GPT‑5.6: अत्याधुनिक इंटेलिजेंस, जो आपकी महत्वाकांक्षा के साथ स्केल होती है

हम अपने सीमित प्रीव्यू⁠ के बाद सामान्य उपलब्धता के लिए GPT‑5.6 मॉडल फ़ैमिली लॉन्च कर रहे हैं: हमारा नया फ़्लैगशिप, Sol, साथ ही Terra, रोज़मर्रा के काम के लिए एक संतुलित मॉडल, और Luna, हमारा सबसे लागत-कुशल मॉडल.

GPT‑5.6 Sol बुद्धिमत्ता और दक्षता, दोनों के लिए एक नया मानक स्थापित करता है, जो कोडिंग, नॉलेज वर्कत कार्य, साइबर सुरक्षा और विज्ञान में अत्याधुनिक परिणाम हासिल करता है, साथ ही कम टोकन के साथ और कम अनुमानित लागत पर पिछले और प्रतिस्पर्धी अत्याधुनिक मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है. परिणाम है प्रति डॉलर अधिक मजबूत प्रदर्शन: उसी खर्च में अधिक सफल कार्य, या कम कुल लागत पर तुलनीय परिणाम. हम सबसे चुनौतीपूर्ण काम को तेज़ करने का एक नया तरीका भी पेश करते हैं: ultra हमारी सबसे हाई क्षमता वाली सेटिंग है, जो जटिल कार्यों को तेज़ी से पूरा करने के लिए समानांतर वर्कस्ट्रीम में कई एजेंट्स का समन्वय करती है. कंप्यूटर उपयोग की अधिक मज़बूत क्षमता और डिज़ाइन संबंधी बेहतर निर्णय-क्षमता GPT‑5.6 को बनाते हैं. Sol हमारा अब तक का सबसे परिष्कृत सहयोगी है, जो Sol की जाँच, परिष्करण और उपयोग के लिए तैयार परिणाम देने में मदद करता है.

हमने GPT‑5.6 को इस तरह प्रशिक्षित किया है कि हर टोकन से अधिक उपयोगी काम लिया जा सके. एजेंट्स की अंतिम परीक्षा⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) पर, जो 55 क्षेत्रों में लंबे समय तक चलने वाले पेशेवर वर्कफ़्लो का मूल्यांकन है, GPT‑5.6 Sol 53.6 का नया हाई स्थापित करता है और Claude Fable 5 (अनुकूली रीज़निंग) को 13.1 अंकों से पीछे छोड़ता है. मीडियम रीज़निंग पर भी, यह अनुमानित कॉस्ट के लगभग एक-चौथाई में Fable 5 से 11.4 पॉइंट्स आगे है. वह दक्षता छोटे मॉडल तक भी फैलती है, जो इंटेलिजेंस को अधिक व्यापक और किफायती बनाने के लिए आवश्यक हैं: GPT‑5.6 Terra और GPT‑5.6 Luna, Fable 5 से लगभग एक-सोलहवीं लागत पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं. आर्टिफ़िशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) पर, जो एजेंटिक कार्य, कोडिंग, वैज्ञानिक रीज़निंग और सामान्य क्षमताओं तक फैले इंटेलिजेंस का एक व्यापक माप है, मैक्स रीज़निंग के साथ GPT‑5.6 Sol, Fable 5 से एक पॉइंट के भीतर आता है, साथ ही कार्यों को 61% कम समय में और लगभग आधी अनुमानित लागत पर पूरा करता है.

GPT‑5.6 हमारे अब तक के सबसे सुदृढ़ सुरक्षा उपायों के साथ लॉन्च हुआ है, जिन्हें वैध कार्य को व्यापक रूप से सीमित किए बिना सुनियोजित और अनुकूलनशील दुरुपयोग के विरुद्ध लचीला बने रहने के लिए डिज़ाइन किया गया है. सामान्य उपलब्धता से पहले, हमने मानव रेड टीमिंग को बड़े पैमाने की ऑटोमेटेड टेस्टिंग के साथ मिलाकर, मॉडल और सुरक्षा उपायों को अब तक की अपनी सबसे व्यापक मूल्यांकन अवधि से गुज़ारा. प्रीव्यू के दौरान, हमने व्यापक लॉन्च से पहले रक्षा-प्रणालियों का स्ट्रेस-टेस्ट करने और सुरक्षा उपायों को मजबूत करने के लिए विशेषज्ञ संगठनों तथा विश्वसनीय साझेदारों के साथ मिलकर काम किया. परिणामी सिस्टम, मॉडल में ट्रेन की गई सुरक्षा-व्यवस्थाओं को रियल-टाइम जांच, निगरानी, और भरोसे व जोखिम के अनुसार कैलिब्रेट की गई पहुंच के साथ परतों में लागू करता है.

GPT‑5.6 Sol अब तक का हमारा सर्वश्रेष्ठ कोडिंग मॉडल है. Artificial Analysis Coding Agent Index, पर अधिकतम रीज़निंग के साथ GPT‑5.6 Sol ने 80 के स्कोर के साथ नया स्टेट-ऑफ़-द-आर्ट स्थापित किया है, जो Fable 5 से 2.8 अंक अधिक है, साथ ही आधे से भी कम आउटपुट टोकन का उपयोग करता है, आधे से भी कम समय लेता है, और इसकी लागत लगभग एक-तिहाई कम है. यह बढ़त पूरे फ़ैमिली में दिखती है: Terra, Fable 5 से थोड़ा ऊपर प्रदर्शन करता है, जबकि Luna, Opus 4.8 से बेहतर प्रदर्शन करता है; हर एक ऐसा लगभग एक-तिहाई समय में, करीब आधे आउटपुट टोकन के साथ, और अनुमानित लागत के लगभग एक-चौथाई हिस्से पर करता है. यह Terminal‑Bench 2.1 और DeepSWE पर भी नए अत्याधुनिक परिणाम स्थापित करता है, जो जटिल कमांड-लाइन वर्कफ़्लो और वास्तविक कोडबेस में दीर्घ-अवधि वाली इंजीनियरिंग का परीक्षण करते हैं.

GPT‑5.6 हल्के प्रोग्राम लिख सकता है और चला सकता है, जो टूल्स का समन्वय करते हैं, मध्यवर्ती परिणामों को संसाधित करते हैं, प्रगति की निगरानी करते हैं, और जैसे-जैसे कार्य आगे बढ़ता है, अगली कार्रवाई चुनते हैं. इससे टूल-हेवी टास्क कम टोकन, कम मॉडल राउंड ट्रिप्स, और कम मार्गदर्शन के साथ आगे बढ़ पाता है. डेवलपर्स से हर चरण को स्क्रिप्ट कराने या हर टूल प्रतिक्रिया को वापस मॉडल के माध्यम से भेजने की आवश्यकता के बजाय, Responses API में प्रोग्रामेटिक टूल कॉलिंग⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) बड़ी मात्रा में मध्यवर्ती डेटा को फ़िल्टर कर सकता है, केवल वही बनाए रख सकता है जो महत्वपूर्ण है, और प्रक्रिया के दौरान अपने वर्कफ़्लो को अनुकूलित कर सकता है.

जिन समस्याओं में समय और कंप्यूट संसाधनों का ज़्यादा निवेश बेहतर परिणाम देता है, GPT‑5.6 इस कुशल डिफ़ॉल्ट से आगे बढ़ सकता है. max GPT‑5.6 को xhigh से भी अधिक समय देता है ताकि वह तर्क कर सके और विकल्पों का पता लगा सके, जाँचें चला सके, और अपना तरीका संशोधित कर सके. ultra डिफ़ॉल्ट रूप से चार एजेंटों को समानांतर में समन्वित करके एक कदम और आगे जाता है, जिसमें चुनौतीपूर्ण कार्यों पर बेहतर परिणाम और तेज़ी से परिणाम पाने के बदले अधिक टोकन उपयोग होता है. नीचे दिए गए चार्ट BrowseComp, SEC-Bench Pro, और Terminal-Bench 2.1 में ultra के डिफ़ॉल्ट चार-एजेंट सेटअप की तुलना एक-एजेंट बेसलाइन से करते हैं; BrowseComp और SEC-Bench Pro 16-एजेंट कॉन्फ़िगरेशन भी दिखाते हैं. तीनों मूल्यांकनों में, समानांतर एजेंट जोड़ने से स्कोर-लेटेंसी अत्याधुनिक ऊपर और बाईं ओर खिसकता है, जिससे कम समय में बेहतर परिणाम मिलते हैं. API में, डेवलपर Responses API में मल्टी-एजेंट बीटा का उपयोग करके Ultra जैसे अनुभव बना सकते हैं.

GPT‑5.6 डिज़ाइन निर्णय में एक बड़ा बदलाव लाता है. केवल हाई-स्तर के दिशा-निर्देशों के साथ, GPT‑5.6 स्वादिष्ट, आरामदायक और कार्यात्मक इंटरफ़ेस बनाता है. कंप्यूटर उपयोग की इसकी अधिक मजबूत क्षमताएँ इसे तैयार परिणाम का निरीक्षण और सुधार करने देती हैं—सिर्फ अंतर्निहित कोड या सामग्री बनाने तक सीमित नहीं—ताकि यह दृश्य और कार्यात्मक समस्याओं को पकड़ सके और काम वापस सौंपने से पहले अंतिम सुधार लागू कर सके.

GPT‑5.6 की फ्रंटएंड क्षमताएँ प्राकृतिक भाषा के अनुरोधों को ChatGPT Work के भीतर परिष्कृत, इंटरैक्टिव व्याख्याओं और विज़ुअलाइज़ेशन में भी बदल देती हैं.

GPT‑5.6 पेशेवर कार्यों के लिए बेहतर परिणाम प्रदान करता है. यह आपके दस्तावेज़ों और Slack, Notion, Microsoft 365 और Google Drive जैसे रोज़मर्रा के वर्कफ़्लो से बिखरे हुए संदर्भ को लेकर उसे विशेषज्ञ-स्तर के, साझा करने योग्य आर्टिफ़ैक्ट्स में बदल देता है.

GPT‑5.6 की नॉलेज वर्क में क्षमता लंबी अवधि वाले प्रोफेशनल विश्लेषण, ब्राउज़िंग, टूल इस्तेमाल और कंप्यूटर इस्तेमाल से जुड़ी इवैल्यूएशन्स में नज़र आती है. GPT‑5.6 Sol ने BrowseComp पर 92.2% और OSWorld 2.0 पर 62.6% के साथ नए अत्याधुनिक परिणाम स्थापित किए हैं; OSWorld पर, यह 85% कम आउटपुट टोकन का उपयोग करते हुए Opus 4.8 से आगे निकलता है. यहाँ, प्रति डॉलर प्रदर्शन में हुए लाभ पूरे GPT‑5.6 परिवार में लागू होते हैं. Luna लगभग GPT‑5.5 के बराबर है अनुमानित लागत के आधे से कम पर चरम प्रदर्शन, जबकि Terra कम लागत पर उससे आगे निकल जाता है.

GPT‑5.6 Sol प्रस्तुतियों, दस्तावेज़ों और स्प्रेडशीट में गुणवत्ता बेहतर बनाता है, जिससे आउटपुट अधिक परिष्कृत और सटीक होते हैं. यह शुरू से पूरी तरह संपादन योग्य प्रस्तुतियाँ बना सकता है, जो प्रॉम्प्ट और स्रोत सामग्री को मज़बूत लेआउट, पदानुक्रम और डिज़ाइन के साथ एक सुसंगत दृश्य कथा में बदल देता है.

टेम्पलेट और रेफ़रेंस डेक का पालन करने पर सुधार विशेष रूप से स्पष्ट होता है. GPT‑5.6 किसी डेक के डिज़ाइन सिस्टम—लेआउट, टाइपोग्राफ़ी, स्पेसिंग, रंग और बार-बार आने वाले कंटेंट पैटर्न, जिनमें स्लाइड मास्टर में एम्बेड किए गए नियम भी शामिल हैं—का अनुमान लगा सकता है और उन परंपराओं को नई सामग्री पर लगातार लागू कर सकता है. इस उदाहरण में, जब संदर्भ फ़ाइल के आधार पर संख्याएँ अपडेट करने को कहा जाता है, तो GPT‑5.5 आउटपुट में मास्टर स्लाइड के प्रमुख घटक छूट जाते हैं, जबकि GPT‑5.6 संदर्भ संरचना का अधिक निष्ठापूर्वक पालन करता है.

GPT‑5.6 दिखने में अधिक परिष्कृत दस्तावेज़ और स्प्रेडशीट भी बनाता है. यह जटिल संदर्भ प्रारूपों का अधिक विश्वसनीयता से पालन करता है, जो दोहराई जा सकने वाली नॉलेज वर्क गतिविधियों के लिए महत्वपूर्ण है. यह समीकरणों और वित्तीय मॉडल को अधिक सटीकता से संभालता है, और टाइपोग्राफी, रिक्ति, पदानुक्रम, तथा पृष्ठ या वर्कशीट लेआउट का बेहतर उपयोग करता है.

GPT‑5.6 का परीक्षण कर रहे शुरुआती ग्राहकों ने विभिन्न क्षेत्रों में ज्ञान-आधारित कार्यों के आउटपुट में सुधार देखे.

GPT‑5.6 हमारा अब तक का सबसे शक्तिशाली साइबर सुरक्षा मॉडल है, जो काफी कम टोकन के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल करता है. ExploitBench^2, पर, जो कमजोर कोड तक पहुंचने से लेकर आर्बिट्रेरी कोड एग्ज़ीक्यूशन तक की प्रगति को मापता है, इसका स्कोर 73.5% है, जबकि GPT‑5.5 का स्कोर इससे कम है. तुलनीय आउटपुट-टोकन बजट पर 47.9%. ExploitGym³, जो एजेंटों से वास्तविक दुनिया की कमजोरियों को कार्यशील एक्सप्लॉइट्स में बदलने को कहता है, यह GPT‑5.5 के मुकाबले लगभग दोगुना है पीक पास रेट, दो घंटे की सीमा के तहत 15.1% से 24.9% तक; छह घंटे में, यह 33.7% तक पहुँच जाता है. SEC-Bench Pro, पर, जो जटिल सॉफ़्टवेयर पर प्रूफ-ऑफ़-कॉन्सेप्ट जनरेशन का परीक्षण करता है, यह GPT‑5.5 के स्कोर की तुलना में 71.2% स्कोर करता है. बेहतर विलंबता पर 45.8%.

GPT‑5.6 सुरक्षित कोड समीक्षा, पैचिंग, खतरा मॉडलिंग और ब्लू टीमिंग जैसे महत्वपूर्ण रक्षात्मक कार्यों का समर्थन करता है. OpenAI Daybreak’s Trusted Access for Cyber⁠ प्रोग्राम में योग्य व्यक्ति और संगठन अधिक सटीक सुरक्षा उपायों के माध्यम से इसकी रक्षात्मक क्षमता का अधिक उपयोग कर सकते हैं, जो अधिकृत परिवेशों में सत्यापित कार्य के लिए उपलब्ध हैं, जिनमें कमजोरियों का वर्गीकरण और सत्यापन, मैलवेयर विश्लेषण, डिटेक्शन इंजीनियरिंग और पैच सत्यापन शामिल हैं.

व्यक्ति अपनी पहचान सत्यापित कर सकते हैं और विश्वसनीय एक्सेस का अनुरोध कर सकते हैं⁠(एक नई विंडो में खुलेगा), और संगठन अपनी टीमों के लिए आवेदन कर सकते हैं⁠. व्यक्तिगत सदस्यों को हमारे सबसे अधिक साइबर-सक्षम अत्याधुनिक मॉडल का एक्सेस बनाए रखने के लिए 01.09 तक हार्डवेयर-समर्थित पासकीज़ के साथ एडवांस्ड अकाउंट सिक्योरिटी⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) सक्षम करना होगा. जो ऐसा नहीं करेंगे, उनका एक्सेस डिफ़ॉल्ट एक्सेस पर वापस चला जाएगा. जिन उपयोगकर्ताओं के पास पहले से हार्डवेयर-समर्थित पासकीज़ नहीं हैं, वे हमारे पार्टनर Yubico से विशेष मूल्य⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) प्राप्त कर सकते हैं. हम हाई रिस्क संस्थाओं और हाई रिस्क अधिकार-क्षेत्रों में पहुँच को सीमित करने के लिए अतिरिक्त कदम भी उठा रहे हैं.

GPT‑5.6 Sol वैज्ञानिक अनुसंधान में भी व्यापक सुधार दिखाता है. जीवन विज्ञान मूल्यांकनों में, GPT‑5.6 वास्तविक दुनिया की जीवविज्ञान, जीवन विज्ञान अनुसंधान वर्कफ़्लो और रसायन विज्ञान में GPT‑5.5 की तुलना में Pareto सुधार दिखाता है.

AI रिसर्च को तेज़ करने के लिए GPT‑5.6 अब तक का हमारा सबसे मजबूत मॉडल है. OpenAI के भीतर, शोधकर्ता विकास चक्र में इसका उपयोग करते हैं: विफलताओं का निदान करना, प्रशिक्षण प्रणालियों का अनुकूलन करना, प्रयोग चलाना, और परिणामों की व्याख्या करना. GPT‑5.6 की आंतरिक परीक्षण अवधि के दौरान हमने वह तेज़ी और मजबूत स्वीकृति देखी, क्योंकि प्रति सक्रिय शोधकर्ता औसत दैनिक आउटपुट टोकन GPT‑5.5 के लिए देखे गए सबसे हाई स्तर से दोगुने से अधिक थे.

काम करने का यह तरीका तेज़ी से मानक बनता जा रहा है. पिछले छह महीनों में, आंतरिक कोडिंग इन्फ़रेंस के लिए समर्पित रिसर्च कंप्यूट की हिस्सेदारी 100 गुना बढ़ी, जबकि आंतरिक एजेंटिक टोकन उपयोग लगभग 22 गुना बढ़ा. ये अपनाने के मापदंड अपने-आप अनुसंधान की प्रगति को नहीं मापते, लेकिन ये दिखाते हैं कि अनुसंधान के लिए और सेल्स, मार्केटिंग, यूज़र ऑप्स, फ़ाइनेंस आदि अन्य टीमों में AI सहायता कितनी तेज़ी से बढ़ रही है.

इस क्षमता को सीधे मापने के लिए, हमने वास्तविक AI अनुसंधान कार्यों पर आधारित मूल्यांकनों का एक आंतरिक सेट विकसित किया, जिसमें अनुसंधान प्रणालियों की डिबगिंग, कर्नेल और प्रशिक्षण विधियों का अनुकूलन, मशीन-लर्निंग प्रयोग चलाना, और अन्य मॉडलों में सुधार शामिल है.

जैसे-जैसे मॉडल की क्षमताएँ बढ़ती हैं, हम अपने सेफ़्टी स्टैक को मज़बूत करते हैं, ताकि उन्नत इंटेलिजेंस व्यापक रूप से उपयोगी बनी रह सके और साथ ही सबसे हाई-रिस्क उपयोगों पर अधिक कड़ी जाँच लागू की जा सके. GPT‑5.6 के लिए, हमने अब तक का अपना सबसे मज़बूत सुरक्षा सिस्टम बनाया है, जिसे हर मॉडल की क्षमताओं के अनुसार कैलिब्रेट किया गया है और जो पहले से कहीं अधिक कंप्यूट संसाधनों से संचालित है.

GPT‑5.6 मॉडल जीवविज्ञान और साइबर सुरक्षा दोनों में हमारे पहले के मॉडल से अधिक सक्षम हैं, लेकिन किसी भी श्रेणी में महत्वपूर्ण सीमा को पार नहीं करते. साइबर सुरक्षा में, हमारे परीक्षणों से संकेत मिलता है कि GPT‑5.6 कमज़ोरियाँ खोजने और उन्हें ठीक करने में, मज़बूत सुरक्षा वाले लक्ष्यों के खिलाफ़ स्वायत्त, शुरू से अंत तक किए जाने वाले हमलों को विश्वसनीय रूप से अंजाम देने की तुलना में बेहतर है—जिससे रक्षकों को कमज़ोरियों का फायदा उठाए जाने से पहले प्रणालियों को मज़बूत करने का अवसर मिलता है. जीवविज्ञान में, हमारे परीक्षणों से संकेत मिलता है कि GPT‑5.6 वैध शोध का समर्थन कर सकता है, लेकिन यह किसी अत्यधिक खतरनाक नवीन खतरे को बनाने, अभियांत्रित करने, या संश्लेषित करने के लिए आवश्यक पूर्ण एंड-टू-एंड क्षमता प्रदान नहीं करता.

दोनों क्षेत्र स्वभावतः दोहरे उपयोग वाले हैं. साइबर सुरक्षा में, वही क्षमताएँ जो किसी हमलावर को किसी भेद्यता का फ़ायदा उठाने में मदद कर सकती हैं, किसी रक्षक को उसे खोजने, उसे पुन: उत्पन्न करने और एक विश्वसनीय समाधान बनाने में भी मदद कर सकती हैं. इसलिए, ज़रूरत से ज़्यादा ब्लॉक करना अपने-आप में एक सुरक्षा जोखिम पैदा करता है. यह रक्षकों को सिस्टम का परीक्षण करने और पैच लागू करने से रोक सकता है, जबकि दुर्भावनापूर्ण व्यक्ति अन्य मॉडल, जिनमें लगातार अधिक सक्षम होते जा रहे ओपन-सोर्स मॉडल और स्थापित टूल्स शामिल हैं, का उपयोग जारी रखते हैं. प्रभावी सुरक्षा उपाय किसी अनुरोध के संदर्भ और उसके संभावित परिणामों को ध्यान में रखते हैं, वैध रक्षात्मक कार्य को सुरक्षित रखते हुए वहाँ अधिक मजबूत नियंत्रण लागू करते हैं जहाँ साक्ष्य नुकसान के गंभीर जोखिम का संकेत देते हैं.

GPT‑5.6 के सुरक्षा उपाय अधिक सटीकता और अतिरेक के लिए बहु-स्तरीय हैं, और नए हमलों के सामने आते ही तेजी से अनुकूलित होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं. मॉडल में ट्रेन की गई सुरक्षा व्यवस्थाएँ रीयल-टाइम जाँचों, निरंतर निगरानी, और अकाउंट-स्तर के प्रवर्तन के साथ मिलकर काम करती हैं, ताकि किसी विशेष परत के अपेक्षित रूप से काम न करने पर भी सिस्टम सुरक्षित बना रहे. कई सिस्टमों में, क्या ब्लॉक करना है यह केवल क्लासिफ़ायर फ़्लैग्स तय करते हैं. ऐसे सिस्टम नुकसान रोकने के लिए कम इंटेलिजेंस वाले मॉडलों पर निर्भर करते हैं, जिन्हें बदलना अधिक कठिन होता है. हमारा दृष्टिकोण एक रीज़निंग मॉनिटर जोड़ता है, जो यह निर्धारित करने के लिए बातचीत की समीक्षा करता है कि क्या नुकसान की संभावना है. यह डिज़ाइन गंभीर दुरुपयोग को रोकते हुए रक्षात्मक कार्य को सक्षम बनाने के उद्देश्य से बनाया गया है, जिसमें सबसे संवेदनशील क्षमताएँ Trusted Access के माध्यम से सत्यापित उपयोगकर्ताओं के लिए आरक्षित रखी गई हैं. क्योंकि कुछ सुरक्षा उपाय टेस्ट-टाइम रीज़निंग का उपयोग करते हैं, हम क्लासिफ़ायरों को शुरुआत से फिर से ट्रेन किए बिना कमियों को दूर करने के लिए उन्हें तेज़ी से अपडेट कर सकते हैं.

हम अनुकूली हमलों के खिलाफ सिस्टम को मजबूत करते हुए अधिक सतर्क दृष्टिकोण अपना रहे हैं. पिछले मॉडलों की तुलना में, हमारा GPT‑5.6 Sol साइबर सुरक्षा उपाय संभावित रूप से हानिकारक गतिविधि को लगभग दस गुना अधिक रोकते हैं. क्योंकि ये उपाय सामान्य उपयोग में बाधा उत्पन्न कर सकते हैं, हम ChatGPT और Codex में कम क्षमता वाले मॉडल्स पर प्रॉम्प्ट को आसानी से फिर से आज़माने का विकल्प देते हैं, और हम सुरक्षा उपायों के प्रभाव को सामान्य उपयोग पर कम करते हुए हाई मजबूती बनाए रखेंगे. यह हमारे पुनरावृत्तिपूर्ण परिनियोजन दृष्टिकोण को दर्शाता है: सावधानीपूर्वक शुरुआत करना और वास्तविक उपयोग से मिली सीख के आधार पर सुधार करना.

सामान्य उपलब्धता से पहले, हमने अब तक के अपने सबसे गहन सुरक्षा मूल्यांकन किए, जिनमें व्यापक रेड टीमिंग, बाहरी विशेषज्ञों के साथ मजबूत क्षमता और सुरक्षा-उपाय परीक्षण, और ब्लैक-बॉक्स ऑटोमेटेड रेड टीमिंग के लगभग 700,000 A100e GPU घंटे शामिल थे. इससे हमें संभावित कमजोर बिंदुओं की व्यवस्थित रूप से पड़ताल करने, जेलब्रेक को उजागर करने और लॉन्च से पहले सिस्टम को मजबूत करने में मदद मिली.

पूर्ण सुरक्षा जैसी कोई चीज़ नहीं होती, और लगातार अधिक सक्षम होते जा रहे मॉडल को सुरक्षित बनाने का हमारा काम जारी है. नई कमज़ोरियाँ खोजी जाएँगी, और ऐसे नए जेलब्रेक भी खोजे जाएँगे जो मौजूदा सुरक्षा उपायों को दरकिनार करते हैं. मॉडल की प्रत्येक नई पीढ़ी हमले और दुरुपयोग के लिए नए रास्ते भी बनाएगी. हम इसी वास्तविकता को ध्यान में रखते हुए बहु-स्तरीय सुरक्षा उपायों, निरंतर निगरानी, त्वरित सुधारात्मक कार्रवाई और रक्षात्मक समुदाय में सहयोग के माध्यम से निर्माण करते हैं. GPT‑5.6 के लिए, हमने अपने मौजूदा सुरक्षा⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) और जीव विज्ञान बग बाउंटी कार्यक्रमों⁠ को एक नई त्वरित सुधारात्मक प्रक्रिया और अब तक के अपने सबसे मजबूत निगरानी प्रयासों के साथ जोड़ा है. शोधकर्ताओं, निगरानी और वास्तविक दुनिया में होने वाले दुरुपयोग से प्राप्त निष्कर्ष निरंतर आधार पर नए मूल्यांकनों और अधिक मजबूत सुरक्षा उपायों को सूचित करेंगे.

हमारे सेफ़गार्ड्स के बारे में अपडेट किए गए GPT‑5.6 सिस्टम कार्ड⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) में और पढ़ें.

GPT‑5.6 तीन मॉडल टियर में उपलब्ध है: Sol, हमारा प्रमुख मॉडल; Terra, कम लागत वाला मॉडल जिसका प्रदर्शन GPT‑5.5 को टक्कर देता है; और Luna, हमारा सबसे तेज़ और सबसे किफायती मॉडल. संख्या पीढ़ी की पहचान कराती है, जबकि Sol, Terra और Luna टिकाऊ क्षमता स्तर हैं, जो अपनी-अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं.

GPT‑5.6 आज से ChatGPT, Codex और OpenAI API में उपलब्ध है. रोलआउट अब दुनिया भर में शुरू हो रहा है और अगले 24 घंटों में पूर्ण उपलब्धता की ओर धीरे-धीरे जारी रहेगा.

• चैट: Plus, Pro, Business, और Enterprise यूज़र मीडियम और हाई एफ़र्ट सेटिंग्स के ज़रिए GPT‑5.6 Sol को एक्सेस कर सकते हैं. Pro और Enterprise यूज़र जटिल कार्यों पर सबसे हाई-क्वालिटी परिणामों के लिए GPT‑5.6 Sol Pro भी चुन सकते हैं.
• ChatGPT Work और Codex: Free और Go उपयोगकर्ता GPT‑5.6 Terra को एक्सेस कर सकते हैं. Plus, Pro, Business, और Enterprise यूज़र GPT‑5.6 में से चुन सकते हैं. सोल, टेरा और लूना के लिए प्रत्येक प्रयास स्तर सेट करें. max ChatGPT Work और Codex में GPT‑5.6 का एक्सेस रखने वाले सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है और इसे सेटिंग्स में चालू किया जा सकता है. ChatGPT Work में, ultra Pro और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है. Codex में, यह Plus और हाई प्लान के लिए उपलब्ध है.
• API: डेवलपर OpenAI API के ज़रिए Sol, Terra, और Luna तक पहुँच सकते हैं. Responses API में, प्रोग्रामैटिक टूल कॉलिंग GPT‑5.6 को स्मृति में प्रोग्राम लिखने और चलाने देती है, जो टूल्स को समन्वित करते हैं और मध्यवर्ती परिणामों को प्रसंस्कृत करते हैं, जिससे यह ज़ीरो डेटा रिटेंशन (ZDR) के साथ संगत बनता है. मल्टी-एजेंट, जो शुरुआत में बीटा में उपलब्ध है, GPT‑5.6 को समवर्ती सबएजेंट चलाने और उनके काम को एक ही अनुरोध में समेकित करने देता है.

GPT‑5.6 की कीमत तीन मॉडल साइज़ में प्रति 1M टोकन के हिसाब से है: Sol के लिए इनपुट $5 / आउटपुट $30; Terra के लिए इनपुट $2.50 / आउटपुट $15; और Luna के लिए इनपुट $1 / आउटपुट $6. GPT‑5.6 अधिक पूर्वानुमेय प्रॉम्प्ट कैशिंग भी पेश करता है, जिसमें स्पष्ट कैश ब्रेकपॉइंट्स⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) के लिए समर्थन और 30 मिनट की न्यूनतम कैश अवधि शामिल हैं. GPT‑5.6 और बाद के मॉडल के लिए, कैश राइट्स की बिलिंग मॉडल की अनकैश्ड इनपुट दर के 1.25x पर की जाती है, जबकि कैश रीड्स को 90% कैश्ड-इनपुट छूट मिलती रहती है.