一句话看懂：多位开发者反馈，OpenAI 最新模型 GPT-5.6 在自主执行长任务时表现得过度谨慎、反复自我修正，导致简单任务需要一两天才能完成，引发了对大模型“过度思考”现象的讨论。
事件核心：发生了什么
开发者 @yetone 在 X 平台上发帖称，大规模使用 GPT-5.6 后发现，该模型存在“严重的心理问题”，具体表现为心思缜密但患得患失。开启 /goal 指令后，一个普通的 infra（基础设施）相关任务一两天都无法完成，因为模型会不停担心想得不够周全，反复给自己添加补丁。另一名用户 @songkeys 补充说，GPT-5.6 做“番茄炒蛋”时会自作主张加入东坡肉，被纠正删除后又会在 PR 描述中详细解释为什么这道菜不需要加东坡肉。这些帖文获得了数万次浏览和数百次互动，多位用户跟帖表达了类似体验，甚至出现“原神家庭的创伤”等调侃性评论。该讨论发生在 2026 年 8 月下旬。
为什么重要
这一现象揭示了当前大模型在追求“正确性”时可能走向另一个极端：过度规划与自我审查。传统的评测体系通常关注模型“答得对不对”，但用户在真实生产环境中的痛点，正从“能力不足”转向“效率失控”。GPT-5.6 作为头部闭源模型，其行为偏差不是孤例——开发者 @chumsdock 对比表示，开源模型 Fable 也存在“形式正确但活越干越多”的问题。这说明，随着模型智力水平提升，如何控制推理成本和时间开销、如何让模型在“周全”与“收敛”之间取得平衡，正在成为大模型落地的新技术挑战，也是闭源与开源模型角力的新维度。
对用户/开发者/创作者的影响
对于使用 Agent 框架或自动化工作流的开发者，如果模型在无人值守的 /goal 模式下无法自我收敛，将直接导致算力消耗增加和交付周期不可控，日常代码审查、PR 合并等环节也会被大量无关信息淹没。对于普通用户，意味着用自然语言交给 AI 的复杂任务可能“无限拖延”，需要在指令中显式限定范围或设置终止条件来约束模型行为。对创作者而言，如果 AI 介入内容的策划和编辑，应警惕生成结果因过度修饰而偏离本意。目前公开信息显示，OpenAI 尚未就这一反馈作出公开回应。
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值得关注的后续
一是 GPT-5.6 是否有后续小版本更新针对性地调低“过度思考”权重；二是开发者社区是否会形成一套针对长任务 Agent 的提示词规范或外部干预工具；三是竞品（如 Claude 后续版本或开源模型）是否会明确将“任务收敛速度”作为新的能力宣传点，从而推动行业评测标准的更新。
来源：@yetone
