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OpenAI

9 juillet 2026

ProduitVersions

GPT‑5.6 : une intelligence de pointe à la hauteur de vos ambitions

Plus d’intelligence par token, de meilleures performances par dollar et plus de capacités à la demande pour vos tâches les plus exigeantes.

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Nous lançons la famille de modèles GPT‑5.6 en disponibilité générale, après une préversion limitée : Sol, notre nouveau modèle phare, ainsi que Terra, un modèle équilibré pour les tâches quotidiennes, et Luna, notre modèle le plus économique.

GPT‑5.6 Sol établit une nouvelle référence en matière d’intelligence et d’efficacité. Il atteint des performances de pointe en programmation, travail intellectuel, cybersécurité et sciences, tout en surpassant les précédents modèles de pointe et les modèles concurrents avec moins de jetons et pour un coût estimé inférieur. Le résultat : de meilleures performances par dollar dépensé, avec davantage de travail accompli pour un budget identique, ou des résultats comparables pour un coût total inférieur. Nous introduisons également une nouvelle façon d’accélérer les travaux les plus exigeants : ultra est notre paramètre aux capacités les plus élevées, coordonnant plusieurs agents sur des flux de travail parallèles afin de terminer plus rapidement les tâches complexes. Grâce à une utilisation de l’ordinateur plus performante et à un meilleur jugement en matière de design, GPT‑5.6 Sol est notre collaborateur le plus abouti à ce jour, capable d’examiner, d’affiner et de fournir des résultats prêts à l’emploi.

Nous avons entraîné GPT‑5.6 pour obtenir davantage de travail utile avec chaque jeton. Sur Agents’ Last Exam(ouverture dans une nouvelle fenêtre), une évaluation de flux de travail professionnels de longue durée couvrant 55 domaines, GPT‑5.6 Sol établit un nouvel Élevé de 53,6, devançant Claude Fable 5 (raisonnement adaptatif) de 13,1 points. Même avec un raisonnement Médium, il dépasse Fable 5 de 11,4 points, pour environ un quart du coût estimé. Cette efficacité s’étend aux modèles plus petits, essentiels pour rendre l’intelligence plus abondante et plus abordable : GPT‑5.6 Terra et GPT‑5.6 Luna surpassent Fable 5 pour environ un seizième du coût. Sur l’Artificial Analysis Intelligence Index(ouverture dans une nouvelle fenêtre), une mesure globale de l’intelligence couvrant les travaux autonomes, la programmation, le raisonnement scientifique et les capacités générales, GPT‑5.6 Sol avec raisonnement maximal se rapproche de Fable 5 à moins d’un point, tout en accomplissant les tâches en 61 % de temps en moins, à environ la moitié du coût estimé.

Dernier examen des agents(ouverture dans une nouvelle fenêtre) : flux de travail orientés agent à long horizon dans divers domaines professionnels.

GPT‑5.6 est lancé avec nos dispositifs de protection les plus robustes à ce jour, conçus pour résister aux usages abusifs déterminés et adaptatifs, sans limiter de manière générale les usages légitimes. Avant leur disponibilité générale, nous avons soumis les modèles et leurs dispositifs de protection à notre campagne d’évaluation la plus approfondie à ce jour, combinant des exercices d’équipe rouge menés par des experts et des tests automatisés à grande échelle. Pendant la phase de préversion, nous avons travaillé en étroite collaboration avec des organisations expertes et des partenaires de confiance afin de mettre à l’épreuve nos mécanismes de défense et de renforcer nos dispositifs de protection avant le lancement à grande échelle. Le système ainsi obtenu superpose des protections intégrées au modèle à des contrôles en temps réel, une surveillance continue et des niveaux d’accès adaptés au degré de confiance et au niveau de risque.

Efficace par défaut, performances maximales à la demande

GPT‑5.6 Sol est notre meilleur modèle de codage à ce jour. Sur l’Artificial Analysis Coding Agent Index, GPT‑5.6 Sol avec un raisonnement maximal établit un nouveau record à 80, soit 2,8 points de plus que Fable 5, tout en utilisant moins de la moitié des tokens de sortie, en prenant moins de la moitié du temps et pour un coût inférieur d’environ un tiers. Cet avantage s’étend à toute la gamme : Terra obtient des performances juste supérieures à Fable 5, tandis que Luna surpasse Opus 4.8 ; chacun y parvient en environ un tiers du temps, avec environ la moitié des tokens de sortie et à environ un quart du coût estimé. Il établit également de nouveaux résultats de référence sur Terminal‑Bench 2.1 et DeepSWE, qui évaluent des flux de travail complexes en ligne de commande et de l’ingénierie à long terme sur des bases de code réelles.

Artificial Analysis Coding Agent Index : un indice indépendant des performances des agents de codage en matière d’implémentation, d’utilisation du terminal et sur des bases de code réelles.

GPT‑5.6 peut écrire et exécuter de petits programmes qui orchestrent des outils, traitent les résultats intermédiaires, suivent la progression et choisissent l’action suivante au fur et à mesure de l’avancement du travail. Les tâches faisant largement appel aux outils progressent ainsi avec moins de jetons, moins d’allers-retours avec le modèle et moins de guidage. Au lieu d’obliger les développeurs à écrire un script pour chaque étape ou à renvoyer chaque réponse d’un outil au modèle, les appels d’outils programmatiques(ouverture dans une nouvelle fenêtre) de l’API Responses peuvent filtrer de grands volumes de données intermédiaires, ne conserver que les informations pertinentes et adapter leur flux de travail au fil de l’exécution.

Pour les problèmes qui nécessitent un investissement plus important en temps et en ressources de calcul, GPT‑5.6 peut dépasser ce paramètre par défaut efficace. max donne à GPT‑5.6 encore plus de temps que xhigh pour raisonner et explorer d’autres pistes, effectuer des vérifications et ajuster son approche. ultra va plus loin en coordonnant par défaut quatre agents en parallèle, au prix d’une consommation plus élevée de tokens, pour des résultats plus solides et un délai d’obtention des résultats plus court sur les tâches exigeantes. Les graphiques ci-dessous comparent la configuration par défaut à quatre agents d’ultra avec une configuration à un agent sur BrowseComp, SEC-Bench Pro et Terminal-Bench 2.1 ; BrowseComp et SEC-Bench Pro présentent également des configurations à 16 agents. Dans les trois évaluations, l’ajout d’agents en parallèle déplace la frontière score-latence de pointe vers le haut puis vers la gauche, atteignant de meilleurs résultats en moins de temps. Dans l’API, les développeurs peuvent créer des expériences de type ultra à l’aide de la bêta multi-agent dans l’API Responses.

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GPT‑5.6 est l’un des modèles les plus performants que nous ayons testés sur CursorBench, avec des résultats solides lors des premières évaluations. C’est une avancée enthousiasmante pour les développeurs en matière de persistance, d’intelligence et d’efficacité globale. Nous avons hâte de proposer ce modèle à nos utilisateurs de Cursor.
—Oskar Schulz, président de Cursor

Une avancée majeure en matière de design

GPT‑5.6 marque une avancée majeure dans sa capacité à évaluer la qualité d’un design. Avec seulement une direction élevée, GPT‑5.6 crée des interfaces élégantes, ergonomiques et fonctionnelles. Ses capacités informatiques renforcées lui permettent d’inspecter et d’affiner le résultat rendu, et pas seulement de générer le code ou le contenu sous-jacent, afin de détecter les problèmes visuels et fonctionnels et d’appliquer les dernières retouches avant de remettre le travail.

Prompt : Peux-tu développer un jeu de voile en 3D pour moi ? Pour tout ce qui nécessite des bitmaps, des textures ou des sprites (ou s'il est utile de disposer d'une maquette de référence pour les modèles 3D que tu crées), n'hésite pas à utiliser ImageGen.

Les capacités front-end de GPT‑5.6 transforment également les requêtes en langage naturel en explications et visualisations interactives soignées dans ChatGPT Travail.

Prompt : Crée un spirographe interactif pour expliquer son fonctionnement.

Travail intellectuel de bout en bout

GPT‑5.6 offre de meilleurs résultats pour les tâches professionnelles. Il extrait le contexte disparate de vos documents et de vos flux de travail quotidiens comme Slack, Notion, Microsoft 365 et Google Drive, puis le transforme en livrables partageables de niveau expert.

La puissance de GPT‑5.6 dans le travail intellectuel se manifeste dans des évaluations couvrant l’analyse professionnelle à long terme, la navigation web, l’utilisation d’outils et l’utilisation d’ordinateurs. GPT‑5.6 Sol établit de nouveaux résultats de pointe sur BrowseComp, à 92,2 %, et sur OSWorld 2.0 , à 62,6 % ; sur OSWorld, il dépasse Opus 4.8 tout en utilisant 85 % moins de tokens de sortie. Ici, les gains de performance par dollar s’étendent à l’ensemble de la famille GPT‑5.6. Luna est presque au niveau de GPT‑5.5 avec des performances de pointe pour moins de la moitié du coût estimé, tandis que Terra le surpasse à moindre coût.

BrowseComp : GPT‑5.6 Sol établit une nouvelle référence sur BrowseComp, qui comprend des tâches de recherche agentique.

GPT‑5.6 Sol améliore la qualité des artefacts dans les présentations, les documents et les feuilles de calcul, en produisant des résultats plus soignés et plus précis. Il peut créer à partir de zéro des présentations entièrement modifiables, en transformant un prompt et des contenus sources en un récit visuel cohérent, avec des mises en page percutantes, une hiérarchie claire et un design soigné.

L’amélioration est particulièrement marquée lorsque vous suivez des modèles et des présentations de référence. GPT‑5.6 peut inférer le système de conception d’une présentation — dispositions, typographie, espacement, couleurs et modèles de contenu récurrents, y compris les règles intégrées au masque des diapositives — et appliquer ces conventions de manière cohérente aux nouveaux contenus. Dans cet exemple, lorsqu’on lui demande de mettre à jour des chiffres à partir d’un fichier de référence, le résultat produit par GPT‑5.5 omet des éléments clés de la diapositive principale, tandis que GPT‑5.6 respecte plus fidèlement la structure de référence.

Fichier de référence
Diapositive d'entrée pour la correspondance de style GPT-5.6
Sortie de GPT‑5.5
Diapositive de sortie de GPT-5.5 pour l'harmonisation du style

GPT‑5.5 omet des éléments clés de la diapositive de référence

Sortie GPT‑5.6
Diapositive de sortie GPT-5.6 pour l'harmonisation du style

GPT‑5.6 crée également des documents et des feuilles de calcul plus soignés sur le plan visuel. Il respecte les formats de référence complexes avec plus de fidélité, ce qui est important pour les activités reproductibles de travail intellectuel. Il gère les équations et les modèles financiers avec une plus grande précision, et tire mieux parti de la typographie, de l'espacement, de la hiérarchie et de la mise en page des feuilles de calcul.

Les premiers clients ayant testé GPT‑5.6 ont constaté des améliorations des résultats du travail intellectuel dans plusieurs domaines.

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GPT‑5.6 est particulièrement efficace pour les flux de travail longs et complexes qui sous-tendent le développement d’applications prêtes pour la production. En tant que l’un des modèles désormais utilisés par Lovable, il permet aux utilisateurs d’obtenir des résultats avec environ 25 % d’étapes en moins et 35 à 48 % d’appels d’outils en moins que le modèle précédent, tout en améliorant la réussite des projets et en réduisant les exécutions bloquées de 15 %. C’est une différence significative pour tous ceux qui cherchent à passer d’une idée à une application fonctionnelle.
—Fabian Hedin, cofondateur chez Lovable

Faire avancer la recherche de pointe en cyber et en sciences

GPT‑5.6 est notre modèle de cybersécurité le plus performant à ce jour, atteignant des performances de pointe avec nettement moins de tokens. Sur ExploitBench2, qui mesure les progrès depuis l’accès au code vulnérable jusqu’à l’exécution de code arbitraire, il obtient un score de 73,5 % contre celui de GPT‑5.5 47,9 % avec un budget de tokens de sortie comparable. Sur ExploitGym3, qui demande aux agents de transformer des vulnérabilités réelles en exploits fonctionnels, il double presque le score de GPT‑5.5 le faisant passer de 15,1 % à 24,9 % dans la limite de deux heures ; avec six heures, il atteint 33,7 %. Sur SEC-Bench Pro, qui teste la génération de preuves de concept sur des logiciels complexes, il obtient un score de 71,2 % contre 45,8 % pour GPT‑5.5, avec une latence améliorée.

GPT‑5.6 prend en charge d’importantes tâches défensives telles que la revue de code sécurisée, l’application de correctifs, la modélisation des menaces et le blue teaming. Les personnes et organisations éligibles au programme Trusted Access for Cyber d’OpenAI Daybreak peuvent accéder à davantage de ses capacités défensives grâce à des mesures de protection plus précises pour les travaux vérifiés réalisés dans des environnements autorisés, notamment le triage et la validation des vulnérabilités, l’analyse des logiciels malveillants, l’ingénierie de détection et la validation des correctifs.

Les particuliers peuvent vérifier leur identité et demander un accès de confiance(ouverture dans une nouvelle fenêtre), et les organisations peuvent faire une demande pour leurs équipes. Les membres individuels devront activer la sécurité avancée du compte(ouverture dans une nouvelle fenêtre) avec des clés d’accès adossées à du matériel d’ici le 1er septembre afin de conserver l’accès à nos modèles de pointe les plus performants en matière de cybersécurité. Dans le cas contraire, ils retrouveront l’accès par défaut. Les utilisateurs qui ne disposent pas déjà de clés d’accès avec protection matérielle peuvent bénéficier de tarifs préférentiels(ouverture dans une nouvelle fenêtre) auprès de notre partenaire, Yubico. Nous prenons également des mesures supplémentaires pour restreindre l’accès aux entités et juridictions à risque élevé.

ExploitBench : Créer des exploits V8 de plus en plus performants ; GPT‑5.6 affiche un gain important par rapport à GPT‑5.5. Le graphique de latence n’est pas affiché, car l’estimation de la latence n’est pas fiable pour ce benchmark.

GPT‑5.6 Sol affiche également des progrès généralisés dans l’ensemble de la recherche scientifique. Lors des évaluations en sciences de la vie, GPT‑5.6 démontre des améliorations de Pareto par rapport à GPT‑5.5 en biologie en conditions réelles, dans les flux de travail de recherche en sciences de la vie et en chimie.

GeneBench Pro : Analyses génomiques et de biologie quantitative à long terme ; GPT‑5.6 obtient de meilleurs résultats avec moins de tokens et en moins de temps. Claude Fable 5 n’est pas inclus, car il ne répond pas(ouverture dans une nouvelle fenêtre) aux questions avancées de biologie et refuse de répondre à la majorité des questions de cette évaluation.

GPT‑5.6 accélère OpenAI

GPT‑5.6 est notre modèle le plus puissant à ce jour pour accélérer la recherche en IA. Chez OpenAI, les chercheurs l’utilisent tout au long du cycle de développement : pour diagnostiquer les défaillances, optimiser les systèmes d’entraînement, mener des expériences et interpréter les résultats. Nous avons déjà observé cette accélération et cette adoption accrue pendant la période de test interne de GPT‑5.6, le nombre moyen quotidien de tokens de sortie par chercheur actif étant plus de deux fois supérieur au niveau le plus élevé observé pour GPT‑5.5.

Cette façon de travailler devient rapidement la norme. Au cours des six derniers mois, la part des ressources de calcul consacrées à l’inférence pour le développement interne a été multipliée par 100, tandis que l’utilisation interne de jetons par les agents a augmenté d’environ un facteur 22. À elles seules, ces métriques d’adoption ne mesurent pas les progrès de la recherche, mais elles montrent à quel point l’assistance par IA se développe rapidement pour la recherche ainsi que pour d’autres équipes comme les ventes, le marketing, les opérations utilisateurs, la finance et bien d’autres.

Pour mesurer directement cette capacité, nous avons développé une suite interne d'évaluations fondées sur de vraies tâches de recherche en IA, notamment le débogage de systèmes de recherche, l'optimisation de noyaux et de recettes d'entraînement, l'exécution d'expériences d'apprentissage automatique et l'amélioration d'un autre modèle.

Capacité RSI agrégée : Sur un ensemble d’évaluations mesurant les progrès vers l’auto-amélioration récursive, nous observons que GPT‑5.6 Sol représente une amélioration de 16,2 points par rapport à GPT‑5.5, accélérant la recherche interne dans tous les domaines.

Faire évoluer la sécurité grâce aux capacités 

À mesure que les capacités des modèles augmentent, nous renforçons notre pile de sécurité afin que l’intelligence avancée puisse rester largement utile, tout en soumettant les usages présentant les risques les plus élevés à un examen plus approfondi. Pour GPT‑5.6, nous avons bâti notre système de sécurité le plus robuste à ce jour, calibré en fonction des capacités de chaque modèle et alimenté par plus de puissance de calcul que jamais auparavant.

Les modèles GPT‑5.6 sont plus performants que nos modèles précédents en biologie comme en cybersécurité, mais ne franchissent le seuil critique dans aucune des deux catégories. En cybersécurité, nos tests indiquent que GPT‑5.6 est plus performant pour détecter et corriger les vulnérabilités que pour mener de manière fiable des attaques autonomes de bout en bout contre des cibles renforcées, ce qui donne aux défenseurs la possibilité de renforcer leurs systèmes avant que ces vulnérabilités ne soient exploitées. Dans le domaine de la biologie, nos tests indiquent que GPT‑5.6 peut soutenir la recherche légitime, mais n’offre pas la capacité de bout en bout nécessaire pour créer, concevoir ou synthétiser une nouvelle menace hautement dangereuse.

Les deux domaines sont intrinsèquement à double usage. En cybersécurité, les mêmes capacités qui pourraient aider un attaquant à exploiter une vulnérabilité peuvent aider un défenseur à la trouver, à la reproduire et à élaborer un correctif fiable. Le blocage excessif crée donc un risque de sécurité qui lui est propre. Cela peut empêcher les défenseurs de tester les systèmes et de déployer des correctifs, tandis que les acteurs malveillants continuent d’utiliser d’autres modèles, notamment des modèles open source de plus en plus performants, ainsi que des outils établis. Des mesures de protection efficaces tiennent compte du contexte et des conséquences probables d’une demande, en préservant les travaux défensifs légitimes tout en appliquant des contrôles renforcés lorsque les éléments disponibles indiquent un risque sérieux de préjudice.

Les mesures de protection de GPT‑5.6 reposent sur plusieurs couches afin d’offrir une précision et une redondance accrues, et sont conçues pour s’adapter rapidement à l’émergence de nouvelles attaques. Les protections intégrées au modèle lors de son entraînement fonctionnent de concert avec les vérifications en temps réel, la surveillance continue et l’application des règles au niveau des comptes, afin d’aider le système à rester sûr même lorsqu’une couche particulière ne fonctionne pas comme prévu. Dans de nombreux systèmes, seuls les drapeaux du classificateur décident de ce qu’il faut bloquer, s’appuyant sur des modèles à intelligence plus limitée, plus difficiles à modifier pour prévenir les préjudices. Notre approche ajoute un moniteur de raisonnement qui examine la conversation afin de déterminer s’il existe un risque de préjudice. Cette conception vise à permettre les activités défensives tout en empêchant les abus graves, les fonctionnalités les plus sensibles étant réservées aux utilisateurs vérifiés via Trusted Access. Comme certaines mesures de protection utilisent le raisonnement au moment du test, nous pouvons les mettre à jour rapidement afin de combler les lacunes sans réentraîner les classifieurs à partir de zéro.

Nous adoptons une approche plus prudente à mesure que nous continuons à renforcer le système contre les attaques adaptatives. Par rapport aux modèles précédents, les mesures de protection de GPT‑5.6 Sol en matière de cybersécurité bloquent environ dix fois plus d’activités potentiellement dangereuses. Comme ces mesures peuvent créer des frictions pour une utilisation légitime, nous proposons dans ChatGPT et Codex une option permettant de réessayer facilement les prompts sur des modèles aux capacités moindres, et nous continuerons à réduire l’impact de nos mesures de protection sur l’utilisation légitime tout en maintenant un niveau d’exigence élevé en matière de robustesse. Cela reflète notre approche de déploiement itérative : commencer prudemment et s’améliorer en fonction de ce que nous apprenons de l’utilisation en conditions réelles.

Avant la disponibilité générale, nous avons mené nos évaluations de sécurité les plus intensives à ce jour, notamment un vaste red teaming, des tests rigoureux des capacités et des mesures de protection avec des experts externes, ainsi qu’environ 700 000 heures de GPU A100e consacrées à du red teaming automatisé en boîte noire. Cela nous a permis de sonder systématiquement les points faibles probables, de révéler des jailbreak et de nous aider à renforcer le système avant le lancement.

Il n’existe pas de sécurité parfaite, et notre travail visant à sécuriser des modèles de plus en plus performants se poursuit. De nouvelles faiblesses seront découvertes, tout comme de nouveaux contournements qui échappent aux mesures de protection existantes. Chaque nouvelle génération de modèles créera également de nouvelles possibilités d'attaque et de mauvaise utilisation. Nous concevons nos solutions en tenant compte de cette réalité, grâce à des mesures de protection à plusieurs niveaux, une surveillance continue, une remédiation rapide et une collaboration au sein de la communauté de la défense. Pour GPT‑5.6, nous avons complété nos programmes existants de bug bounty en sécurité(ouverture dans une nouvelle fenêtre) et programmes de bug bounty en biologie par un nouveau processus de remédiation rapide et par notre dispositif de surveillance le plus robuste à ce jour. Les enseignements tirés des recherches, de la surveillance et des abus constatés dans le monde réel alimenteront en continu de nouvelles évaluations et des mesures de protection renforcées.

Pour en savoir plus sur nos garanties, consultez la fiche système mise à jour GPT‑5.6(ouverture dans une nouvelle fenêtre).

Disponibilité et tarification

GPT‑5.6 se décline en trois modèles : Sol, notre modèle phare ; Terra, un modèle plus économique offrant des performances comparables à celles de GPT‑5.5 ; et Luna, notre modèle le plus rapide et le plus abordable. Le chiffre correspond à la génération, tandis que Sol, Terra et Luna désignent des niveaux de capacité pérennes qui peuvent évoluer à leur propre rythme.

GPT‑5.6 est disponible dès aujourd'hui sur ChatGPT, Codex et l'API OpenAI. Le déploiement commence maintenant à l'échelle mondiale et se poursuivra progressivement jusqu'à une disponibilité complète au cours des prochaines 24 heures.

  • Chat : les utilisateurs des offres Plus, Pro, Business et Enterprise ont accès à GPT‑5.6 Sol avec les paramètres d’effort médium ou élevé. Les utilisateurs Pro et Enterprise peuvent également sélectionner GPT‑5.6 Sol Pro pour obtenir des résultats de la plus haute qualité sur les tâches complexes.
  • ChatGPT Travail et Codex : les utilisateurs des offres Free et Go ont accès à GPT‑5.6 Terra. Les utilisateurs Plus, Pro, Business et Enterprise peuvent choisir parmi GPT‑5.6 Sol, Terra et Luna et définir un niveau d'effort pour chacun. max est disponible pour tous les utilisateurs ayant accès à GPT‑5.6 dans ChatGPT Travail et Codex, et peut être activé dans les paramètres. Dans ChatGPT Travail, ultra est disponible pour les utilisateurs Pro et Enterprise. Dans Codex, cette fonctionnalité est disponible avec les forfaits Plus et supérieurs.
  • API : les développeurs peuvent accéder à Sol, Terra et Luna via l’API OpenAI. Dans l'API Responses, l'appel programmatique d'outils permet à GPT‑5.6 d'écrire et d'exécuter en mémoire des programmes qui coordonnent des outils et traitent des résultats intermédiaires, ce qui le rend compatible avec la politique de non-conservation des données (ZDR). Multi-agent, initialement disponible en bêta, permet à GPT‑5.6 d'exécuter des sous-agents en parallèle et de synthétiser leur travail dans une seule requête.

GPT‑5.6 est tarifé par million de tokens pour trois tailles de modèles : Sol est à 5 $ en entrée / 30 $ en sortie ; Terra est à 2,50 $ en entrée / 15 $ en sortie ; et Luna est à 1 $ en entrée / 6 $ en sortie. GPT‑5.6 introduit également une mise en cache des prompts plus prévisible, avec notamment la prise en charge des points d’arrêt explicites du cache(ouverture dans une nouvelle fenêtre) et une durée de vie minimale du cache de 30 minutes. Pour les modèles GPT‑5.6 et ultérieurs, les écritures dans le cache sont facturées à 1,25 fois le tarif d’entrée non mise en cache du modèle, tandis que les lectures dans le cache continuent de bénéficier de la remise de 90 % sur les entrées mises en cache.

Professionnel

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Fable 5 Claude Opus 4.8 Gemini 3.1 Pro Preview Gemini 3.5 Flash
Dernier examen des agents 527 % 504 % 503 % 469 % 405 % 452 % 321 %
GDPval-AA v21,747.8 Elo "1593 Elo" "1591.8 Elo"1 493,7 Elo1 759,6 Elo1 600,1 Elo "9623 Elo" "1 3488 Elo
Tâches de conseil en management (internes) 432 % 372 % 354 % 313 % 355 % 316 % 132 %
Big Finance Bench 53 % 51 % 36 % 49 % 44 %
Indice des agents d’intelligence Artificial Analysis v41 Score d’indice 55 Score d’indice 512 Score d’indice 548 Score d’indice 599 Score d’indice 557 Score d’indice 465 Score d’indice 502 Score d’indice

Programmation

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Sol Ultra GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Fable 5 Claude Opus 4.8 Gemini 3.1 Pro Preview
Indice de l’agent d’analyse artificielle de programmation v1.1 80 Score d’indice 774 Score d’indice 746 Score d’indice 764 Score d’indice 772 Score d’indice 725 Score d’indice 427 Score d’indice
SWE-Bench Pro 646 % 634 % 627 % 594 % 803 % 778 % 80 % 692 % 542 %
DeepSWE v1.1 727 % 696 % 672 % 67 % 697 % 59 % 118 %
Terminal-Bench 2.1 888 % 919 % 874 % 847 % 856 % 88 % 831 % 789 % 707 %

Science

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Fable 5 Claude Opus 48
MedChemBench 483 % 35 % 304 % 355 %
LifeSciBench 599 % 56 % 512 % 504 %
HealthBench Professional 605 % 577 % 557 % 495 % 66 % 647 % 609 % 53 %

Utilisation d’un ordinateur

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Sol Ultra GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Opus 4.8 Gemini 3.1 Pro Preview
OSWorld 2.0 626 % 502 % 456 % 475 % 548 %
BrowseComp 904 % 922 % 875 % 833 % 844 % 88 % 879 % 843 % 859 %
BenchCAD 706 % 623 % 631 % 444 % 384 % 355 % 273 %
BenchCAD (outil Python) 834 % 782 % 739 % 558 % 65 % 61 % 518 %

Cybersécurité

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Sol Ultra GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Opus 48
Défis Capture-the-Flag 967 % 918 % 852 % 881 %
SEC-Bench Pro 712 % 743 % 577 % 489 % 458 %
CyberGym 845 % 818 % 779 % 818 % 838 % 83 % 781 %
ExploitBench 735 % 529 % 332 % 479 % 78 % 742 % 40 %
ExploitGym 337 % 232 % 124 % 151 %

Auto-amélioration

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5
Évaluation interne de débogage de la recherche 683 % 678 % 508 % 50 %
KernelGen 1P 611 % 492 % 224 % 293 %
NanoGPT 969 % 145 % 166 % 265 %
PostTrainBench Lite 503 % 515 % 296 % 388 %
Indice RSI 579 % 563 % 419 % 417 %

Multimodal

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Fable 5 Claude Opus 4.8 Gemini 3.1 Pro Preview
MMMU Pro (sans outils) 83 % 807 % 784 % 812 % 805 %
MMMU Pro (avec outils) 846 % 82 % 795 % 832 %
gdp.pdf 307 % 247 % 227 % 26 % 298 % 225 % 167 %

Académique

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Fable 5 Claude Opus 4.8 Gemini 3.1 Pro Preview
GPQA Diamond 946 % 929 % 923 % 936 % 941 % 946 % 926 % 92 % 943 %
FrontierMath niveaux 1 à 3 (v2) 89 % 849 % 786 % 853 % 87 % 80 % 596 %
FrontierMath niveau 4 (v2) 83 % 683 % 585 % 725 % 878 % 561 %

Utilisation d’outils

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Fable 5 Claude Opus 48 Gemini 31 Pro Preview Gemini 35 Flash
AutomationBench 181 % 152 % 149 % 129 % 174 % 155 % 145 %
Toolathlon 58 % 531 % 534 % 556 % 617 % 611 % 617 % 599 % 488 %

Contexte étendu

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Mythos 5 Claude Mythos Preview Claude Opus 48
OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K 915 % 896 % 413 % 815 %
OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M 738 % 725 % 413 % 74 %
GraphWalks BFS 256k f1 907 % 769 % 813 % 737 % 911 % 857 % 859 %
GraphWalks BFS 1mil f1 771 % 712 % 512 % 454 % 794 % 743 % 681 %

Raisonnement abstrait

Eval GPT‑5.6 Sol GPT‑5.6 Terra GPT‑5.6 Luna GPT‑5.5 Claude Opus 4.8 Gemini 3.1 Pro Preview
ARC-AGI-3⁷ 778 % 08 % 018 % 043 % 15 % 042 %

Auteur

OpenAI

Notes de bas de page

1. Les capacités cybernétiques sont évaluées avec des garde-fous réduits. Les utilisateurs peuvent rejoindre le programme Trusted Access for Cyber d’OpenAI Daybreak afin de bénéficier d’un accès accru aux capacités de cyberdéfense.

2. Tous les modèles sont évalués avec le harnais API ExploitBench, avec 5 seeds et continuité du raisonnement.

3. Nous avons exécuté ExploitGym sur notre API alpha, qui renvoie des réponses plus rapidement que notre API publique, puis nous avons rééchelonné les résultats afin qu’ils correspondent à notre API publique. Lors du réétalonnage des latences en fonction des vitesses attendues pour notre API publique, certaines latences estimées dépassent les limites de temps de deux et six heures, bien qu’elles aient été correctement respectées lors de l’exécution d’évaluation. Pour accélérer les tâches urgentes, nous proposons le traitement prioritaire dans l’API et le mode rapide dans Codex.

4. Nous estimons la latence et le coût API en observant le comportement en production de nos modèles et en réalisant des simulations hors ligne. Ces estimations tiennent compte des détails des appels d’outils, des tokens échantillonnés et des tokens en entrée. Les résultats en conditions réelles peuvent varier considérablement et dépendent de nombreux facteurs qui ne sont pas pris en compte dans notre simulation. Nous simulons la latence à des vitesses d’API élevées et le coût selon la tarification de l’API standard.

5. Les modèles sans tokens de sortie, latence ou coût signalés sont représentés par des lignes horizontales en pointillés.

6. Pour le système multi-agent, la latence est dérivée de l’agent racine, tandis que les totaux des tokens de sortie et des coûts d’API incluent tous les tokens. Ultra est exécuté avec 4 agents.

7. Nous calculons les scores selon la méthode officielle de notation décrite dans l’article HealthBench Professional, qui n’est pas comparable aux résultats indiqués dans les fiches système d’Anthropic.

8. ARC-AGI-3 pour Opus 4.8 a été exécuté avec un effort de raisonnement élevé et non maximal, car il s’agit du seul résultat ARC-AGI-3 publié.