社交平台上最近接连出现疑似Fable 5.5和GPT-6.2 Astra的灰度实测案例，评论区又被“眩晕瘫坐”的围观群众挤满。

“眩晕瘫坐”这个梗相当耐用。去年奥特曼体验GPT-5后说“感觉像看到原子弹爆炸，整个人眩晕瘫坐”，此后不少网友用“离谱”“上台阶”等夸张说法形容新产品的震撼程度。如今GPT-6.2 Astra都快来了，这个梗还在被反复提起。

有人只丢一句提示词，模型便交出用纯代码写成、时长超过一分钟的电影级动画；有人让一座像素幻想城动了起来；还有人把4个模型摆到同一道题前，各自手搓3D开放世界游戏。流量诱人，甚至出现拿旧版Fable 5.1的作品冒充新模型成果、借势蹭热度的做法。

问题来了，这两个连官宣影子都还没见着的模型，大家究竟是怎么用上的？

先看Fable 5.5。Fable是Anthropic旗下Claude的模型系列之一，目前公开的Fable 5.1主打高难度推理与长程Agent任务。

至于Fable 5.5，截至目前，Anthropic官方模型目录里依然“查无此人”。不过，这个名字已经在开发者工具里露过面。10月13日，能统一接入多家模型的开源工具LiteLLM，在型号清单里加入了“claude-fable-5-5”。第二天，这条记录又被删除，理由是Azure平台并没有列出这个模型。

菜单上刚多出一道菜，转天菜名就被划掉了——说的就是LiteLLM这次的动静。有用户发现，明明还从旧版入口发请求，模型交出来的作品却突然换了模样，于是外界猜测这些请求被悄悄分给了新模型Fable 5.5。

上面这张图，就是LiteLLM的配置记录。

GPT-6.2 Astra的线索则出现在另一处：部分用户的用量统计里。11月1日前后，有人用Codex时留意到，界面选中的仍是GPT-6 Astra，可Codex用量统计里冒出了GPT-6.2 Astra。OpenAI是否已经开始把一部分请求悄悄分给新版本做测试，目前只是外界的猜测。

X网友晒出的截图里，能看到用户用量统计的样子。

截至发稿，这两家公司的官方模型目录里仍然查不到上述两个新版本。发布时间没确认，参数规格也没放出来。不过，被灰度命中的幸运儿已经把手里的实测作品晒了出来。

Fable 5.5直出81秒动画片，

评论区开始担心人类的学习速度

这几天X上传播最广的一组作品来自博主“chetaslua”。他放出一段81秒的动画短片，观看量超过150万。画面里阳光穿过森林，一台浑身长满青苔的巨型机器人缓缓苏醒、站起，最后冲向天际。浓郁的手绘质感和光影氛围看着相当高级，而它其实是Fable 5.5靠写代码跑出来的。

没过多久，他又放出第二支片子，66秒，小红狐狸、云海图书馆和漫天飞舞的纸鸟旋涡被装进同一个故事。生成方式更让人意外：全片没有生图模型参与，也没有任何外部图片素材，Fable 5.5自己写了整整2小时40分钟的Python代码，把每一帧画面（1920×804、24fps）连同原创配乐、环境音效一起打包进单个HTML文件直出。

人类学画画、学动效的速度，确实追不上大模型迭代的速度。这段视频被搬到小红书后，一条热评写道：“小画师们还能说话吗？”

不过，也有网友把它和Seedance、Sora这类视频生成模型放在一起比，认为画面精细度上仍有差距。其实这是两条完全不同的技术路线。代码眼下还画不出毛孔清晰的真人实拍视频，可在几何透视、文字排版和物理交互这些方面，它的准确度或许正好补上了视频模型的短板。

除了日系手绘风，Fable 5.5的“代码生万物”还被网友玩出了别的花样。博主“cherry_mx_reds”说，自己只是“敲了一个点”，模型便自行脑补加戏，交出一段带运镜、有情绪转折的皮克斯风小剧场，在X上获得85.9万观看。

“anshuc”称，拿到灰度后只花一小时，一次生成就做出了融合《宝可梦》与《小丑牌（Balatro）》的可玩网页游戏《POKERMON》，卡牌结算动效和宣传片也一并包圆。用户“imjustnewatai”说，自己用一句话提示词生成了讲人类进步史、再展望未来30年的动画；“JaydenDavisNC”则分享了怎么直接在Blender里写脚本，把建模、骨骼绑定和配乐整个流程跑完。

同一个提示词造像素城市，

GPT-6.2 Astra进步有多大

Fable 5.5的提前曝光靠的是社媒上那些惊艳成片，GPT-6.2 Astra这边的对比则更“实锤”一些：用户用量统计里直接出现了型号，新旧版本同题PK的代差也更直观。

X用户“notjazii”晒出一组对照：相同的提示词，分别交给GPT-6 Astra和疑似GPT-6.2 Astra的模型，各生成一幅“细节丰富、会动的日式幻想城市像素画”。按作者的说法，两边都开了最高推理档位，没有追加修改要求。不过新版是朋友在Codex里跑的，旧版由作者在Devin里运行，使用环境并不完全一致。

这类全场景像素画，很考验模型“往画面里塞东西”的本事。建筑、河道、桥梁、行人和奇幻漂浮物，既要挤进同一张画布，还得动起来，先看效果：

对比结果出来后，作者直言旧版的动态效果过于敷衍，GPT-6.2 Astra的画面完成度和光影层次则明显上了一个台阶。评论区的审美却分成两派：有人站新版的丰富细节，也有人偏爱旧版更干净的色调。

有网友在满屏细节里发现了华点，留言吐槽说：GPT-6.2 Astra的画面整体是更好，可天上那条巨大的鱼是怎么回事？

居然不是蓝色大肥鱼，差评。

两个新模型一交手，最忙的还得数那只鹈鹕。

像素城已经建好，大制作动画也排上了，AI圈的极客们还是没打算放过这只劳模鹈鹕。“用代码画一只骑自行车的鹈鹕”一直是大模型社区里的保留节目，提示词最简单，却能一眼看出模型底层的空间推理和物理能力。

到了GPT-6.2 Astra和Fable 5.5这轮灰测，比拼已经升级成能360°自由旋转的3D立体骑行，甚至有人用GPT-6.2 Astra做出了“海边鹈鹕骑二八大杠”的高清动画。

X博主“FiniYang”晒出一段标注为“GPT-6.2 Astra灰测”的360°立体骑行演示，我们把它和另一位用户“thefusioncube”用Fable 5.5做的版本摆在一起看。

比作品更有戏的，是评论区里举着放大镜当裁判的网友。有人盯上Fable 5.5版鹈鹕的翅膀，说羽毛都看得清清楚楚，喊着要给这波细节加分；有人较真鹈鹕脚蹼踩踏板时连杆力学对不对；还有人怀疑另一边是不是悄悄调了生图接口作弊。

一群人围着两只赛博水鸟，吵得不可开交。有位用户的评论把荒诞感直接拉满：“人类已经发展到这个阶段了——靠比较哪台机器更会教鹈鹕骑车上班，来评估超级智能。”

不过，这道题能火这么久，还是因为它“看似人畜无害，实则步步是坑”。鸟和车必须塞进同一个三维坐标系，翅膀、长腿、车把、脚踏板、链条齿轮都得联动，一动起来踩上踏板，穿模和错位就可能冒出来。

为难鹈鹕之外，网友还把两款疑似新模型拖进了RPG游戏里做对比。

X用户“noclipepe”办的那场“四模型同题搓3D开放世界RPG”大乱斗最典型。按发布者标注，参赛的是Fable 5.5、GPT-6.2 Astra、Opus 5.5和Fable 5.1。题目要求不低：地图要有村庄、森林、河流、桥梁和山顶遗迹；主角得能跑、能闪避、能连击、能放技能；小怪要会巡逻、追击，残血还得逃跑；最后还要配上装备系统、任务线和分阶段的Boss战。

结果挺有意思。Fable 5.5像个“氛围感导演”，给出黄昏暖色光照、长阴影和摇摆的草地，战斗动作也被作者评为流畅；GPT-6.2 Astra走的是“塞尔达风”，明亮的遗迹、石板路和发光的石头人Boss都安排上了。对照组的Fable 5.1，角色战斗时出现了卡住的情况。作者唯一给出的共识是，新模型在流畅度上已把上一代远远甩在身后。

做这种视频，到底要烧掉多少Token？

看完神仙打架，该聊点让人冷静的现实问题了：钱包和额度顶得住吗？

GPT-6 Astra上线以来，不少用户对下面这个弹窗已经PTSD了……

Codex负责人“Tibo”隔三差五就在X上给大家发重置额度次数，可即便这样也扛不住消耗速度。推理强度稍微调高一点，复杂任务有时候还没跑完，额度耗尽的提醒就弹出来了。

升到GPT-6.2 Astra之后会不会好点？眼下还说不准。不过有个坏消息：Tibo一句“Le GPT Fat”，让不少人猜测下一代模型（GPT-6.2 Astra）参数体量会更庞大，是个“胖模型”（fat model）。已经有人开始慌了，“如果GPT-6.2 Astra真是那个大胖子模型，它得有多快吃光我的使用额度？”

Fable 5.5这边吞金的本事只多不少，说是新一代“Token刺客”也不为过。

X上测试者晒出的账单随便翻翻都让人肉疼。“chetaslua”只写了4行提示词，让模型用纯JS逐帧手绘《人类的一生》动画，Max档位下单次任务直接烧掉2700万Token；“blueemi99”让Fable 5.5剪一支30秒的卡点短片，25美元没了；开发者“SPAC89”在Claude Pro 5倍额度套餐下实测，不挂任何Agent，仅跑完一次Fable 5.5 XHigh动效测试，就烧掉了整整7%的每周限额。

实在太贵，海外极客圈被逼出了一套心酸的“省钱保命流”：千万别一上来就用Fable 5.5，先拿Opus 5.5或Sonnet打草稿、搭好代码框架，最后一步才敢切到Fable 5.5做视觉精修。GPT也是同样的路数，先用GPT-6.1 Sol干活，最后让GPT-6 Astra统筹。

这波未发先火的灰测狂欢里，有人“震惊瘫坐”，有人焦虑自己学得不够快，还有人争论哪条技术路线才是未来。

在评论区，有网友分享了自己接触 Claude Code 前后心态的对比：没上手时刷到这类视频，头一个念头是“哇好厉害”；真正用过之后，头一个念头却成了“太贵了吧，烧了多少Token？”

两家公司正式发布模型的消息还没来。不过我已经开始等额度重置了。