OpenAI 预测：数百万 ChatGPT Plus 用户将降级至更便宜的广告支持方案

a16z 加密货币研究报告：AI 代理 DeFi 漏洞利用率达 70%

根据 a16z Crypto 于 4 月 29 日发布的研究报告，在具备结构化领域知识的条件下，AI 代理重现以太坊价格操纵漏洞的成功率达到 70%；在无任何领域知识的沙盒环境中，成功率仅为 10%。报告同时记录了 AI 代理独立绕过沙盒限制以访问未来交易信息的案例，以及代理在构建多步骤可盈利攻击方案时的系统性失败模式。

Altman 表示：OpenAI 模型将逐步迁移到亚马逊定制的 Trainium 芯片，他表示“期待”

Gate 新闻消息，4月29日——根据 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 以及 AWS 高管的近期表态，运行在亚马逊网络服务（AWS）Bedrock 上的 OpenAI 模型将逐步迁移到 Trainium。Trainium 是亚马逊专为 AI 定制的芯片。当前，模型在使用 GPU 和 Trainium 的混合环境中运行，且随着时间推移，向 Trainium 的占比会逐步增加。

Altman：随着 GPT-5.5 转向任务完成而非代币数量，按代币定价将走向过时

Gate 新闻消息，4月29日——OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在接受 Stratechery 的 Ben Thompson 采访时表示，按代币定价并不是 AI 服务的长期可行模式。以 GPT-5.5 为例，Altman 指出，尽管单代币价格相较 GPT-5.4 显著更高，但该模型使用的代币数量要少得多来完成同一任务，这意味着客户并不在意代币数量——他们只关心任务是否完成以及总成本。

蚂蚁集团 Ling-2.6-flash 模型开源：1040B 参数、7.4B 有效参数，达成多项 SOTA 基准

Gate 新闻简报，4月29日——蚂蚁集团的 Ling-2.6-flash 模型权重现已开源；此前这些权重仅通过 API 提供。该模型总参数量为 1040 亿，单次推理激活为 74 亿，拥有 256K 上下文窗口，并采用 MIT 许可。提供 BF16、FP8 和 INT4 精度版本，现已在 HuggingFace 与 ModelScope 上提供。 Ling-2.6-flash 相较 Ling 2.0 引入了混合线性注意力改进：将原始的 GQA 升级为 1:7 MLA，并结合 Lightning Linear 的混合架构，同时配合高度稀疏的 MoE。推理效率显著超过同类模型：在 4x H20 GPU 上，峰值生成速度达到 340 tokens/s；在可比的开源模型上，prefill 与 decode 的吞吐量约高出 4 倍。与智能体相关的基准测试显示出强劲表现：BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified 61.2%、Claw-Eval 以及 PinchBench 达到或接近 SOTA 水平。在完整的 Artificial Analysis 基准测试套件中，总 token 消耗仅为 1500 万。在 AIME 2026 上，该模型得分为 73.85%。 蚂蚁集团的官方网站同样列出了 Ling-2.6-1T 万亿参数旗舰版本 以及 Ling-2.6-mini 轻量版本 ；不过截至发布，权重仍未在 HuggingFace 上发布，当前仅提供 flash 系列下载。

Sam Altman 发布 Codex 双模式截图，办公与编程功能正式分流

OpenAI 执行长 Sam Altman 于 4 月 29 日在 X 平台发布的截图及声明，Codex 正在推出新版引导界面，用户首次进入时须从两种模式中选择，分别为 Excelmogging 和 Codemaxxing。Codex 目前的周活跃用户已超过 400 万，使用场景已从代码生成延伸至非技术用途。

OpenAI 的 Codex 推出双模式界面：办公工作用 Excelmogging，编程用 Codemaxxing

Gate 新闻消息，4月29日——OpenAI 首席执行官 Sam Altman 今天在 X 上宣布，重新设计了 Codex 界面，为用户推出两种截然不同的模式。 “Excelmogging” 面向日常办公任务，采用简化界面，并配有标语 “Same tools, simpler interface,”，示例任务包括创建电子表格。