AI概览让谷歌陷入困境，GPT-Live将推理置于后台，如何判断你的模型是否具有操纵性

GPT-Live 系列模型的核心突破在于全双工语音处理能力。与前任 Advanced Voice Mode（AVM）的“听-想-说”离散步骤不同，GPT-Live 能够同时处理输入和输出音频，实现类似真实电话通话的流畅交互。系统每秒多次决定下一步动作，包括说话、倾听、等待、打断、发出“嗯”“对”等反馈信号，或触发工具调用。

这一架构由 OpenAI 于 7 月 8 日发布，包含 GPT-Live-1 和 GPT-Live-1 mini 两个版本。两者均支持语音输入输出，并可在 ChatGPT 应用中显示天气、股票、体育、地图等视觉卡片。应用还支持图片和文件上传，但暂不支持实时视频和屏幕共享，OpenAI 表示正在开发中。

GPT-Live 的另一个关键设计是推理任务的后台化。当用户提出需要深度推理、多步工具调用或网络搜索的问题时，语音模型会将任务转交给 GPT-5.5 处理，同时自身继续与用户对话，待 GPT-5.5 完成后将结果自然融入回复。两个模型共享对话上下文，但由不同的编排和服务系统独立运行。

用户可调节 GPT-Live-1 的推理努力程度（Instant、Medium、High）。Instant 模式下后台调用 GPT-5.5 Instant，Medium 和 High 模式则调用 GPT-5.5 Thinking 对应级别。GPT-Live-1 mini 仅支持调用 GPT-5.5 Instant。OpenAI 表示未来会将 GPT-Live 指向更新的推理模型。

OpenAI 的内部评估显示，GPT-Live-1 在高推理模式下 GPQA 得分达 84.2%，而前代 AVM 仅为 45.3%，提升近一倍。人类评估者中，75.7% 更偏好 GPT-Live-1 而非 AVM，GPT-Live-1 mini 的偏好率为 69.2%。这些数据表明，推理后台化架构在复杂任务上带来了显著收益。

然而，OpenAI 未披露参数数量、架构细节、训练数据、知识截止日期、延迟测量等关键信息，也未公布与竞品的对比测试。所有性能数据均为 OpenAI 内部测试结果，缺乏第三方验证。

GPT-Live 系统内置并行安全检查，实时监控输入输出，可在高风险情况下中断回复、播放安全语音消息、在屏幕上显示支持资源或直接结束对话。这一机制旨在防范模型被用于生成有害内容。

产品已面向全球 iOS、Android 及 ChatGPT.com 用户开放。GPT-Live-1 是 Go、Plus 和 Pro 计划的默认语音模型，无需额外付费；GPT-Live-1 mini 面向免费计划。目前尚未提供开发者 API，OpenAI 的开发者语音选项仍为 5 月发布的 GPT-Realtime-2。