OpenAI kündigt GPT-5.5 und Codex Superapp an
Der Launch von GPT-5.5 fiel zeitlich mit einer umfangreichen Codex-Erweiterung zusammen und wurde von OpenAI nicht als bloßes Punkt-Update positioniert, sondern als qualitative Stufe – intern kursierte auch die Bezeichnung „5.9". Benchmarks, die Artificial Analysis unabhängig validierte, zeigen GPT-5.5 (medium) auf Augenhöhe mit Claude Opus 4.7 (max) beim Intelligence Index – allerdings zu einem Viertel der Kosten (ca. 1.200 vs. 4.800 US-Dollar pro vergleichbarer Nutzung); Gemini 3.1 Pro Preview erreicht denselben Wert noch günstiger bei rund 900 Dollar. Gemeldete Benchmark-Werte umfassen 82,7 % auf Terminal-Bench 2.0, 58,6 % auf SWE-Bench Pro, 84,9 % GDPval und 78,7 % OSWorld-Verified. API-Preise wurden mit 5 bzw. 30 Dollar pro 1 Million Input-/Output-Token für GPT-5.5 und 30 bzw. 180 Dollar für die Pro-Variante angegeben; das Kontextfenster beträgt laut Sam Altman 1 Million Token. OpenAI gibt an, das Modell gemeinsam mit NVIDIA für GB200/GB300-Systeme co-designed zu haben und dass GPT-5.5 an der Optimierung seines eigenen Inferenz-Stacks beteiligt war. Auf Codex-Seite erhielt die Plattform Browser-Steuerung, Integration von Sheets, Slides und Docs/PDFs, systemweite Diktierfunktion sowie einen Auto-Review-Modus mit einem sekundären „Guardian"-Agenten, der Freigaben bei langen Runs reduziert – das zuvor eigenständige Projekt Prism wurde in Codex überführt. Parallel antwortete DeepSeek innerhalb weniger Stunden mit dem DeepSeek-V4 Preview: 1,6 Billionen Gesamtparameter (49 Milliarden aktiv bei V4-Pro), MIT-Lizenz, 1 Million Token Kontext und einem Flash-SKU zu 0,14/0,28 Doll
- GPT-5.5 erreicht laut Artificial Analysis 84,4 % auf BrowseComp und 51,7 % auf FrontierMath Tier 1–3.
- Der Auto-Review-Modus in Codex setzt einen sekundären 'Guardian'-Agenten ein, der bei langen Agenten-Läufen die Zahl manueller Freigaben reduziert.
- DeepSeek-V4 Preview nutzt zwei neue komprimierte Hybrid-Attention-Mechanismen (mHC), Muon-basiertes Training und FP4-Quantization-Aware-Training bei rund 32 Billionen Pretraining-Token.
- vLLM und SGLang lieferten am selben Tag (Day-0) Unterstützung für DeepSeek-V4 inklusive RL-Pipeline-Support.
- AINews wertete für die Ausgabe 12 Subreddits und 544 Twitter-Accounts aus.
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- vLLM und SGLang lieferten am selben Tag (Day-0) Unterstützung für DeepSeek-V4 inklusive RL-Pipeline-Support.
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