2026/09/30

AI 日报 · 2026-09-30：Sol 降到约五分之一价，大模型做规划、本地模型写代码怎么分

OpenAI DevDay 发布 GPT-6.1 Sol（官方称近 Astra、约五分之一价）、常驻 agent Dots 与 Pro 500；社区玩法 Sol 规划 + 本地 27B 写代码（作者自称省 77%），配 DeepSeek Harness、GSQ-RCO 量化 GGUF；另有 Anthropic 的 GLM-5.3 研究与白宫自愿协定。

GPT6.1Sol本地LLM模型分工

# AI 日报 · 2026-09-30：Sol 降到约五分之一价，大模型做规划、本地模型写代码怎么分

OpenAI DevDay 把前沿档价格往下拉了一大截：GPT-6.1 Sol 官方称在 agentic coding、电脑操作和专业工作上接近 GPT-6 Astra，标准 token 价格约为 Astra 的五分之一。同一天，它又推出常驻后台的 Dots 和每月 500 美元的 Pro 500。一边是更便宜的前沿模型，一边是更贵的顶配订阅，摆在用户面前的问题变成：哪些活值得花前沿模型的钱，哪些可以交给本地模型？社区已经有人给出一个答案——Sol 只做规划、本地 27B 写代码，作者自称 API 账单降了 77%。本期把 DevDay 三件套、这套分工玩法和可用的本地零件放在一起看，最后附上 Anthropic 关于 GLM-5.3 的研究与白宫自愿协定两条安全 / 政策信号。

一、DevDay：GPT-6.1 Sol，近 Astra、约五分之一价

据 TechCrunch 报道（原始公告见 OpenAI 发布页），OpenAI 在 9 月 29 日 DevDay 上推出 GPT-6.1 Sol，距 GPT-6 Sol 只隔一周。官方口径：

在 agentic coding、computer use、专业工作上接近 GPT-6 Astra，标准输入 / 输出价格约为 Astra 的五分之一；
相比 GPT-6 Sol，事实错误率降幅最大的是低推理强度档（11.4% → 7.7%）；在各种设置下与 Astra 的差距保持在 1.9 个百分点以内；
更坦诚地说明自身局限，在标记坏掉的工具、遵守限制、避免未授权的 agent 结果上比 GPT-6 Sol 失败更少；
已上 ChatGPT Work 与 Codex（Plus / Pro / Business / Enterprise / Edu），普通 Chat 暂未开放。

具体价格方面，X · @oikon48 转述为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.10 美元，并称 API 可用。这是 X 用户转述，本期未能直接核对 OpenAI 价目页，请以官方为准。HN 讨论（约 770 分）

以上跑分与错误率都是 OpenAI 自报。GPT-6.1 Astra 仍处于取消状态（见 9 月 29 日日报），本期不展开。

二、Dots 与 Pro 500：OpenAI 同时在卖「更多大模型」

Dots：据 TechCrunch 报道（原始公告见 OpenAI），Dots 是常驻后台、自己追着目标跑的个人 agent，带自己的云电脑，可连接数千个应用；通过 Slack / Teams 对话，短信「即将支持」。TechCrunch 称它由 GPT-6 Astra 驱动，面向合格市场的 Pro 与 Business Premium 推出，Enterprise / Edu / Healthcare 需管理员开启。X 上「连续跑 24 小时、连 4000+ 应用」的说法为用户转述，本期不作为事实采用。HN

Pro 500 与 Ultrafast：据 The Verge，新增每月 500 美元的 Pro 500，给最高用量，并可用 Ultrafast 模式在 ChatGPT Work 与 Codex 里获得更快的 GPT-6 Astra 响应。同时重新开放 200 美元的 Pro，但新订户用量上限下调；老 Pro 用户的保留期，二手报道称到 10 月下旬。精确额度以 OpenAI 帮助中心为准。HN

放在一起看：OpenAI 同一天给了两条路——要么多付钱，让最强模型常驻、更快、用量更大；要么用降价后的 Sol，把能下放的工作交出去。前者适合「时间比钱贵」的场景，后者是今天的重点。

三、玩法主线：Sol 当规划师，本地 27B 当执行者

r/ChatGPT 帖子（Reddit，约 20 分 / 10 评）标题写道：只让 GPT-6.1 Sol 做 planner，代码交给本地 27B 模型写，API 账单降了 77%。

先说清楚：77% 是作者自述，帖子热度不高，未经独立复核；我们也看不到作者的任务类型、本地模型具体是哪个、返工和人工修补的成本。它更像一个值得复现的思路，而不是结论。

思路本身的逻辑是成立的：

规划（拆任务、定接口、写验收标准）需要判断力，但输出短、调用次数少——值得用前沿模型；
执行（按计划写代码、改文件、补测试）输出长、来回多，token 的大头在这里——交给本地模型，边际成本主要是电费和显卡折旧；
升级规则决定省下来的钱会不会被返工吃掉：测试不过、同一步连续失败、涉及安全或架构决策时，把任务交回前沿模型。

一个可执行的起步方式：挑 10 个你真实做过的任务，分别用「全程前沿模型」和「Sol 规划 + 本地执行」各跑一遍，记录三样东西——API 账单、测试通过率、人工返工时间。只看账单，很容易得出过于乐观的结论。

四、本地这一侧：三件可以直接拿来的零件

DeepSeek Harness：给本地 coder 一个编排壳

r/LocalLLaMA 热帖（Reddit，约 175 分 / 52 评）称 DeepSeek Harness 应用已放出，是面向 agentic coding / 工作流执行的可运行 harness。在上面的分工里，它可以充当「执行层」的壳：接收计划、调用本地模型、跑命令和测试。帖子信息有限，是否为官方出品、支持哪些模型与后端，以应用内说明为准；建议先跑通一条端到端任务，再和现有 Claude Code / Codex 流程对照。

GSQ-RCO GGUF：显存吃紧时的激进量化

r/LocalLLaMA 发布帖（Reddit，约 92 分 / 68 评）放出 GSQ-RCO 版 Qwen3.8-Flash-Next GGUF，另附一个剪掉约 50% 专家的 Coder 构建，约 1.89 bpw，面向低显存本地推理。量化到这个程度，质量损失因任务而异；按帖内档位拉下来后，先用自己的代码任务比速度和测试通过率，再决定要不要用剪枝版当执行者。

16GB 卡跑 27B：两份社区配置

r/LocalLLaMA 指南（Reddit，约 36 分）：在 16GB Radeon RX 7800 XT 上跑 Qwen 3.8 27B Q4，开到约 100K 上下文。
X · @murasametech：两张 RTX 5060 Ti 16GB 跑 Qwen3.8-27B Q3_K_M，GGUF 约 12.48 GiB，llama.cpp 按 1:1 分层。
单卡装不下时，可参考 r/LocalLLaMA 关于 vLLM RAM offloading 的经验帖，代价是延迟。

这些都是社区实测，吞吐与驱动、内核版本强相关，需要本机复测。长上下文对执行层很重要——本地 coder 要能一次看到计划和相关文件。

五、安全与政策：两条值得记住的信号

Anthropic：GLM-5.3 的网络能力与护栏缺口

Anthropic 研究文（9 月 29 日）称，智谱 / Z.ai 的开源权重模型 GLM-5.3 展现出接近 Claude Mythos Preview 的端到端漏洞利用开发能力（如 ExploitBench 50/410，对比 Mythos Preview 56/410），但发布时缺乏有效的防滥用保护；在其测试中，几类常见手段绕过防护的比例为 64%–100%，同样手段对带防护的 Claude 未能成功。文中提到，NIST CAISI 此前称 GLM-5.3 是迄今网络能力最强的开源权重模型，约落后美国前沿 4 个月。HN

需要注意：这是 Anthropic 一方的研究与测试，而 Anthropic 本身是商业竞争方；结论需要更多独立评估，本期不视为定论，也不转述任何利用细节。对跑本地模型的人，现实含义是：开源权重的安全边界更多落在部署者自己身上。

白宫：自愿《超级智能》协定

据 PBS / AP，白宫与多家 AI / 科技公司负责人午宴后，宣布自愿性质的「White House Accord on Super Intelligence」，内容包括内部 / 外部审查与自我监管，同时拒绝硬性限制。这是自愿、非约束性的承诺，不是立法。同日白宫还推出 AI 政府信息门户 America.gov（CNN），据 CNBC 引述官员称技术栈包含 Gemini 与 Grok，路线图包括护照、福利等办事流程上线。

另一种声音：Mistral CEO Arthur Mensch 对 CNBC 表示，美国的 AI 安全辩论在掩盖部分竞争对手的「疏忽」（negligence），同时强调企业需要能约束 agent 的系统和监控，并称 Mistral 无意放缓。

可带

TIRx Harness（MLC 博客）：让 coding agent 写 GPU kernel 的开放编译器 harness，带远程基准服务器，保证计时可比。官方报告在 Blackwell 上各族几何平均加速约 1.33×–6.84×。
RRSI（项目页）：Google Cloud AI Research 等开源，冻结权重、在编辑预算与泄漏检查等正则下让 agent 改自己的 harness；报告留出集约 +3.4 分、策略 token 少约 30%–36%。研究结果，待复现。
SFTMill（Reddit）：用 OpenAI 兼容端点做 off-policy 蒸馏，把行为目标变成数据集——想让本地执行者学会前沿模型的某种写法，可以关注。
Radeon 核显提速（Reddit）：帖子标题称 Linux 7.4 可让 Radeon iGPU 的 AI / LLM 性能提升 18%–23%，社区转述，以自测为准。

今天可以做什么

挑 10 个真实任务，对比「全程前沿模型」与「Sol 规划 + 本地执行」，同时记账单、测试通过率和返工时间。
先写好升级规则：什么情况下本地执行者把任务交回前沿模型。
激进量化和剪枝版先在自己的任务上测，再决定是否进入执行层；本地 agent 的权限与防护要自己配。

来源与提示

Sol 的能力、错误率与「约五分之一价」为 OpenAI 官方口径（经 TechCrunch 报道）；每百万 token 具体价格为 X 用户转述，未直接核对官方价目。Dots 的「24 小时 / 4000+ 应用」为 X 转述，未采用。Pro 200 新订户额度具体倍数、老用户保留期的确切日期未经一手核实，本期仅写「下调」与「据二手报道至 10 月下旬」。「Sol 规划 + 本地 27B 省 77%」为 Reddit 作者自述，未独立复核。DeepSeek Harness、GSQ-RCO、16GB 配置均为社区帖，需自测。GLM-5.3 为 Anthropic 研究与自测，非定论。白宫协定为自愿承诺，非立法。