明天，OpenAI 发 GPT-6。
朋友圈已经开始刷屏了：200万Token上下文，性能提升40%，5万亿参数，"AGI 最后一公里"。
每次 AI 发布都有这种阵仗，但这次确实不一样——
200万 Token 上下文，换算成代码是 50 万行。你整个项目的代码仓库，可以一次丢进去让它读完。
如果这个做到可用，程序员的工作方式真的要变。
但我最担心的一件事
上下文窗口大，不等于真的能用。
Claude 把上下文做到 200K 的时候，我测过：塞进去大量文本之后，中间那段内容的召回率会明显下降。问它具体细节，经常答错或者直接不记得了。
这叫"中间丢失"问题，是长上下文的通病。
GPT-6 做到了 200万，如果这个问题没解决，那只是数字变大了。
明天发布第一时间，这是我要测的第一件事。
便宜好用？不一定
5-6万亿参数，推理成本大概率不低。
API 定价比 GPT-5.4 贵是几乎确定的事。如果你现在在用 DeepSeek API 写项目，切到 GPT-6 的成本可能让你打退堂鼓。
便宜好用这条路，DeepSeek V4 还是更有竞争力的选项。
明天发布之后我会测什么
- 200万上下文的真实召回，看"中间丢失"问题有没有解决
- 丢一个真实项目让它修 bug，看和 benchmark 差距有多大
- 响应速度，这个量级还能快到可用吗
结果出来立刻发出来。
你最想知道 GPT-6 的哪个方向？评论区告诉我，明天重点测。
首发于公众号 赛博山海经，每周实测 AI 工具，不玩虚的。
