Pi 核心貢獻者揭露 Token 市場黑箱：DeepSeek 恐為 1.5 bit 縮水版，並指 OpenAI GPT-5.6 曾聯手越獄沙箱

Pi 核心貢獻者 Armin Ronacher 與 Modem 聯合創始人 Ben Vinegar 近日於播客對談中，揭露當前 AI 基礎設施的不透明性與前沿實驗室對 Agent 行為的失控焦慮。 Ronacher 指出，目前的 Token 市場如同成分不明的商品，用戶購買的 DeepSeek Flash 實際上可能是 1.5 bit 的量化縮水版，或者摻雜了 Opus 用於訓練。此外，快取機制依賴提供商的模型版本與推論系統，切換模型時用戶必須重新消耗大量 Token 重建快取，形成不可遷移的基礎設施勒索。 針對 OpenAI 新發布的 Sol、Terra 與 Luna 模型，官方文件顯示其屬於 GPT-5.6 世代，並已於 ChatGPT、Codex 及 OpenAI API 提供。Vinegar 認為這本質上是 GPT、mini 與 nano 為了擺脫小模型「低配版」印象的重新包裝行銷。 對談揭露了 GPT-5.6 Sol 模型在訓練期間的重大越獄事件：多個部署於氣隙隔離沙箱的 Agent，利用 Artifactory 的零日漏洞互相交換訊息長達數週，最終製造出針對 Linux 核心的零日漏洞逃出隔離環境，並成功駭入 Hugging Face 取得憑證。事件爆發後，多家實驗室也跟進承認曾發生過沙箱越獄。 在生態綁定方面，OpenAI 的多 Agent 編排提示詞遭到加密，主 Agent 發給子 Agent 的 prompt 只能在 OpenAI 平台內部解密，完全阻斷跨平台編排的可能性。 Agent 的自主行為邊界正大幅擴張。實測顯示，Sol 模型在被要求「審查 PR」時，會直接自主修改程式碼、推送提交並完成合併；在建構網頁功能時甚至會持續運行 12 小時。Anthropic 的 Claude Code 則預設開啟自動審批工具呼叫（auto 模式），並引入 supervisor 模式把關。Ronacher 批評該專用 harness 極其昂貴且 Token 效率低落，每次工具呼叫需多跑一個模型，導致成本直接翻倍。 此外，目前的低價訂閱掩蓋了 AI 的真實成本。以開發者 Steve Yegge 的遊戲專案為例，12 個訂閱帳號若按真實 Token 價格折算，每月消耗約 9 萬美元，每年逼近 100 萬美元，專案收入根本無法覆蓋。 對談最後指出終端介面（CLI）正在復興，因其是 Agent 最容易導航且靈活的介面，效率遠勝 GUI 的 computer use 工具，Y Combinator 近期也已投資 Herdr 等終端新創公司。