Crypto3DAI 模型这一年：从 Claude Code 到 GPT-6
2025年10月—2026年10月11日 · 约10分钟阅读。日期与能力说明依据官方发布记录。
这一年，AI 的变化可以沿着模型迭代来看：先是编程和长任务更好用，接着是文档、表格和软件操作，再到更完整的工作交付。ChatGPT 是使用入口，GPT 是底层模型；Claude 也同时包含模型和产品。下面以 OpenAI 与 Claude 的主要模型为主线，穿插少数国产代表。
模型升级是这条主线。Agent、工具和工作流程把这些能力变成实际可用的产品。
2025.10｜Sonnet 4.5 成为 Claude Code 的新起点
这个起点里，模型负责提高完成任务的能力，Claude Code 的更新负责让它更方便使用。10月出现的 Skills，则把办事说明和材料打包复用。
2025.11｜GPT-5.1 与 Opus 4.5
这一轮值得注意的是“接着做”的能力：任务变长以后，模型能否持续理解目标、调用工具并检查结果，开始比单次回答更重要。
2025.12｜GPT-5.2 把重点放到工作成果
这里开始可以把需求说成“帮我做出一份东西”：一份分析、一张表格、一个可以运行的小工具。结果仍要验收，但交给 AI 的工作范围正在扩大。
2026.01｜上一轮能力进入更多产品
OpenClaw（龙虾）定名
经历 Clawdbot、Moltbot 两个名字后，项目正式改名 OpenClaw。它把模型接到聊天入口和本机工具上，让个人助理收到消息后继续执行任务；这是 Agent 产品节点。
官方记录 ↗1月的变化更多体现在使用方式上。OpenClaw 把“在聊天软件里交代事情，让 AI 接着干活”做成了直观的个人助理体验。模型的理解和工具调用能力是基础，产品再把聊天入口、记忆和执行工具接起来。同月的 Cowork、Ralph Loop，也在探索怎样让 AI 连续工作。
2026.02｜Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 同日更新
同月 Harness Engineering 成为讨论热点。它指围绕模型安排工具、上下文和反馈的工程方法；底层模型升级，也会改变这套工作环境需要做多少事。
2026.03｜GPT-5.4：编程能力进入通用工作
模型升级让旧流程可以变简单。3月24日，Anthropic 记录了一个具体例子：换用 Opus 4.6 后，团队删掉了原先 Harness 中的 sprint 分段结构。省掉的是一道人工设计的环节。
2026.04｜Opus 4.7 与 GPT-5.5
从这一轮发布的重点看，用户可以更多地描述目标，由模型处理过程中的步骤。任务越复杂，规划和自查能力带来的差别越明显。
2026.05｜Opus 4.8：长任务中的可靠性
这类升级的价值在于少返工、少盯着过程。同一款 Agent 产品，即使界面没有大改，换上更强的模型后，使用体验也可能明显变化。
2026.06｜Fable 5 与 Sonnet 5
模型发布和实际可用需要分开看。Fable 5 于6月12日暂停访问，7月1日恢复；时间轴保留这段中断，避免把发布日期当成一直可用。
2026.07｜GPT-5.6、Kimi K3 与 Opus 5
Kimi K3 值得单独讲：官方展示了持续修改代码并看截图、完成研究流程、制作交互报告等案例。它的竞争点已经落在“能不能把一整项工作做完”。官方也承认综合表现和使用体验仍落后于当时最强的闭源模型，所以这些案例适合说明进步方向，不能当成所有任务都同样有效的保证。
2026.08｜国产模型接入熟悉的工作入口
本月保留为能力落地的过渡。模型与工作入口逐渐分开：在适配允许的情况下，可以保留熟悉的操作方式，更新底下使用的模型。
2026.09｜GPT-6 与 Claude 5.5 密集更新
这个月体现了两种迭代同时发生：一端提高能力上限，另一端把能力做得更快、更便宜。普通用户可以直接享受产品更新，不必重学一整套工作方法。
2026.10｜能力继续向更多用户普及
截至10月11日，这条时间线已经从“Agent 能做更多”，走到了“更强的能力进入更日常的入口”。十月仍在继续，这里只记录已经发生的更新。
一、越慢就是越快
回看这一年的迭代，我最大的感受是：大家真的不用那么焦虑。“越慢就是越快”是个带点玩笑的说法，但它背后有一个很实际的变化——工具正在替我们省掉越来越多的折腾。
比如，同一个需求，过去可能要花十个小时研究提示词、配置工具、反复试错，现在两小时就能完成。过去的努力里，一部分是在解决工具不成熟带来的麻烦。模型升级以后，那些麻烦可能直接消失了。
早期尝试当然有价值，你会积累判断，也可能先做出成果。但普通用户没必要把每一代工具的临时技巧都补学一遍。晚一点接触，上手时工具已经更好用，反而可能更快完成自己的事情。
有实际需求就去用，没有需求也不用“没活硬整”。不用刻意等，也不用为了追热点给自己增加负担。
二、言出法随，直接干就完了
不要因为 AI 太强、名词太多，就觉得自己用不了。我们只是它的用户，用它查资料、整理想法、做内容、开发工具，并不需要先学会训练一个大语言模型。
我把这种能力叫作“言出法随”：你把想法说出来，AI 就能开始帮你把它变成东西。想做一个网页，就告诉它给谁看、展示什么；想整理一份报告，就把材料和你关心的问题交给它。
第一版不满意，就继续说哪里不对，边做边改。它不保证一句话就成功，但从想法到成果，中间需要自己掌握的技术步骤越来越少。
先把目标、材料和要求说清楚，再检查结果。很多事情，可以从一句“我想做……”开始。
三、AI 做项目的思考
用 AI 做内容、做工具或完成一个项目，我会看两个维度：你抓住机会有多快，以及做出来的东西有多专业。
如果没赶上早期，做出来的东西又没有多少专业积累，那么别人拿到同样的 AI，很容易追上你，甚至超过你。如果专业程度暂时不高，但很早就抓住了机会，也可能获得一段时间的先发优势。
在我看来，更值得长期投入的，是把自己的经验、判断和专业能力，与 AI 的执行能力结合。你知道什么问题值得解决，也能判断结果好不好，AI 帮你把想法更快地做出来。
AI 降低了动手的门槛。自己的专业性，加上 AI 的能力，才更有机会做出好的东西。
时间与能力说明
时间范围为2025年10月至2026年10月11日；9月29日的 Sonnet 4.5 是进入去年10月的起点，单独保留。日期按官方发布记录，首次发布、API接入、预览、正式版和工具更新分别标注。为控制阅读量，选取主要通用／编程模型，未穷举语音、图像、专用安全型号与每次小更新。
能力描述依据官方发布文章和日志，部分案例为厂商演示，本次未做统一独立横评。“更好做什么”是对用途的解释，不表示所有任务都必然成功。Kimi K3 在发布时承诺稍后开放完整权重；本页不把模型可用日期等同于完整权重开放日期。
数据口径与来源
时间线记录到2026年10月11日，主要型号附官方原文；产品和工具节点单独标注。各厂商能力声明与演示不等于统一独立横评。