🌘 GPT-5.5 Codex 推理 Token 聚類現象分析：在 516/1034/1552 等特定數值處可能導致複雜任務效能下降➤ 模型推理預算的「瓶頸」疑雲：探討 Codex 的固定值輸出異常✤ https://github.com/...

🌘 GPT-5.5 Codex 推理 Token 聚類現象分析：在 516/1034/1552 等特定數值處可能導致複雜任務效能下降➤ 模型推理預算的「瓶頸」疑雲：探討 Codex 的固定值輸出異常✤ https://github.com/openai/codex/issues/30364近期針對 OpenAI Codex 的分析顯示，GPT-5.5 模型在處理任務時，其推理 Token（reasoning-token）輸出頻繁集中在 516、1034 及 1552 等固定數值。這種異常的聚類現象與模型整體推理強度下降高度相關，並伴隨著複雜任務正確率的下滑。作者透過對長達五個月的遙測數據進行統計，發現 GPT-5.5 在這些特定節點的佔比遠高於其他模型版本。這暗示該模型可能存在某種隱性的推理預算限制、調度截斷或降級機制，而非自然的推理過程分佈，亟需開發團隊介入調查。+ 這數據太驚人了，看來 GPT-5.5 的推理過程並非動態調整的，很可能在系統層面被強制設定了某種硬性的 Token 上限，導致模型在複雜邏輯推導時被迫「腰斬」。+ #技術故障 #模型行為 #AI 效能分析