就在今天，OpenAI 正式推出了新一代模型 GPT‑5.3 Instant。这是 GPT-5 系列中的 低延迟高速版本（Instant），主打 更快响应、更强推理、更稳定代码能力。

更重要的是：

目前 GPT-5.3 Instant 已经向所有用户开放，包括免费用户。

免费体验入口：

• 官方使用入口：
  https://chat.openai.com

• OpenAI 官网：
  https://openai.com

只要打开网页即可直接使用，无需复杂配置。

接下来我们通过 真实测试 来看看 GPT-5.3 的能力到底提升了多少。

一、GPT-5.3 Instant 到底升级了什么

相比上一代 GPT‑5.2，GPT-5.3 的核心升级主要体现在五个方面。

1 推理能力明显增强

GPT-5.3 在 复杂逻辑问题、多步骤分析任务上明显更强。

例如：

• 逻辑推理

• 数学问题

• 编程思路分析

• 数据分析

它不仅能给出答案，还会 完整展示推理过程。

2 代码能力大幅提升

现在 GPT-5.3 不仅可以写代码，还可以：

• Debug 调试代码

• 优化代码结构

• 自动重构程序

• 生成完整项目

很多情况下，它更像一个 真正的程序员助手。

3 多模态能力更加成熟

GPT-5.3 不仅能处理文本，还可以理解：

• 图片

• 文件

• 数据表格

• 复杂图表

未来 AI 的交互方式将越来越接近 真正的智能助手。

4 响应速度明显更快

“Instant”版本最大的特点就是 低延迟。

实际测试中：

• 基本 1~2 秒就开始生成答案

• 输出过程更加稳定

• 几乎不会卡顿

这对日常使用体验来说非常重要。

5 明显减少“过度防御式回答”

很多用户在使用 GPT-5.2 时都会遇到一个问题：

模型有时会 过度保守，甚至拒绝回答一些本来可以安全回答的问题。

GPT-5.3 在这一点上进行了明显优化：

• 减少不必要的免责声明

• 减少说教式回答

• 更直接给出有用信息

整体交流体验更加自然。

二、测试一：解释复杂概念（量子计算）

我们首先让 GPT-5.3 解释一个比较复杂的概念：

“用最简单的方式解释什么是量子计算”

GPT-5.3 的回答结构非常清晰：

1. 先解释传统计算机

2. 再解释量子比特

3. 为什么量子计算更强

4. 实际应用场景

最重要的是：

普通人也能看懂。

很多 AI 在解释技术概念时会非常专业，但普通用户很难理解，而 GPT-5.3 在 表达清晰度上明显更好。

甚至还能进一步要求：

“用小学生也能听懂的方式解释。”

它也能轻松完成。

三、测试二：代码能力实测

接下来我们测试开发者最关心的部分：代码能力。

我们给 GPT-5.3 一个需求：

写一个 Python 程序
扫描电脑已安装软件
支持搜索下载软件
带简单 UI 界面

GPT-5.3 生成的结果包括：

• 完整 Python 代码

• 模块化结构

• UI 界面

• 运行方法

• 环境安装步骤

项目结构类似：

project/
 ├ main.py
 ├ core/
 │   ├ scan.py
 │   ├ download.py
 │   └ clean.py
 ├ ui/
 │   └ main_window.py
 ├ requirements.txt
 └ build.bat

更厉害的是：

代码一次运行成功，没有报错。

甚至可以让 GPT-5.3 自动打包成 EXE 软件。

只需要几分钟，就可以生成一个完整软件。

四、测试三：经典逻辑推理题

我们再测试一个经典逻辑题：

三个开关控制三个灯泡
只能进入房间一次
如何判断哪个开关控制哪个灯？

GPT-5.3 的解题步骤：

第一步

打开 A 开关 3~5 分钟，让灯泡变热。

第二步

关闭 A，打开 B。

第三步

进入房间观察：

• 亮着的灯 → B

• 不亮但热 → A

• 不亮且冷 → C

不仅给出答案，还提供了 完整推理过程和图示。

这对：

• 学习

• 教学

• 科普

非常有帮助。

五、测试四：生成 YouTube 视频脚本

我们再模拟一个真实工作场景。

要求 GPT-5.3：

写一篇 8 分钟科技视频脚本
结构清晰
有吸引力

结果它直接生成：

• 视频标题

• 开场钩子

• 内容结构

• 总结

甚至还模仿了 “零度解说” 的风格。

对于内容创作者来说，这非常实用：

• YouTube

• B站

• 博客

• 自媒体

都可以直接用作内容框架。

六、GPT-5.3 适合哪些人

如果你经常使用 AI，那么 GPT-5.3 非常适合以下人群：

1 开发者

• 写代码

• Debug

• 学习新技术

2 内容创作者

（比如做 YouTube、博客）

• 写脚本

• 写文章

• 内容规划

3 学生和研究人员

• 学习复杂知识

• 辅助研究

4 普通用户

任何人只要有：

• 手机

• 电脑

都可以用它提高效率。

七、免费使用 GPT-5.3

目前 GPT-5.3 Instant 已经免费开放。

直接通过以下入口即可使用：

免费体验 GPT-5.3：

• https://chat.openai.com

• https://openai.com

打开即可开始使用。

总结

整体体验下来，GPT-5.3 带来的并不是简单升级，而是一次 整体能力进化。

主要提升体现在：

• 推理能力

• 代码能力

• 表达清晰度

• 响应速度

当然 AI 仍然不完美，有时也会出错。

但可以确定的是：

AI 正在越来越接近真正的智能助手。

未来几年，AI 的发展速度可能会 远远超出大多数人的想象。

就在昨晚凌晨两点，OpenAI 毫无预兆地丢出了一个重磅更新——GPT-5.4。毫无疑问，这个模型正在改写 2026 年 AI Agent 的主线剧情。这一次，大家等了很久的核心能力终于真正落地：原生操控电脑。

而在我第一时间实测之后，可以非常直接地说一句：GPT-5.4 很可能是目前最适合跑 OpenClaw 的模型，甚至没有之一。尤其是在原生操控电脑方面，达到前所未有的水平。

原生操控电脑，真正的 Agent 分水岭

Agent 能力，是 2026 年 AI 进化的主线任务。过去的模型更多停留在“生成内容”“回答问题”层面，而 GPT-5.4 直接进入了“执行任务”的阶段。它不仅能理解指令，更能真正操控电脑环境。

只要是打工人日常在电脑上能做的事情，它几乎都能完成。这已经不是简单的“聊天机器人”，而是一个具备完整操作链条的数字执行者。

Web 版 + Codex 同步上线，Windows 用户也能用

目前 GPT-5.4 已经在网页版以及 OpenAI Codex 中上线。

昨晚 OpenAI 也同步推出了 Windows 版本的 Codex 客户端，这对 Windows 用户来说意义重大。

Codex Windows 版下载： 【点击前往】

这意味着，即使你不部署复杂环境，也可以直接通过 Codex 客户端体验 GPT-5.4 的电脑操控能力。

为什么说 GPT-5.4 是 OpenClaw 的“天选模型”

我们都知道，OpenClaw 这只“龙虾”之所以爆火，核心就在于它强大的 Agent 能力。在 Mac mini 上部署的 OpenClaw，几乎拥有与人类一致的操作权限和执行路径。而 GPT-5.4 这一次，是在模型层面就实现了原生电脑操控能力。

也就是说，它不再是“外挂式控制”，而是“内生式理解 + 执行”。两者结合，几乎是 2026 年 Agent 形态的最优解。

完整的 OpenClaw + GPT-5.4 部署与实测流程：

1、安装并升级到最新版的 OpenClaw，一键安装命令如下：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

模型的服务提供商选择OpenAI

模型登入方式选择OpenAI API key

创建 OpenAI API key：【点击前往】

然后在命令输入框输入密钥确认

在选择模型的时候，请选择GPT-5.3 codex，因为目前OpenClaw还没内置到GPT-5.4模型，但是一会我们可以通过命令进行切换过去。

切换模型需要重新开一个新的power shell窗口，并输入第1个切换模型的命令：

openclaw onboard --auth-choice openai-codex

执行命令以后，在配置选项里Config handling 选择 Update values：

确认以后会自动弹窗登入窗口，只需输入你的openAI账号登入即可

登入以后，再开一个新的power shell窗口，执行第2个切换模型的命令：

openclaw config set agents.defaults.model.primary "openai-codex/gpt-5.4"

就可以把当前Openclaw的默认使用模型切换到GPT-5.4上去了

注意：由于通过网页端授权登入的方式，只有Plus、Pro及以上的会员才可以调用GPT-5.4模型，所以要确保你当前登入的OpenAI账号是开通会员的才可以，否则会提示你找不到模型！

Mac 电脑

将 OpenClaw 默认模型切换到 GPT-5.4 的命令：

openclaw onboard--auth-choiceopenai-codex

执行命令后登入OpenAI账号

授权登入以后再开新的命令窗口执行下方命令：

openclaw configsetagents.defaults.model.primary"openai-codex/gpt-5.4"

重启 OpenClaw 后，问它“你是什么模型”，就会回复gpt-5.4：

当然如果你不想开通会员，也想使用最新的GPT-5.4模型，那么你可以通过刚才说的Open Codex 客户端进行安装使用！亲测即使是免费账户，登入以后照样可以使用GPT-5.4模型

核心能力全面升级：

这次升级，不只是“能操作电脑”这么简单。不仅会操作，还更聪明

知识型工作能力提升

在 GDPval 测试中（覆盖 44 个职业的知识工作能力评估），GPT-5.4 在 83% 的案例中达到持平或更优水平，而 GPT-5.2 为 71%。

在投行级电子表格建模内部测试中：

GPT-5.4：87.5%
GPT-5.2：68.4%

在演示文稿评测中，人工评分者在 68% 情况下更偏好 GPT-5.4 生成的作品，原因是：

更好的审美
更丰富的视觉元素
更有效的图像生成配合

对于内容创作者、分析师、咨询顾问来说，这是生产力的实质跃迁。

浏览器与网页操控能力

在 WebArena-Verified 测试中：

GPT-5.4 成功率 67.3%
GPT-5.2 为 65.4%

同时使用的token数量也大幅减少

在 Online-Mind2Web 测试中，仅凭截图观察成功率达到 92.8%，明显领先早期系统。

这意味着它在真实网页环境中的操作稳定性进一步提升。

视觉理解能力强化

在 MMMU-Pro 测试中，无需外部工具即可达到 81.2% 成功率。

在 OmniDocBench 文档解析测试中，平均误差下降至 0.109。

这就是它“原生操控电脑”能力的底层支撑——更强的视觉理解与结构解析能力。

编程与长任务执行

GPT-5.4 融合了 GPT-5.3-Codex 的编程能力，同时强化了长时间自主执行任务的能力。

在 SWE-Bench Pro 测试中，与 GPT-5.3-Codex 持平或更强，同时整体推理延迟更低。

它可以：

自己调用工具
多轮迭代优化
减少人工干预

这已经是半自动工程师级别的能力。

工具调用与多步任务

在 Toolathlon 测试中，它用更少轮次完成复杂真实任务，比如：

读取邮件
处理附件
评分
记录到表格

准确率更高，执行更稳定。

联网搜索能力

在 BrowseComp 测试中，GPT-5.4 相比 5.2 提升 17 个百分点。

GPT-5.4 Pro 更是达到 89.3%。

这意味着它在海量信息检索、多轮搜索整合方面的能力显著增强。

可控性：真正的“Thinking”升级

GPT-5.4 Thinking 在处理复杂任务时会先给出“前言”说明思路，并支持在生成过程中实时追加指令。

这对高阶用户来说意义巨大。

你可以在任务进行中微调方向，而不需要推倒重来。

在长流程任务中，它对上下文记忆更加稳定，推理更深入。

这才是 Agent 真正可控、可用、可扩展的关键。

最后总结：打工人真的悬了？

实测之后，我只有一个感受：

这不是一次小升级，而是一次形态级进化。

GPT-5.4 让“原生操控电脑”从概念走向现实。
它不再只是一个聊天模型，而是一个可以真正执行工作的智能体核心。

当它与 OpenClaw 这样的 Agent 框架结合，2026 年的工作方式，很可能会被重新定义。

就在今天，OpenAI 正式发布了全新一代图像生成模型——ChatGPT Images 2.0。这一版本可以说是目前最先进的 AI 图片生成工具之一，不仅在画质、速度、控制力上全面升级，还真正开始迈向“以假乱真”的阶段。

这篇文章，我会带你完整了解它的核心能力、实际体验，以及它到底强在哪。

一、AI 图像生成，进入“以假乱真”时代

ChatGPT Images 2.0 最大的变化只有一个关键词：真实感。

只需要一句简单提示词，它就能生成高质量图像，而且很多时候——你已经分辨不出这是不是 AI 生成的。

比如：

• 类似手机抓拍的照片
• 电影级光影的人像
• 街头摄影风格
• 时尚杂志封面

这些过去需要摄影+后期团队完成的内容，现在一句话就能搞定。

二、核心升级：不仅更强，而且更“可控”

相比上一代模型，这一版本的提升是全方位的：

1. 更复杂的视觉理解能力

它可以处理：

• 多元素复杂构图
• UI / 图标 / 小文本
• 高密度信息排版

而且生成结果几乎可以直接商用。

2. 分辨率与细节全面提升

• 最高支持 2K 输出
• 微小元素（文字、按钮、细节纹理）更加清晰
• 光影表现更加自然

3. 文本生成能力大幅增强（重点）

这是一个巨大突破。

以前 AI 生成图片最大的问题就是——文字会乱码。

而现在：

• 中文 / 日语 / 韩语 / 印地语等都能正确生成
• 文本语义通顺
• 几乎没有错别字

 这意味着：AI 可以直接做电商图、海报、广告素材了

4. 精准编辑能力（接近 Photoshop）

你可以做到：

• 局部修改（例如只改表带颜色）
• 替换背景
• 修改服装
• 调整光影

而且——其他元素完全不变。

这已经非常接近
 Photoshop + AI 的组合能力

三、风格能力全面进化（几乎无上限）

6

ChatGPT Images 2.0 在风格上的表现非常夸张：

支持类型包括但不限于：

• 赛博朋克
• 日本漫画 / 独立漫画
• 电影海报风格
• 复古胶片摄影
• 超现实主义
• 故事绘本

甚至可以：
直接生成完整故事分镜 + 文本剧情

而且逻辑是连贯的，不是拼凑的。

四、真实案例测试：从“玩具”到“生产力工具”

1. 一句话生成商业海报

输入：

极简科技产品海报 + 黑色背景 + 发光边缘

结果：

• 自动补全设计逻辑
• 构图合理
• 视觉高级感直接拉满

2. 电商主图生成（可直接使用）

输入：

白底 + 产品居中 + 阴影 + 文案“限时优惠50%”

结果：

• 排版专业
• 文案正确
• 无乱码

 可以直接用于电商平台

3. 真人照片 → 商业大片

只需：

• 上传一张普通照片
• 输入一句话

就可以：

• 换背景（高级工作室）
• 换服装（西装）
• 加电影级灯光

直接变商业摄影作品

4. 批量风格转换（效率爆炸）

比如：

• 3张照片 → 漫画风
• 多图统一风格
• 保留内容 + 重做视觉

 对内容创作者来说：降维打击

五、提示词万能结构（重点干货）

如果你想稳定出图，可以用这个公式：

主体 + 风格 + 场景 + 光影 + 细节 + 用途

例如：

• 主体：智能眼镜
• 风格：未来科技
• 场景：深色背景
• 光影：霓虹灯
• 用途：电商广告

 基本不会翻车

六、AI 对“现实世界”的理解更自然了

这一代模型还有一个隐性升级：

 视觉认知能力

它可以：

• 做教育图表
• 信息可视化
• 视觉摘要
• 故事结构设计

而且：

• 排版清晰
• 留白合理
• 信息结构自然

这已经不仅是“生成图片”，而是——
在做视觉表达

七、一些真实体验总结（优缺点）

优点

• 真实感极强
• 中文文本几乎完美
• 可控性高
• 可直接商用
• 风格极其丰富

不足

• 某些人像仍有“AI味”
• 需要优化提示词才能达到最佳效果

八、结论：这已经不是玩具，而是生产力革命

ChatGPT Images 2.0 的意义在于：

它把“设计门槛”几乎降到了零

你不再需要：

• 摄影师
• 设计师
• 后期团队

只需要：
一句话 + 一点想象力

最后

目前 ChatGPT Images 2.0 已经向所有用户开放（包括免费用户），你可以直接上手体验。

更多玩法、素材和提示词，我会持续更新在零度博客。

如果你是：

• 内容创作者
• 电商从业者
• 自媒体
• 设计师

 这个工具，建议你一定要尽快上手。

今天我们不看宣传，不看跑分，也不看官方榜单，而是直接来一场真正的实战对决。这次参赛的模型包括：ChatGPT5.5、Claude 4.7、DeepSeek V4、GLM 5.1。另外，我们还加入一个旁观者，也可以理解为替补选手：Gemini 3.1 Pro。

这几款模型，基本代表了目前国内外最强的一批 AI 编程能力。国外代表是 ChatGPT5.5 和 Claude 4.7，国内代表是 DeepSeek V4 和 GLM 5.1，再加上 Gemini 3.1 Pro 作为额外参考。

这次测试的规则非常简单：不给二次提示，不给修改机会，不做人工修正。每一道任务，每个模型只有一次提交机会。

谁写出来的效果最好，谁的成功率最高，谁的代码最稳定，谁就更接近真正的“编程王者”。

今天我们要看的，不只是哪个 AI 更聪明，而是哪个 AI 更像真的在工作，哪个 AI 能把需求理解清楚，并且一次性做出可运行、可展示、可交付的作品。

本期测试的核心思路

很多人测试 AI 编程能力，喜欢看跑分、看 benchmark，或者让 AI 写一些算法题。

但对普通用户来说，真正重要的不是模型在榜单上排第几，而是它能不能把你的一句话需求，变成一个真的能运行、真的有体验、真的像产品的东西。

所以今天我们不测理论，只测实战。

这次测试会围绕几个方向展开：

第一，视觉效果。

一个网页小游戏或者演示页面，不只是能打开就行，还要有动画、有节奏、有冲击力。

第二，交互逻辑。

有些模型看起来会写页面，但一旦涉及按钮、状态、倒计时、本地存储、拖拽排序，就很容易翻车。

第三，剧情和节奏控制。

AI 生成的不只是代码，也包括文案、剧情和用户体验。能不能让一个页面有铺垫、有变化、有高潮，这是非常考验模型综合能力的。

第四，约束执行能力。

有些模型看似很强，但会偷偷忽略你的要求。比如你要求不使用外部资源，它可能还是引入了外部库；你要求只用黑白两种颜色，它可能偷偷加渐变色。

第五，真实性判断。

AI 可以生成很多“看起来很真实”的东西，但这并不代表它真的正确。今天最后一个测试，我会专门用天气页面来做一个反转，让大家看到 AI 最危险的一面：它可以让假的东西看起来像真的。

第一题：黑客入侵终端

开场我们先来一道视觉冲击力很强的题目：模拟黑客入侵终端。

提示词

生成一个完整可运行的HTML网页（包含HTML+CSS+JS，所有资源内嵌，无需外部依赖）。
模拟黑客入侵终端界面：黑色背景+绿色字符雨效果，自动滚动显示“正在破解密码”“已入侵服务器”等动态文本，并带进度条。
要求：页面加载后自动播放，3秒内进入高潮动画，最后弹出“Access Granted”提示，并提供音效开关按钮。

这道题本身没有什么业务价值，但非常适合做开场，因为它能快速看出模型的动效组合能力。

差一点的模型，可能只会生成一个静态页面，放几行绿色文字，看起来像终端，但没有节奏，没有推进，也没有真正的动画。

强一点的模型，会知道怎么让画面一步一步升级：先出现终端文字，再增加滚动日志，然后进度条推进，最后弹出 Access Granted，整个过程有明显的情绪递进。

这道题主要看三个点：页面是否能直接运行。动画是否有节奏。最后是否有高潮效果。

如果一个模型连这种偏展示型页面都做不出效果，那后面的复杂任务基本就更危险了。

第二题：恐怖惊吓页面

第二题我们测试的是节奏控制能力。

提示词：

生成一个完整 HTML 网页，页面一开始是安静的风景或者日记内容，并带有轻微背景动画。至少 5 秒平静铺垫之后，突然出现惊吓画面，比如鬼脸和音效，然后恢复正常，并提示“你被吓到了吗？”

这题的重点不是鬼脸，而是铺垫。很多模型会犯一个错误：页面一打开就直接吓人。这就不成立了。真正的惊吓效果，关键在于前面要足够平静，让观众放松警惕。至少 5 秒的安静铺垫非常重要。

所以这道题主要看：

模型有没有理解“至少 5 秒平静铺垫”。

惊吓画面是否突然。

惊吓后是否能恢复正常。

有没有音效控制。

差的模型只会堆效果，好的模型会控制节奏。

这也是 AI 生成交互内容时很重要的一点：它不仅要会写代码，还要懂体验。

第三题：读心术互动页面

第五题稍微放松一点，做一个互动型页面：读心术。

要求用户在心里想一个 1 到 100 的数字，通过 3 到 5 步点击引导，逐步缩小范围。每一步都有动画反馈和提示语，比如“越来越接近了”，最后用动画展示“AI猜你想的是 XX”。

提示词：

生成一个HTML互动页面，让用户在心里想一个1-100的数字，通过3-5步点击引导逐步缩小范围。
要求：每一步都有动画反馈和提示语（如“越来越接近了”），最后用动画展示“AI猜你想的是XX”。

这题其实并不是真的 AI 读心，而是经典的交互设计和算法包装。它的重点在于：模型能不能把一个简单逻辑包装成一个有趣的体验。

有些模型会做得很粗糙，只是几个按钮加一行结果。

好的模型会设计流程，比如让用户选择数字范围、奇偶、大小区间，然后逐步缩小范围，最后给出一个看似神奇的结果。

这道题可以很好地说明一点：

观众体验不等于技术难度。

有些东西技术上不复杂，但只要包装得好，就会显得很高级。

这也是 AI 生成内容时非常常见的现象：它很会“装懂”，也很会“制造感觉”。

第四题：股票市场 K 线图

第六题测试数据和动画结合能力。

要求生成一个 HTML 网页，模拟股票市场 K 线图动态变化。需要自动波动动画、涨跌颜色变化，并提供按钮触发“暴涨”和“崩盘”。动画要夸张、有冲击力。

提示词：

生成一个HTML网页，模拟股票市场K线图动态变化。
要求：

自动波动动画
涨跌颜色变化
提供按钮触发“暴涨”和“崩盘”
动画夸张、有冲击力

这道题重点看的是动态效果。差的模型可能会画一个静态图，或者用几个柱子假装 K 线，但不会真正变化。好的模型会生成动态数据，让图表持续波动，并且点击“暴涨”或“崩盘”按钮后，能明显看到趋势变化。

这题主要看：

K 线是否真的动态变化。

涨跌颜色是否清晰。

暴涨和崩盘按钮是否有效。

动画是否有冲击力。

如果模型只是做了一个看起来像股票图的静态页面，那它其实没有完成任务。

第五题：拆弹小游戏

第八题是综合能力测试：拆弹游戏。

要求生成一个 HTML 小游戏，场景是拆弹。页面需要有 30 秒倒计时，多根电线可选，不同选择触发不同结局。倒计时音效逐渐加快，最后 3 秒要有明显紧张提示。

提示词：

生成一个HTML小游戏：拆弹场景。
要求：

30秒倒计时
多根电线可选
不同选择触发不同结局
倒计时音效逐渐加快，最后3秒明显紧张提示

它同时考验逻辑、UI、状态管理和氛围营造。模型必须处理倒计时、用户选择、成功分支、失败分支、音效节奏、最后 3 秒提示等多个状态。

差的模型可能只是做几个按钮，点哪个都显示同一个结果。

好的模型会让不同电线对应不同结局，比如剪红线成功、剪蓝线爆炸、剪黄线倒计时加速、剪绿线进入隐藏结局。这类小游戏最能看出模型写交互逻辑的能力。

第六题：天气查询页面打假

最后一题是本期最重要的收尾反转：天气查询页面。

要求生成一个 HTML 天气查询页面，默认显示一个城市天气，要调用真实 API，UI 要精美，并提供“刷新数据”按钮。多次刷新后，数据会出现明显不一致甚至荒谬，比如温度突然大幅变化，

提示词：

生成一个HTML天气查询页面。
要求：

默认显示一个城市天气
要调用真实的API
UI画面要精美

这题的重点不只是做天气页面，而是打假。因为 AI 很容易生成一个“看起来像真实 API”的页面。它会写接口地址，会写加载状态，会写天气卡片，会显示温度、湿度、风速。

但问题是：这些数据是真的吗？很多时候并不是。所以这道题的价值在于告诉我们：AI 可以生成看起来很真的东西。但看起来真，不代表它就是真的。你必须有判断能力。

AI 编程能力越来越强，但它最大的风险也在这里：它能把假的东西包装得非常真实。

最终总结：谁才是真正的编程王者？

通过这组测试，我们看的不只是哪个模型会写代码，而是哪个模型更接近真实开发中的可靠助手。

一个真正强的编程 AI，应该具备几个能力：

能理解需求。

能一次性生成可运行代码。

能处理交互逻辑。

能控制动画节奏。

能遵守限制条件。

能保持长逻辑一致。

能把解释和代码对应起来。

不会用看似真实的内容糊弄用户

今天这些测试从视觉效果、剧情节奏、状态管理、交互逻辑、推理一致性、UI 审美，到最后的真实性判断，基本覆盖了 AI 编程应用中非常关键的几个场景。

最后我们会发现，AI 最厉害的地方，不一定是它真的知道答案，而是它可以让一个答案看起来非常像正确答案。

这也是我们使用 AI 时最需要警惕的地方。

它可以让页面看起来像产品。

它可以让动画看起来很高级。

它可以让推理看起来很严谨。

它甚至可以让假的数据看起来像真的。

所以今天这期测试，表面上是在看 ChatGPT5.5、Claude 4.7、DeepSeek V4、GLM 5.1 和 Gemini 3.1 Pro 谁的编程能力更强。

但更深一层，其实是在看：

哪个 AI 更会“演”。

哪个 AI 更像真的在工作。

以及我们自己有多容易被 AI 说服。

这才是这场编程王者对决真正值得关注的地方。

如果你也想亲自测试，可以用同样的提示词，把它们分别丢给不同模型，然后看它们生成的代码是否能直接运行，效果是否符合要求，逻辑是否稳定。

记住一句话：

AI 最可怕的不是不会写代码，而是它写错了，你却看不出来。

今天我们主要来说一下，如何利用最新版的 OpenClaw 小龙虾，免费接入 ChatGPT 最新、最强的 AI 图片模型 ChatGPT Images 2.0。

这套方案最大的优势就是：无需 API Key、无需消耗 API Token、支持 AI 生图、支持看图分析

甚至还能用来做一些趣味玩法，比如看图看手相、图片理解、图片创作等

如果你之前用过 AI 图片生成工具，应该知道很多平台都需要 API Key，或者需要绑定余额、消耗 Token。而这次我们要演示的方式，整体门槛更低，非常适合普通用户、AI 爱好者，以及想做教程演示的朋友。

下面我们就一步一步来看具体的安装和使用流程。

一、准备工作

在正式开始之前，我们需要先准备好基础环境。

建议大家先安装两个必备工具：

1、Git【点击下载】

2、Python【点击下载】

这两个工具是运行 OpenClaw 的基础环境，后面安装和调用都可能会用到。

Git 直接下载默认安装即可，Python 也同样可以使用默认安装方式。不过这里要特别注意一点：

安装 Python 的时候，一定要勾选 Add Python to PATH 这个选项。

这个选项非常重要，如果没有勾选，后面在命令行里运行 Python 或相关工具时，就可能出现命令无法识别的问题。

如果你已经安装过 Python，但不确定有没有勾选 PATH，可以重新运行安装包进行修改，或者在命令行输入：

python --version

环境准备好以后，大家可以直接复制里面的安装命令，这样可以避免手动输入出错。

三、安装 OpenClaw 小龙虾

以 Windows 为例，我们打开 PowerShell。

建议直接使用普通 PowerShell 即可，如果遇到权限问题，也可以右键选择“以管理员身份运行”。

然后粘贴刚才复制的安装命令：

powershell -c "irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex"

回车后，系统会自动下载并安装 OpenClaw。

安装过程中，如果提示确认，按照默认选项继续即可。

等待安装完成后，可以输入下面的命令检查是否安装成功：

openclaw --version

如果能够正常显示 OpenClaw 的版本号，就说明安装成功了。

四、启动 OpenClaw

安装完成以后，我们就可以启动 OpenClaw。

在命令行里输入：

openclaw tui

运行后，会进入 OpenClaw 的本地交互界面。

第一次启动时，可能会提示你选择启动方式。一般选择推荐的方式即可，比如：

Hatch in Terminal

进入界面后，如果看到 OpenClaw 的欢迎信息，就说明本地环境已经正常启动。

五、接入 ChatGPT Images 2.0

这次我们重点演示的是通过 OpenClaw 接入 ChatGPT Images 2.0。如果你之前已经安装过OpenClaw，那么你可以通过下方的命令进行对接：

openclaw onboard --auth-choice openai-codex

这个模型可以用来生成高质量图片，也可以结合图片理解能力，对上传的图片进行分析。

它适合做很多场景，比如：

AI 海报生成
电商主图设计
视频封面设计
人物写真风格化
图片内容分析
看图解读
趣味看手相
创意插画生成

最关键的是，这种方式不需要手动填写 API Key，也不需要额外消耗 API Token，对于普通用户来说非常方便。

六、测试 AI 图片生成

接入完成以后，我们可以先测试一个简单的图片生成任务。

例如输入：

一幅等距视角的迷宫图，展现了一个极其复杂、埃舍尔风格的迷宫，漂浮在宁静的暮色天空中。迷宫由光滑的白色大理石和金色装饰构成。微缩发光的人物在倒置的楼梯上行走。极简主义与超现实主义的建筑风格，柔和的环境光遮蔽，营造出一种舒缓的美感。

如果你最近还在用 ChatGPT，那么这次升级你一定要注意。就在昨天，OpenAI 正式发布了全新的 GPT-5.5 Instant，并直接替换上一代模型，成为 ChatGPT 的默认模型。但真正让人意外的，并不是性能参数。而是免费用户现在也能直接使用 GPT-5.5 Instant。

过去很多新模型，往往只有 Plus 或 Pro 用户才能第一时间体验，而这次 OpenAI 的策略明显变了：不再只服务少数高付费用户，而是让普通用户也能直接体验最新 AI。

只要你有 ChatGPT 账号，现在就已经可以使用 GPT-5.5 Instant。

而且除了网页端之外，目前很多主流 AI Agent 工具，也已经可以通过网页授权或 API 的方式，直接接入 GPT-5.5 Instant。

这次升级，重点不是“更强”

很多人看到新模型，第一反应就是：

• 参数更大？
• Benchmark 分数更高？
• 推理能力更强？

但实际上，这次 OpenAI 的重点非常明显：

不是让 AI 更会“炫技”，而是让它更像一个真正能长期使用的 AI 助手。

相比过去一味追求“高分”，GPT-5.5 Instant 更像是在解决真实用户每天都会遇到的问题：

• AI 太爱废话
• 容易一本正经胡说八道
• 回答机械
• 不够自然
• 不懂上下文
• 不知道什么时候该联网搜索

而这些，恰恰才是普通用户最在意的地方。

第一大变化：幻觉率明显下降，回答更靠谱了

过去大模型最容易被吐槽的一点，就是：

“一本正经地胡说八道。”

尤其是医疗、金融、法律、数据分析等高风险领域。

很多模型看起来说得头头是道，但实际上逻辑已经错了。

而 GPT-5.5 Instant 这次明显加强了复杂问题中的稳定性。

它不只是“继续回答”，而是更容易发现用户问题里的错误，并主动重新推导。

举个很典型的例子。

以前很多模型在数学题里，如果用户前面的计算过程已经错了，它会顺着错误继续往下算。

但 GPT-5.5 Instant 更容易发现：

• 原逻辑不成立
• 中间步骤有问题
• 代入后结果不对

然后重新开始计算。

这其实代表 AI 的发展方向已经开始变化：

不再只是“更会说”，而是“更少说错”。

这一点，对普通用户来说，比 Benchmark 分数更重要。

第二个变化：AI 味终于没那么重了

很多人应该都有同感：

以前 AI 的回答，真的太“像 AI”了。

动不动就是：

• “这是一个非常好的问题”
• “下面我将从三个方面为你分析”
• “如果你需要，我还可以继续帮你……”

刚开始觉得礼貌，用久了真的会累。

而 GPT-5.5 Instant 这次最大的感受之一，就是：

“终于没那么像客服机器人了。”

它明显减少了：

• 过度奉承
• 机械化条列
• 无意义前言
• 重复废话
• 疯狂追问

回答会更加直接、简洁，也更像真人交流。

这一点其实非常重要。

因为大多数时候，用户真正想要的并不是一篇论文。

而是：

• 一个清楚的答案
• 一个能直接用的结果
• 一个不浪费时间的回复

这次升级，在“体感”上会非常明显。

第三个变化：越来越像个人 AI 助手

这次 ChatGPT 的另一个方向也非常明显：

它正在从“问答工具”，变成“长期陪伴型 AI”。

GPT-5.5 Instant 在上下文理解和历史聊天参考能力上，比上一代更强。

简单来说：

它会更懂你。

包括：

• 你的使用习惯
• 你的兴趣方向
• 你的内容偏好
• 你过去问过的问题

这样它给出的建议，也会更贴近个人需求。

例如：

同样是推荐内容，它不再只是给你一个泛泛答案，而是会结合你之前的聊天记录、使用场景、所在地等信息，给出更精准的建议。

这意味着：

ChatGPT 已经不只是聊天工具。

而是在往“个人 AI 助理”的方向发展。

第四个变化：多模态能力继续增强

虽然这次 OpenAI 更强调“体验升级”，但 GPT-5.5 Instant 的硬实力其实也在提升。

包括：

• 数学推理
• 科学分析
• 图表理解
• 图片识别
• 文件总结
• 多模态能力

相比上一代模型，都更加稳定。

尤其是图片理解。

现在它不仅能“看图”，而且更容易抓住重点。

例如：

上传一张 Windows 更新失败截图，它不只是重复错误代码，而是会直接告诉你：

• 最关键的问题是什么
• 为什么会发生
• 应该优先处理什么
• 具体命令怎么执行

这点对于普通用户来说，实用价值非常高。

以前很多报错：

你需要自己去网上搜索半天。

现在直接把截图丢给 ChatGPT，它就能帮你分析问题。

这种体验一旦习惯以后，真的很难回去。

第五个变化：联网搜索终于更聪明了

AI 最大的问题之一，其实一直都是：

“资料可能已经过时。”

而 GPT-5.5 Instant 现在明显更会判断：

什么时候需要联网搜索，
什么时候直接回答即可。

比如你问：

• 最新显卡价格
• OpenAI 最新政策
• 免费用户额度限制
• 产品是否更新

它会主动联网核对官方信息，而不是凭记忆乱答。

这一点其实非常关键。

因为很多时候：

模型不一定“不聪明”，而是“信息已经过期”。

而现在 GPT-5.5 Instant 在联网判断上的体验，明显更成熟了。

对内容创作者来说，这次升级非常实用

这次我实际测试下来，最大的感受之一是：

它越来越适合做“内容辅助”。

例如：

• 视频框架
• 标题优化
• 内容整理
• 提纲生成
• 观点拆解
• 新闻对比
• 文案扩写

这些能力，提升都非常明显。

尤其是在结构化内容方面。

现在很多人用 ChatGPT，已经不只是问问题。

而是直接把它当成：

• 视频策划助手
• 自媒体编辑
• 内容整理工具

例如：

你给它一篇文章，它可以直接帮你整理成：

• 视频标题
• 开场 Hook
• 核心观点
• 争议点
• 结论
• 分镜结构

甚至还能生成多个高点击方向。

对于做视频、自媒体、运营的人来说，这种提升其实非常实用。

因为真正耗时间的，很多时候并不是“写”。

而是：

“先把内容结构搭起来。”

免费用户，这次是真的赚到了

过去很多 AI 升级，其实和普通用户关系不大。

因为最强功能通常都锁在付费层。

但这次不同。

GPT-5.5 Instant 已经开始面向免费用户开放。

虽然会有一定额度限制，但对于绝大部分普通用户来说，其实已经够用了。

这意味着：

未来越来越多普通用户，会真正开始把 AI 当成日常工具。

而不是偶尔玩一下的新鲜玩具。

总之：ChatGPT 正在进入“真正好用”的阶段

这次 GPT-5.5 Instant 给人的感觉，不是一次单纯的性能升级。

而更像是：

OpenAI 开始真正解决“用户体验”问题。

它不再只是追求：

• 更高分数
• 更长上下文
• 更复杂推理

而是开始关注：

• 回答是否自然
• 是否靠谱
• 是否真正能帮到人
• 是否适合长期使用

而这些，才是普通用户每天真正能感受到的变化。

也许未来真正改变普通人的，并不是“最强 AI”。

而是：

一个越来越懂你、越来越自然、越来越像助手的 AI。

1、安装 OpenAI Codex

下载方式：【点击前往】 或 【备用下载】

如果你下载的是macOS版，注意选择intel 、M 芯片

2、安装新版 Ollama

目前只有最新版Ollama 0.24 版本才完全适配Codex，所以如果你安装的是旧版ollama，一定要将其升级到最新版

下载方式：【点击前往】 或 【备用下载】

3、下载模型：

在4B~40B消费级显卡能跑的开源模型，首推 Qwen3.6 以及 谷歌的 Gemma 4 开源模型，因为无论是模型智力、代码编写、逻辑推理、中文理解等方面，这两款模型的综合评分都是数一数二的！

Qwen3.6 开源模型

安装命令：

ollama run qwen3.6
ollama run qwen3.6:27b

mac 电脑上请选择mlx结尾的适配版

ollama run qwen3.6:27b-mlx
ollama run qwen3.6:35b-mlx

Qwen 3.6 其它尺寸的模型 【获取链接】

Qwen 3.6 越狱版模型： 【点击下载】

Gemma 4 开源模型

安装命令：

ollama run gemma4
ollama run gemma4:26b
ollama run gemma4:31b

mac 电脑可选模型

ollama run gemma4:e2b-mlx
ollama run gemma4:e4b-mlx
ollama run gemma4:26b-mlx

Gemma 4 其它尺寸模型：【获取链接】

Gemma 4 越狱版模型：【点击下载】

4、对接命令：

ollama launch codex-app

注意：如果需要使用之前的模型，可以通过下方的命令进行恢复：

ollama launch codex-app --restore

【更强玩法】通过 llama.cpp 对接 Codex 加载越狱版模型

1、修改Codex的配置文件：

model = "Qwen3.6-27B-UD-Q5_K_XL.gguf"
model_reasoning_effort = "low"
profile = "llamacpp-codex"

model_provider = "llamacpp"

[profiles.llamacpp-codex]
model = "Qwen3.6-27B-UD-Q5_K_XL.gguf"
model_provider = "llamacpp"
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.llamacpp-codex.windows]
sandbox = "elevated"

[model_providers.llamacpp]
name = "llama.cpp"
base_url = "http://127.0.0.1:8080/v1/"
wire_api = "responses"

[windows]
sandbox = "elevated"

2、llama.cpp 的启动命令:

llama-server.exe ^
-m "models\Qwen3.6-27B-UD-Q5_K_XL.gguf" ^
-ngl 999 ^
-c 16384 ^
-n 2048 ^
-fa on ^
--jinja ^
--host 127.0.0.1 ^
--port 8080

里面的模型改成你自己的