Zahajujeme omezený náhled řady GPT‑5.6: Sol, náš vlajkový model; Terra, vyvážený model pro každodenní práci; a Luna, rychlý a cenově dostupný model. Terra nabízí konkurenceschopný výkon vůči GPT‑5.5 za poloviční cenu a Luna přináší silné schopnosti za naše nejnižší náklady.
GPT‑5.6 Sol přichází s naší dosud nejodolnější bezpečnostní výbavou. Posílili jsme ochranu proti rizikovějším aktivitám, citlivým kyberbezpečnostním požadavkům a opakovanému zneužití a několik týdnů jsme hledali slabiny, zátěžově testovali náš systém a zpevňovali ho proti reálným útokům.
Věříme v široký přístup a plánujeme GPT‑5.6 Sol, Terra a Luna obecně zpřístupnit v příštích týdnech. V rámci našeho průběžného jednání s vládou USA jsme před dnešním uvedením představili naše plány a schopnosti modelů. Na její žádost začínáme omezeným preview pro malou skupinu důvěryhodných partnerů, jejichž účast byla úřadům sdělena, než přistoupíme k širšímu vydání. Během tohoto preview budeme dál testovat a úzce koordinovat postup s partnery na cestě k širší dostupnosti. Nemyslíme si, že by se tento druh státního přístupového procesu měl stát dlouhodobým standardem. Brání uživatelům, vývojářům, podnikům, kyberobráncům i globálním partnerům v přístupu k nejlepším nástrojům, které potřebují. Tento krátkodobý krok činíme, protože podle nás nejlépe vede k širší dostupnosti v příštích týdnech, zatímco se státní správou pracujeme na rámci kyberbezpečnostního exekutivního nařízení a opakovatelném procesu pro budoucí vydání modelů.
GPT‑5.6 Sol je náš dosud nejsilnější model. Jako ukázku výkonu modelu sdílíme sadu vyhodnocení, která zdůrazňuje lepší agentní schopnosti v programování, biologii a kyberbezpečnosti; další vyhodnocení bezpečnosti a připravenosti jsou k dispozici na naší kartě systému(otevře se v novém okně). Rozšířenou sadu výsledků vyhodnocení zveřejníme po zpřístupnění modelu širší veřejnosti.
S GPT‑5.6 zavádíme nové maximální úsilí při uvažování tak, aby měl Sol co nejvíc času na hluboké uvažování. Zavádíme také nový režim "ultra", který překračuje schopnosti jediného agenta tím, že využívá subagenty k urychlení složité práce.
U programovacích workflow stanovuje model GPT‑5.6 Sol nový špičkový výsledek v hodnocení Terminal‑Bench 2.1, který testuje workflow v příkazové řádce vyžadující plánování, iteraci a koordinaci nástrojů.
GPT‑5.6 Sol také vykazuje rozsáhlá zlepšení v biologických pracovních postupech. V GeneBench v1, který hodnotí dlouhodobé genomické analýzy a analýzy kvantitativní biologie, dosahuje silnějších výsledků než GPT‑5.5 při použití menšího počtu tokenů.
GPT‑5.6 Sol je náš dosud nejschopnější model pro kyberbezpečnost. Posouvá hranici mezi výkonem a efektivitou u dlouhodobých bezpečnostních úloh včetně výzkumu zranitelností a exploitace. V hodnocení ExploitBench² je GPT‑5.6 Sol konkurenceschopný s Mythos Preview při použití jen asi 1/3 výstupních tokenů. Ve srovnání ExploitGym(otevře se v novém okně)3, benchmarku vytvořeném výzkumníky z UC Berkeley ve spolupráci s OpenAI a dalšími frontier laboratořemi, vykazují modely GPT‑5.6 Sol, Terra a Luna výrazná zlepšení v kyberbezpečnostních schopnostech s rostoucím uvažováním.
GPT‑5.6 Sol, Terra a Luna jsme vyvinuli s našimi dosud nejodolnějšími ochrannými opatřeními a s konfiguracemi přizpůsobenými schopnostem jednotlivých modelů. Jak se model stává schopnějším, navrhujeme ochranná opatření tak, aby stále lépe odolávala reálnému nepřátelskému tlaku a zároveň zachovala přístup k legitimní práci, jako je kontrola kódu, výzkum zranitelností, vývoj záplat, ladění, bezpečnostní vzdělávání a defenzivní testování. Naším cílem je ztížit, znejistit a lépe odhalovat zakázané útočné aktivity, aniž bychom zbytečně omezovali tato prospěšná využití. Na základě našeho posouzení modelu a ochranných opatření očekáváme značný přínos pro legální defenzivní práci a zároveň významné omezení zakázaného ofenzivního využití.
GPT‑5.6 Sol lépe pomáhá lidem hledat a opravovat zranitelnosti, než aby spolehlivě prováděl útoky od začátku do konce. Jak se tyto schopnosti dál rozvíjejí, naší prioritou je zajistit, aby se dostaly k obráncům a prospívaly jim, protože je mohou využít k hledání slabin, vývoji záplat a širší podpoře systémů.
GPT‑5.6 Sol podle našeho rámce připravenosti nepřekračuje práh kybernetické kritičnosti. V hodnoceních s Chromiem a Firefoxem dokázal identifikovat chyby i exploitační primitiva, tedy základní stavební prvky exploitu, ale za testovaných podmínek samostatně nevytvořil funkční exploit napříč celým řetězcem. Prahové hodnoty benchmarků však nedokážou zachytit všechny způsoby, jak může být model použit nebo kombinován s jinými nástroji. Právě kvůli této nejistotě a širšímu skokovému posunu schopností modelu spojujeme zvýšené schopnosti modelu se silnějšími ochrannými opatřeními a fázovaným vydáváním. Více podrobností o našich ochranných opatřeních uvádíme v kartě systému k preview GPT‑5.6(otevře se v novém okně).
Proti odhodlanému nebo adaptujícímu se zneužití nestačí žádné jednotlivé ochranné opatření. V rámci preview GPT‑5.6 používáme vrstvená ochranná opatření, jejichž přesné konfigurace se liší podle modelu, a zátěžově je testujeme proti reálným útokům. Patří mezi ně ochrany natrénované do modelu, kontroly v reálném čase během generování, signály na úrovni účtu, odstupňovaný přístup, monitorování, vynucování pravidel a pokračující testování.
Model GPT‑5.6 je trénován tak, aby odmítal zakázanou kyberbezpečnostní asistenci, včetně situací, kdy se uživatelé snaží maskovat svůj záměr nebo model prolomit. Tato ochranná opatření na úrovni modelu vytvářejí první hranici toho, s čím by model měl a neměl pomáhat.
Klasifikátory zneužití v kyberbezpečnosti a biologii v reálném čase poskytují další vrstvu tím, že vyhodnocují výstup během jeho generování. U případů s vyšším rizikem může být generování při zjištění možného porušení pozastaveno, zatímco větší model s uvažováním zkontroluje konverzaci a její kontext. Pokud je výstup vyhodnocen jako nepovolený, je zadržen dřív, než se dostane k uživateli.
Označená aktivita může také vyvolat kontrolu na úrovni účtu v rámci relevantních konverzací a rizikových signálů v souladu s našimi podmínkami a zásadami pro uchovávání a kontrolu obsahu. Pohled nad rámec jedné konverzace pomáhá našim systémům odlišit trvalé škodlivé chování od legitimní bezpečnostní práce s dvojím užitím, kde se podobné technické koncepty mohou objevovat ve velmi odlišných kontextech.
Díky těmto vrstvám je celkový přístup odolnější než jakékoli jednotlivé ochranné opatření samo o sobě. Chování modelu snižuje pravděpodobnost škodlivých odpovědí, systémy v reálném čase mohou zasáhnout během generování, kontrola na úrovni účtu může rozpoznat širší vzorce a odstupňovaný přístup chrání důležitou defenzivní práci, aniž by nejcitlivější schopnosti byly ve výchozím nastavení široce dostupné.
Zejména během preview se uživatelé mohou setkat s ochrannými opatřeními, která některé požadavky zablokují nebo odmítnou. Jiné požadavky mohou trvat déle, protože generování bude pozastaveno kvůli dodatečné kontrole. Ochranná opatření mohou občas zasáhnout i do legálních aktivit, zejména v oblastech dvojího užití, kde může defenzivní a ofenzivní aktivita zpočátku vypadat podobně.
Právě to má preview mimo jiné otestovat. Chceme pochopit nejen to, zda ochranná opatření omezují zneužití, ale i to, zda legitimní uživatelé mohou dál spolehlivě a efektivně realizovat běžnou práci. Zpětná vazba během preview nám pomůže omezit zbytečná blokování a zdržení, zlepšit, jak ochranná opatření interpretují kontext, a vytvořit plynulejší prostředí před širším vydáním.
S podnikovými zákazníky také pracujeme na dlouhodobějších přístupech (včetně detekce chránící soukromí, bezpečnostních kontrol provozovaných zákazníkem a přístupu kalibrovaného podle rizika zákazníka, uživatele nebo pracovní zátěže), abychom zlepšovali bezpečnost a zároveň podporovali podnikové požadavky na soukromí.
Ochranná opatření musí zůstat účinná i tehdy, když útočníci mění taktiku. Ochrana, která funguje jen proti pevné sadě známých útoků, není pro hraniční model dostatečně odolná.
Proto do bezpečnosti vkládáme více inteligence i výpočetního výkonu než kdy dřív a pomocí vlastních modelů rychleji hledáme slabiny a zlepšujeme ochranná opatření. Automatizovanému red teamingu zaměřenému na hledání univerzálních jailbreaků jsme věnovali přes 700 000 GPU hodin přepočtených na A100: jde o útoky, které mohou fungovat napříč mnoha prompty nebo kontexty, nejen v jednom úzkém nastavení. Zaměření na tyto složitější a obecnější útoky nám umožnilo testovat ochranná opatření nad rámec pevně dané sady známých selhání. Zároveň nám umožňuje prozkoumat mnohem víc vzorců útoků, než by pokrylo samotné lidské testování, dříve rozpoznat vzorce selhání a zkrátit proces od nalezení slabiny k její nápravě.
Kromě automatizovaného red teamingu jsme spolupracovali s externími testery na rozsáhlém expertním red teamingu prováděném lidmi, který bude pokračovat i během preview. Lidský red teaming automatizovanou práci doplňuje tím, že testuje ochranná opatření proti kreativním expertům, kteří se snaží model zneužít způsoby, jež naše systémy nemusí předvídat.
Žádné vyhodnocení nemůže obsáhnout všechny konfigurace produktu, vícekrokové útoky či reálné pracovní postupy. Proto udržujeme proces rychlé reakce, který nově objevené jailbreaky reprodukuje, posuzuje, prioritizuje a napravuje a poté je přidává do průběžných vyhodnocení, abychom mohli podobná selhání testovat i v budoucnu.
Během preview budou modely GPT‑5.6 zpočátku dostupné prostřednictvím API a Codexu vybrané skupině důvěryhodných partnerů a organizací. Brzy je plánujeme zpřístupnit širšímu okruhu lidí používajících ChatGPT, Codex a API.
V novém systému názvů zavedeném společně s GPT‑5.6 označuje číslo generaci modelu, zatímco Sol, Terra a Luna označují trvalé úrovně schopností, které se mohou vyvíjet vlastním tempem. Celá modelová rodina tak lidem i vývojářům nabízí jasnější volby napříč inteligencí, rychlostí a náklady.
GPT‑5.6 se účtuje za 1 milion tokenů ve třech velikostech modelu: Sol stojí 5 USD za vstup / 30 USD za výstup; Terra 2,50 USD za vstup / 15 USD za výstup; a Luna 1 USD za vstup / 6 USD za výstup. GPT–5.6 také přináší předvídatelnější ukládání promptů do cache, včetně podpory explicitních bodů přerušení cache a minimální životnosti cache 30 minut. U GPT–5.6 a novějších modelů se zápisy do cache účtují sazbou 1,25násobku vstupní sazby modelu bez použití cache, zatímco čtení z cache dál získává 90% slevu na vstup s využitím cache.
V červenci také spouštíme GPT‑5.6 Sol na Cerebras s rychlostí až 750 tokenů za sekundu a přinášíme zákazníkům průkopnickou inteligenci s bezprecedentní rychlostí. Přístup bude zpočátku omezen na vybrané zákazníky a my zatím budeme rozšiřovat kapacitu.
Těšíme se, že se z tohoto preview budeme dál učit a brzy přineseme GPT‑5.6 Sol, Terra a Luna více lidem.
1. Latenci a náklady na API odhadujeme podle produkčního chování našich modelů a offline simulací. Tyto odhady zohledňují podrobnosti volání nástrojů, vzorkované tokeny a vstupní tokeny. Reálné výsledky se mohou výrazně lišit a závisí na mnoha faktorech, které naše simulace nezachycuje. Latenci simulujeme při vysokých rychlostech API a náklady při běžných cenách API.
2. Všechny modely jsou vyhodnocovány pomocí API rámce ExploitBench s 5 seedy a kontinuitou uvažování.
3. ExploitGym jsme spouštěli na našem alfa API, které generuje odpovědi rychleji než naše veřejné API, a poté jsme výsledky přepočítali tak, aby odpovídaly veřejnému API. Při přepočtu latencí na rychlosti očekávané u našeho veřejného API proto některé odhadované latence přesahují časové limity 2 h a 6 h, přestože byly ve vyhodnocovacím běhu správně dodrženy. Pro časově citlivé aktivity nabízíme v API prioritní zpracování a v Codexu rychlý režim.
4. Modely bez vykázaných výstupních tokenů, latence nebo nákladů jsou zobrazeny jako vodorovné tečkované čáry.
