图片采用深色背景，左侧是蓝色的 OpenAI 标志，右侧是紫色的 GitHub 标志。图片上方以大字显示“GPT-5.5 Codex 516”，其中“516”颜色更深。下方文字为“Reasoning Token Clustering”以及“Developer Reports, GitHub Evidence, and ChatGPT Personality Concerns”。这张图片对应文档标题“GPT-5.5 Codex 516 Reasoning Token Clustering: Developer Reports, GitHub Evidence, and ChatGPT Personality Concerns”，是对标题内容的视觉呈现。

据报道，GPT-5.5 遇到了 516 Token 的推理墙，开发者对此并不满意

本文介绍了开发者报告的 GPT-5.5 Codex `516` 推理 Token 异常，包括 GitHub 上的主要问题、已报告的汇总数据，以及对某些复杂任务可能过早结束的担忧。文中还讨论了第二类用户体验投诉：ChatGPT 在简单请求上倾向于过度格式化、过度纠正和过度回答。这...

引言过去几天里，使用 OpenAI Codex 的开发者一直在讨论一种奇怪的现象：一些 GPT-5.5 的回复似乎会在一个非常特定的推理 token 数附近停止——516。原始报告并不能证明 OpenAI 正在秘密截断推理。更谨慎、也更准确的说法是：在一个公开的 GitHub 问题中分享的遥测数据显示，GPT-5.5 在 reasoning_output_tokens = 516 附近出现了异常的聚集模式，并且在 1034 和 1552 附近也有额外的峰值。这个细节很重要，因为开发者关注的不只是 GPT-5.5 是否会出错。他们还在问：在处理复杂任务时，这个模型是否有时会采用更短的推理路径，然后给出一些让人感觉没有预期中那么可靠的答案。## 来源说明- 原文文章：BAAI Hub 文章

原文引用的 GitHub 问题：openai/codex issue #30364

相关复现问题：openai/codex issue #29353

BAAI 页面说明，该文章转载自新智元的一篇微信公众号文章。

原文不包含代码块，主要由截图、表格和链接引用构成。

图片说明：下方保留了相关截图、图表和对比图片；装饰性分隔线、仅含品牌标识的图片、二维码、招聘图和无关的宣传图片未被收录。图片展示了一位男子站在“GPT-5.5”和“516”等元素前，背景为科技感十足的界面，有“新智元”标识。画面左侧“GPT-5.5”以蓝色发光字体呈现，右侧“516”以红色发光字体突出显示。画面右下角有“Token usage”图表，显示“516 / 1032”。该图片与文档中关于GPT-5.5模型的讨论相关，可能是对文档中提到的GPT-5.5模型及516个推理令牌等关键信息的视觉呈现。

图片展示了一位男子站在“GPT-5.5”和“516”等元素前，背景为科技感十足的界面，有“新智元”标识。画面左侧“GPT-5.5”以蓝色发光字体呈现，右侧“516”以红色发光字体突出显示。画面右下角有“Token usage”图表，显示“516 / 1032”。该图片与文档中关于GPT-5.5模型的讨论相关，可能是对文档中提到的GPT-5.5模型及516个推理令牌等关键信息的视觉呈现。

## GPT-5.5 卡在“516”：开发者注意到一种异常模式讨论是从一个出人意料地具体的数字开始的：516。根据开发者报告，GPT-5.5 最近在 Codex 中处理一些复杂的编程和推理任务时表现较弱。让这个问题尤其引人注意的，不只是模型有时会给出错误答案，而是有几次失败或可疑的回复似乎都停在了同一个推理 token 边界上。![图片是一条Twitter帖子，用户@bdsq1sz表示GPT

5.5实际上“变笨了”

它可能正在被悄然截断。系统提示命令模型每30秒提供一次数据，这会导致模型在长度达到(usage.output_tokens_details.reasoning_tokens == 518 * n

2)时自动截断token。该帖子与文档中GPT

5.5在Codex中表现变差，出现多次在相同推理token边界停止的异常情况相关，可能是对这一现象的解释。](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/6476d652-b821-4649-a709-e9548a80bb12-03-ca6f89d3-9d3b-4c3b-838e-42aeddb232a4.png)随后，不少 Codex 用户也加入了讨论，表示他们看到了类似的行为。图片展示了四个用户在讨论中提及的相同问题。loner2403、partment、Suvmaker、lujunjiehhh分别在1周前表示“Same issue”“Same issue”“same problem”“Same issue”，表明他们也遇到了类似情况。这与上下文提到的GPT-5.5在Codex中表现弱化，且部分失败或可疑响应停在相同推理令牌边界的现象相呼应，体现了开发者和用户对这一问题的关注。

图片展示了四个用户在讨论中提及的相同问题。loner2403、partment、Suvmaker、lujunjiehhh分别在1周前表示“Same issue”“Same issue”“same problem”“Same issue”，表明他们也遇到了类似情况。这与上下文提到的GPT-5.5在Codex中表现弱化，且部分失败或可疑响应停在相同推理令牌边界的现象相呼应，体现了开发者和用户对这一问题的关注。

核心问题其实很简单：为什么一个顶级推理模型会反复落在同一个精确的 token 数上？## GitHub Issue：这一说法背后有一个更大的数据窗口最重要的公开参考是 GitHub issue #30364，它发布在 openai/codex 仓库中。在该 issue 中，开发者报告了 Codex token_count 元数据中的一种聚合模式。其说法是，gpt-5.5 的响应会不成比例地恰好落在 reasoning_output_tokens = 516，并且在 1034 和 1552 附近也出现了额外的固定边界峰值。![图片展示的是GitHub issue #30364，标题为“GPT-5.5 Codex reasoning-token clustering at 516/1034/1552 may be leading to degraded performance on complex tasks”。开发者vguptaa45在1周前提出，Codex token_count元数据中存在一个聚集模式，gpt

5.5响应在516、1034、1552等固定边界处出现显著峰值，这可能与模型特定的较低推理令牌强度相关，导致复杂/高风险Codex任务性能下降。该问题还与#29353相关，后者报告了任务级再现，gpt

5.5运行结束于516推理令牌返回错误答案。](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/126299af-18be-4167-a836-fd9a9aa0a784-05-b716e700-3c92-4018-960e-6694428a1805.png)该报告覆盖了从 2026 年 2 月 1 日到 6 月 27 日的时间窗口。它分析了 865 个会话中的 390,195 条响应级 token 记录。### Issue #30364 中报告的证据| 指标 | 数值 |
|-|-|
| 分析的响应级 token 记录数 | 390,195 |
| 涉及的会话数 | 865 |
| 精确 reasoning_output_tokens = 516 事件数 | 3,363 |
| GPT-5.5 在所有响应中的占比 | 19.3% |
| GPT-5.5 在精确 516 事件中的占比 | 82.0% |
| GPT-5.5 的精确 516 / >=516 比率 | 44.0% |
| 非 GPT-5.5 的精确 516 / >=516 比率 | 1.3% | 图片是一张表格，展示了在GitHub issue #30364中报告的关于Codex模型的多个关键数据。包括分析的响应级token记录数为390,195，代表的会话数为865，确切的reasoning_output_tokens=516事件数为3,363，GPT-5.5在所有响应中的占比为19.3%，在确切516事件中的占比为82.0%，GPT-5.5确切516/>=516的比率为44.0%，非GPT-5.5确切516/>=516的比率为1.3%。该表格与上下文紧密相关，直观呈现了报告中提到的数据情况。

图片是一张表格，展示了在GitHub issue #30364中报告的关于Codex模型的多个关键数据。包括分析的响应级token记录数为390,195，代表的会话数为865，确切的reasoning_output_tokens=516事件数为3,363，GPT-5.5在所有响应中的占比为19.3%，在确切516事件中的占比为82.0%，GPT-5.5确切516/>=516的比率为44.0%，非GPT-5.5确切516/>=516的比率为1.3%。该表格与上下文紧密相关，直观呈现了报告中提到的数据情况。

该 issue 还将 GPT-5.5 与其他 GPT 系列模型进行了比较。差距之大，足以让开发者怀疑这并不只是推理长度的正常分布。### 模型层结果| 模型 | 响应记录数 | 精确 516 / >=516 |
|-|-|-|
| gpt-5.5 | 75,401 | 44.0% |
| gpt-5.4 | 25,214 | 19.8% |
| gpt-5.2 | 247,575 | 0.34% |
| gpt-5.3-codex | 13,333 | 0.0% |
| gpt-5.3-codex-spark | 26,179 | 0.0% | 这张图片是标题为“7.8日文章改写：GPT-5.5 Codex 516 Reasoning Token Clustering”文档里的模型层级结果表格，展示了不同大语言模型的相关数据。表格的列项包括模型名称、响应记录总数、精确匹配516或大于等于516的结果占比。其中GPT-5.5的响应记录数为75,401，对应精确匹配516的结果占比为44.0%；GPT-5.4的响应记录数为25,214，占比为19.8%；其余三款模型的响应记录数更高，但对应占比均低于0.34%，部分甚至为0.0%，该数据和文档中提到的GPT-5.5仅占总响应的少数，却贡献了大部分精确516结果的内容相呼应。

这张图片是标题为“7.8日文章改写：GPT-5.5 Codex 516 Reasoning Token Clustering”文档里的模型层级结果表格，展示了不同大语言模型的相关数据。表格的列项包括模型名称、响应记录总数、精确匹配516或大于等于516的结果占比。其中GPT-5.5的响应记录数为75,401，对应精确匹配516的结果占比为44.0%；GPT-5.4的响应记录数为25,214，占比为19.8%；其余三款模型的响应记录数更高，但对应占比均低于0.34%，部分甚至为0.0%，该数据和文档中提到的GPT-5.5仅占总响应的少数，却贡献了大部分精确516结果的内容相呼应。

原文对这一点的总结很犀利：在这个数据集中，GPT-5.5 只占全部响应中的少数，却似乎贡献了绝大多数精确 516 事件。## 更可疑的部分：整体推理强度下降了一种可能的辩护说法是，GPT-5.5 只是思考得更多，因此自然会有更多响应进入更高的推理令牌范围。但已报告的数据却指向相反的方向。在 5 月和 6 月，据称“精确 516 聚类”现象变得更加明显，而 GPT-5.5 的整体推理令牌强度却下降了。无论是平均推理令牌数，还是 P90 推理令牌数，都低于更早几个月。### 按月份划分的推理令牌强度| 月份 | 平均推理令牌数 | P90 推理令牌数 |
|-|-|-|
| 2026 年 2 月 | 268.1 | 772 |
| 2026 年 3 月 | 256.8 | 723 |
| 2026 年 4 月 | 228.7 | 669 |
| 2026 年 5 月 | 106.9 | 344 |
| 2026 年 6 月 | 168.5 | 515 |![图片为表格，展示了2026年2月至6月的推理令牌相关数据。表格包含月份、平均推理令牌数（Mean reasoning tokens）和第90百分位推理令牌数（P90 reasoning tokens）三列。具体数据为：2月平均268.1，第90百分位772；3月平均256.8，第90百分位723；4月平均228.7，第90百分位669；5月平均106.9，第90百分位344；6月平均168.5，第90百分位515。该表格与上下文紧密相关，直观呈现了推理令牌强度随时间变化的情况，为分析GPT

5.5推理令牌强度下降提供数据支撑。](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/67ba545d-de3a-46ae-a296-9085a142d013-08-5fee5f35-896a-4de9-9fe0-2b9564eb0281.png)这正是开发者们对这一模式感到不安的原因。一方面，精确为 516 的事件变得更加频繁。另一方面，模型整体上似乎使用了更少的推理令牌。这引发了一个更严重的担忧：在复杂或高风险任务上，GPT-5.5 有时可能会在完成更深层次的推理路径之前，就触及某个隐藏的推理预算、截断点、回退路径或调度器行为。需要明确的是，这仍然只是开发者报告的异常现象，并不是 OpenAI 的官方解释。## GitHub 开发者提出质疑GitHub 上的讨论很快吸引了其他用户，他们表示自己也遇到了类似问题。图片展示了GitHub讨论区中两位开发者关于GPT-5.5推理问题的留言。上方是用户revantmalani的留言，称自己也面临相同问题，感到非常沮丧；下方是用户bluecat1997的留言，表示遇到相同问题，希望OpenAI给出反馈。该图片与上下文紧密相关，上下文提到GitHub讨论区迅速吸引了其他用户，他们也称自己经历过类似问题，此图直观呈现了这些用户对GPT-5.5推理问题的不满与期待反馈的情绪。

图片展示了GitHub讨论区中两位开发者关于GPT-5.5推理问题的留言。上方是用户revantmalani的留言，称自己也面临相同问题，感到非常沮丧；下方是用户bluecat1997的留言，表示遇到相同问题，希望OpenAI给出反馈。该图片与上下文紧密相关，上下文提到GitHub讨论区迅速吸引了其他用户，他们也称自己经历过类似问题，此图直观呈现了这些用户对GPT-5.5推理问题的不满与期待反馈的情绪。

这个问题还与更早的一份报告 #29353 有关。在那份报告中，一位开发者描述了在 Codex Desktop 中使用 gpt-5.5 和 xhigh 推理时一个可复现的模式。在那次复现中，一些全新运行会直接给出最终答案，恰好使用 516 个推理输出令牌，并返回错误答案。另一些运行则会消耗数千个推理令牌，产生一个可见的中间阶段，并返回预期答案。这份较早的问题报告并没有最终解决这个问题，但它让后来的汇总报告显得不那么孤立。## Reddit 和 Hacker News 上的讨论进一步加大了压力这场讨论也扩散到了 GitHub 之外。原文中的截图显示，开发者们正在讨论，高风险 Codex 请求中的一部分是否可能因为推理被截断而遭到静默降级。![图片展示的是Reddit社区r/codex中关于Codex请求的讨论内容。上方文字为“你一半的高风险Codex请求可能因截断推理而被静默降级”。下方图表标题为“Reasoning Tokens Distribution, 0-2000 (CDF at 2000: 93.4%)”，横轴为推理令牌数量，纵轴为计数和累计百分比。图表显示推理令牌数量在0

2000之间时，计数和累计百分比的变化情况。该图片与上下文紧密相关，直观呈现了关于 Codex 推理令牌分布的数据情况，辅助说明开发者讨论中提到的高风险 Codex 请求因截断推理可能被降级的问题。](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/66ac6276-29e0-468d-8ef6-16a6b7c62079-10-9faa5e76-924a-4289-97aa-44ff3780761a.png)文章中展示的一条评论认为，一些推理问题在正确答案出现之前，需要 6,000 到 8,000 个思考令牌。如果模型在这些情况下大约在 516 个令牌时就停止，它可能会过早给出答案。![图片展示了一条关于Codex推理问题的Reddit评论。评论者指出使用codex cli复现该问题较为容易，给定需要推理和解决的谜题提示后，偶尔会短路，恰好思考516个token后返回错误结果，但当最终使用6000

8000个思考token时，会返回正确结果。评论还提到可能与自适应思维有关，且本地模型的优势是不用担心服务器端的静默更改。该评论与文档中开发者对Codex推理问题的讨论相关，补充了上下文中的观点。](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/af250c6d-bda7-44c6-9850-d690aaa98cd7-11-ea3535ae-9bde-44c5-b58c-c5a00cd52a8f.png)另一张截图显示，用户在比较 Codex 和 Claude，其中一些人表示，他们会根据某一周哪个工具看起来没那么“坏”来切换使用。图片展示了两个用户关于Codex质量的讨论。zenapollo称其每天几乎都会遇到质量下降，曾依赖xhigh，但如今看到愚蠢实现，已切换到Claude，认为Openai未认真对待此问题。siva提到三个月前因Claude变蠢而换到Codex，六个月前反之，无论使用哪个工具最终都会出现问题，Codex可能稍好。此图与上下文紧密相关，直观呈现了开发者对Codex质量下降的担忧及对不同工具的切换情况。

图片展示了两个用户关于Codex质量的讨论。zenapollo称其每天几乎都会遇到质量下降，曾依赖xhigh，但如今看到愚蠢实现，已切换到Claude，认为Openai未认真对待此问题。siva提到三个月前因Claude变蠢而换到Codex，六个月前反之，无论使用哪个工具最终都会出现问题，Codex可能稍好。此图与上下文紧密相关，直观呈现了开发者对Codex质量下降的担忧及对不同工具的切换情况。

## 开发者希望 OpenAI 澄清什么社区的核心诉求并不复杂。开发者希望 OpenAI 或 Codex 团队说明，围绕 516、1034 和 1552 究竟发生了什么。悬而未决的问题包括：1. 这是由推理预算导致的吗？

这是路由问题吗？

这是截断行为还是流式传输行为所致吗？

这是某种回退路径吗？

是否是调度器或后端系统造成了固定的停止边界？

精确的 516 究竟是正常停止点、降级层级，还是内部阈值？最初的 GitHub issue 谨慎地没有声称这证明了隐藏的思维链被截断。更强一些的说法只是：这种聚类现象看起来足够具有模型特异性，也足够像阈值行为，因此值得调查。## 不只是可靠性下降：用户也在抱怨“个性”原文的后半部分将重点从性能转向了个性。一位名叫 Angel 的开发者用并排截图比较了使用 GPT-5.5 Instant 的 ChatGPT 和 Claude Fable 5。抱怨的重点并不在于模型能否回答问题，而在于助手的表现方式。图片展示了一条名为“ChatGPT's Personality Drives Me Crazy”的推文。上方有OpenAI标志和一只像素风格的卡通猫，中间文字为“Where OpenAI Gets Personality Wrong”。下方配图是两个像素风格的卡通形象，左侧是带有蓝色触手的机器人，右侧是橙色的卡通猫。该图片与文档中“Not Just Less Reliable:Users Also Complain About”部分内容相关，用于说明用户对ChatGPT个性方面的不满。

图片展示了一条名为“ChatGPT's Personality Drives Me Crazy”的推文。上方有OpenAI标志和一只像素风格的卡通猫，中间文字为“Where OpenAI Gets Personality Wrong”。下方配图是两个像素风格的卡通形象，左侧是带有蓝色触手的机器人，右侧是橙色的卡通猫。该图片与文档中“Not Just Less Reliable:Users Also Complain About”部分内容相关，用于说明用户对ChatGPT个性方面的不满。

文章强调了三种反复出现的挫败感。## 问题 1：一切都会变成项目符号列表第一项抱怨是，ChatGPT 即使面对简单的对话式回答，也倾向于过度格式化。据称，当被要求表现得更自然、更不像 AI 时，ChatGPT 的回应却是结构化地解释它将如何表现得自然。相比之下，Claude 给出了一个更短，也更随意的回复。图片展示了一段 ChatGPT 的回复内容。上方有用户请求“please be natural, i don't like AI-ish responses”。回复中 ChatGPT 表示会保持对话自然和直接，避免过度修饰或公司化语言、填充语、重复结构和长列表、虚假热情或强迫同理心等。相反，会努力听起来像一个知识渊博的人清晰地解释事物，如有不确定性会说明，如遇坏想法会解释原因而不戏剧化。若用户希望不同风格，可告知。该图片与上下文紧密相关，直观呈现了 ChatGPT 在被要求更自然时的回复内容。

图片展示了一段 ChatGPT 的回复内容。上方有用户请求“please be natural, i don't like AI-ish responses”。回复中 ChatGPT 表示会保持对话自然和直接，避免过度修饰或公司化语言、填充语、重复结构和长列表、虚假热情或强迫同理心等。相反，会努力听起来像一个知识渊博的人清晰地解释事物，如有不确定性会说明，如遇坏想法会解释原因而不戏剧化。若用户希望不同风格，可告知。该图片与上下文紧密相关，直观呈现了 ChatGPT 在被要求更自然时的回复内容。

据报道，GPT-5.5 遇到了 516 Token 的推理墙，开发者对此并不满意

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