窗口都没有更新。
References
- 1
- 2OpenAI API 变更日志（10 月 8 日条目）
developers.openai.com
- 3
- 4
- 5A model guide for the GPT-6 family
openai.com
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
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