GPT‑5.6 - သင့်ရည်မှန်းချက်နှင့်အညီ တိုးချဲ့နိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး ဉာဏ်ရည်
တိုကင်တိုင်းမှ ပိုမိုများပြားသော ဉာဏ်ရည်၊ ဒေါ်လာတစ်ဒေါ်လာချင်းစီအတွက် ပိုမိုအားကောင်းသော စွမ်းဆောင်ရည်၊ နှင့် သင့်အခက်ခဲဆုံးအလုပ်များအတွက် လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ပိုမိုစွမ်းဆောင်နိုင်မှု။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကန့်သတ်ကြိုတင်အစမ်းသုံးမှု ပြီးနောက် GPT‑5.6 မော်ဒယ် မိသားစုကို အများပြည်သူအသုံးပြုနိုင်ရန် စတင်မိတ်ဆက်လိုက်ပါသည်- ကျွန်ုပ်တို့၏ ထိပ်တန်းမော်ဒယ်အသစ်ဖြစ်သော Sol၊ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းများအတွက် မျှတသော မော်ဒယ်ဖြစ်သည့် Terra နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကုန်ကျစရိတ်အထိရောက်ဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်သော Luna တို့ ပါဝင်ပါသည်။
GPT‑5.6 Sol သည် အသိဉာဏ်စွမ်းရည်နှင့် ထိရောက်မှု နှစ်မျိုးလုံးအတွက် စံနှုန်းအသစ်တစ်ခု သတ်မှတ်ပေးပြီး၊ ကုဒ်ရေးသားမှု၊ အသိပညာအခြေပြုလုပ်ငန်းများ၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနှင့် သိပ္ပံနယ်ပယ်များတစ်လျှောက် ခေတ်မီနည်းပညာအဆင့်မြင့်ဆုံး ရလဒ်များကို ရရှိစေကာ၊ ယခင်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နေသော စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များထက် တိုကင် ပိုနည်းစွာနှင့် ခန့်မှန်းကုန်ကျစရိတ် ပိုနည်းစွာဖြင့် ပိုမိုသာလွန်စွာ စွမ်းဆောင်နိုင်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ဒေါ်လာတစ်ဒေါ်လာကုန်ကျတိုင်း ရရှိသောစွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုမြင့်မားလာသည် - တူညီသောအသုံးစရိတ်ဖြင့် ပိုမိုအောင်မြင်သောလုပ်ငန်းများ ရရှိနိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ် ပိုနည်းစွာဖြင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သောရလဒ်များ ရရှိနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် အလိုအပ်ဆုံး အလုပ်များကို မြန်ဆန်စေရန် နည်းလမ်းအသစ်တစ်ခုကိုလည်း ထည့်သွင်းထားသည်။ ultra သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး ဆက်တင်ဖြစ်ပြီး၊ ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြီးမြောက်စေရန် တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်သော လုပ်ငန်းစီးကြောင်းများတစ်လျှောက် အေးဂျင့်များစွာကို ညှိနှိုင်းပေးသည်။ ပိုမိုအားကောင်းသော ကွန်ပျူတာအသုံးပြုနိုင်စွမ်းနှင့် ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များက GPT‑5.6 ကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။ Sol သည် ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အချောသပ်ဆုံး ပူးဖော်ဆောင်ရွက်သူဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းအား စစ်ဆေး၊ ပြုပြင်သန့်စင်ကာ ချက်ချင်းအသုံးပြုနိုင်သည့် ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် GPT‑5.6 ကို တိုကင်တစ်ခုချင်းစီမှ ပိုမိုအသုံးဝင်သော အကျိုးအမြတ် ရရှိစေရန် လေ့ကျင့်ပေးခဲ့သည်။ Agents’ Last Exam(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) တွင် (နယ်ပယ် ၅၅ ခုအနှံ့ ရေရှည်ဆောင်ရွက်ရသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုများကို အကဲဖြတ်သည့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး) GPT‑5.6 Sol သည် ၅၃.၆ ဟူသော အမြင့်ဆုံးစံချိန်အသစ်ကို တင်ကာ Claude Fable 5 (အလိုက်သင့် ပြောင်းလဲနိုင်သော ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးသော) ကို ၁၃.၁ အမှတ်ဖြင့် ကျော်လွန်ထားသည်။ အလယ်အလတ် ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော အဆင့်မှာတောင် ၎င်းသည် ခန့်မှန်းကုန်ကျစရိတ်၏ တစ်ပုံလေးခန့်ဖြင့် Fable 5 ထက် 11.4 မှတ်သာလွန်သည်။ ထိုထိရောက်မှုသည် ပိုမိုသေးငယ်သော မော်ဒယ်များအထိလည်း သက်ရောက်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် ဉာဏ်ရည်ကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ ရရှိနိုင်ပြီး ဈေးနှုန်းသက်သာစေရန် အရေးကြီးပါသည် - GPT‑5.6 Terra နှင့် GPT‑5.6 Luna တို့သည် Fable 5 ၏ ကုန်ကျစရိတ်၏ တစ်ဆယ့်ခြောက်ပုံတစ်ပုံခန့်ဖြင့် Fable 5 ထက် သာလွန်စွမ်းဆောင်နိုင်သည်။ Artificial Analysis ဉာဏ်ရည် အညွှန်းကိန်း(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)တွင် agentic လုပ်ငန်းများ၊ ကုဒ်ရေးသားခြင်း၊ သိပ္ပံဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးခြင်းနှင့် ယေဘုယျစွမ်းရည်များအထိ ကျယ်ပြန့်စွာ တိုင်းတာထားသော ဉာဏ်ရည်အတိုင်းအတာတစ်ခုအရ၊ အမြင့်ဆုံး ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးသော မုဒ်ဖြင့် GPT‑5.6 Sol သည် Fable 5 နှင့် တစ်မှတ်အကွာအတွင်း ရောက်ရှိပြီး လုပ်ငန်းများကို 61% နည်းသော အချိန်ဖြင့် ပြီးမြောက်စေကာ ခန့်မှန်းကုန်ကျစရိတ်၏ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် တစ်ဝက်ခန့်သာ ကုန်ကျသည်။။
အေးဂျင့်များ၏ နောက်ဆုံး စစ်ဆေးမှု(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)- ပရော်ဖက်ရှင်နယ် နယ်ပယ်များတစ်လျှောက် ရေရှည် အေးဂျင့်အခြေပြု လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုများ။
GPT‑5.6 ကို ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခိုင်မာဆုံး ကာကွယ်ရေးအစီအမံများဖြင့် မိတ်ဆက်လိုက်ပြီး၊ ရည်ရွယ်ချက်ခိုင်မာကာ အခြေအနေအလိုက် ပြောင်းလဲတတ်သော အလွဲသုံးစားမှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့်အပြင် တရားဝင်နှင့် သင့်လျော်သော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ကန့်သတ်ခြင်း မရှိစေရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။ အများပြည်သူ အသုံးပြုနိုင်ရန် တရားဝင်ဖြန့်ချိခြင်းမပြုမီ၊ လူသားများက ပြုလုပ်သော ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အကြီးစား အလိုအလျောက် စမ်းသပ်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်၍ မော်ဒယ်များနှင့် ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို ယခင်ကထက် အကျယ်ပြန့်ဆုံးသော အကဲဖြတ်ကာလအတွင်း စမ်းသပ်အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။ အစမ်းသုံးသပ်မှုကာလအတွင်း၊ ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ မိတ်ဆက်မထုတ်ပြန်မီ ကာကွယ်မှုများကို ဖိအားပေးစမ်းသပ်ပြီး အကာအကွယ်အစီအမံများကို ပိုမိုခိုင်မာစေရန်အတွက် ကျွမ်းကျင်အဖွဲ့အစည်းများ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော မိတ်ဖက်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အနီးကပ်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ ထွက်ပေါ်လာသော စနစ်သည် မော်ဒယ်ထဲတွင် လေ့ကျင့်သွင်းထားသော ကာကွယ်မှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စစ်ဆေးမှုများ၊ စောင့်ကြည့်မှုများနှင့် ယုံကြည်မှုနှင့် အန္တရာယ်အဆင့်အလိုက် ချိန်ညှိထားသော ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်တို့ဖြင့် အလွှာလိုက် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
GPT‑5.6 Sol သည် ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကောင်းဆုံး ကုဒ်ရေးသားမှု မော်ဒယ် ဖြစ်သည်။ Artificial Analysis Coding Agent Index၊ တွင် GPT‑5.6 Sol သည် အမြင့်ဆုံး ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးသော စနစ်ဖြင့် ရမှတ် 80 ရရှိကာ Fable 5 ထက် 2.8 မှတ် မြင့်ပြီး နောက်ဆုံးပေါ် အကောင်းဆုံး စံချိန်သစ်ကို သတ်မှတ်သည်။ ထို့အပြင် အထွက်တိုကင်များကို တစ်ဝက်ထက် လျော့နည်းသုံးကာ အချိန်ကိုလည်း တစ်ဝက်ထက် လျော့နည်းကြာမြင့်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်မှာလည်း သုံးပုံတစ်ပုံခန့် လျော့နည်းသည်။ ထိုအားသာချက်သည် မော်ဒယ်မိသားစုတစ်ခုလုံးအထိ သက်ရောက်သည်- Terra သည် Fable 5 ထက် အနည်းငယ်သာလွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိပြီး Luna သည် Opus 4.8 ထက် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းသည်- တစ်ခုချင်းစီသည် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရာတွင် ခန့်မှန်းခြေ အချိန်သုံးပုံတစ်ပုံမျှသာယူပြီး၊ ထွက်ရှိတိုကင်အရေအတွက်လည်း တစ်ဝက်ခန့်သာရှိကာ၊ ခန့်မှန်းကုန်ကျစရိတ်၏ လေးပုံတစ်ပုံခန့်သာရှိသည်။ ၎င်းသည် အမှန်တကယ် ကုဒ်ဘေ့စ် (codebase) များတွင် ရှုပ်ထွေးသော command-line လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ရေရှည်အချိန်ကာလ လိုအပ်သော အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများကို စမ်းသပ်သည့် Terminal-Bench 2.1 နှင့် DeepSWE တို့တွင်လည်း နောက်ဆုံးပေါ် အကောင်းဆုံးအဆင့် ရလဒ်သစ်များကို ရရှိထားသည်။
Artificial Analysis ကုဒ်ရေးသားရေး အေဂျင့် အညွှန်းကိန်း- အကောင်အထည်ဖော်မှု၊ terminal အသုံးပြုမှုနှင့် လက်တွေ့ codebase များတစ်လျှောက်ရှိ ကုဒ်ရေးသားရေး အေဂျင့်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာသည့် လွတ်လပ်သော အညွှန်းကိန်းတစ်ခု။
GPT‑5.6 သည် ကိရိယာများကို ညှိနှိုင်းချိတ်ဆက်ခြင်း၊ ကြားအဆင့်ရလဒ်များကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ တိုးတက်မှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု တိုးတက်လာသည့်အတိုင်း နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာကို ရွေးချယ်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ပေါ့ပါးသော ပရိုဂရမ်များကို ရေးသား၍ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ ဤအရာက ကိရိယာအသုံးများသော လုပ်ငန်းတာဝန်များကို တိုကင်အရေအတွက် ပိုနည်းစွာ၊ မော်ဒယ်နှင့် အပြန်အလှန်ခေါ်ဆိုမှု အကြိမ်ရေ ပိုနည်းစွာနှင့် လမ်းညွှန်မှု ပိုနည်းစွာဖြင့် ရှေ့ဆက်ဆောင်ရွက်နိုင်စေသည်။ ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် အဆင့်တိုင်းကို စာရိုက်ရန် သို့မဟုတ် ကိရိယာတုံ့ပြန်ချက်တိုင်းကို မော်ဒယ်မှတစ်ဆင့် ပြန်လည်ပေးပို့ရန် လိုအပ်စေမည့်အစား၊ Responses API ရှိ Programmatic Tool Calling(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) သည် ကြားခံဒေတာ အမြောက်အမြားကို စစ်ထုတ်နိုင်ပြီး အရေးကြီးသည့်အရာများကိုသာ ထိန်းသိမ်းကာ workflow ကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း လိုအပ်သလို ချိန်ညှိနိုင်သည်။
အချိန်နှင့် တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုရင်းနှီးမြှုပ်နှံရသော ပြဿနာများအတွက် GPT‑5.6 သည် ဤထိရောက်သော ပုံသေရွေးချယ်မှုထက် ကျော်လွန်၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ max သည် GPT‑5.6 အတွက် xhigh ထက် ပိုမိုသော အချိန်ကို ပေးထားပြီး၊ စဉ်းစားသုံးသပ်ရန်၊ အခြားရွေးချယ်စရာများကို ရှာဖွေလေ့လာရန်၊ စစ်ဆေးမှုများ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ၎င်း၏ ချဉ်းကပ်နည်းကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် ကူညီပေးသည်။ ultra သည် မူလသတ်မှတ်ချက်အနေဖြင့် အေးဂျင့် လေးခုကို တစ်ပြိုင်နက် ညှိနှိုင်းလုပ်ဆောင်စေခြင်းဖြင့် ပိုမိုအဆင့်မြင့်စွာ လုပ်ဆောင်ပြီး၊ စိန်ခေါ်မှုမြင့်သော လုပ်ငန်းများတွင် တိုကင်အသုံးပြုမှု ပိုများသော်လည်း ရလဒ်ပိုကောင်းစေကာ ရလဒ်ရရှိချိန်ကို ပိုမြန်စေသည်။ အောက်ပါ chart များသည် BrowseComp၊ SEC-Bench Pro နှင့် Terminal-Bench 2.1 တို့တွင် ultra ၏ မူလ အေးဂျင့် လေးခု စနစ်ကို အေးဂျင့် တစ်ခု baseline နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြထားသည်။ BrowseComp နှင့် SEC-Bench Pro တွင် အေးဂျင့် ၁၆ ခု စနစ်များကိုလည်း ပြထားသည်။ အကဲဖြတ်မှု သုံးခုစလုံးတွင် အပြိုင် အေးဂျင့် များ ထည့်သွင်းခြင်းသည် ရမှတ်-ကြန့်ကြာချိန် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မျဉ်းကို အပေါ်ဘက်နှင့် ဘယ်ဘက်သို့ ရွှေ့စေပြီး အချိန်နည်းနည်းဖြင့် ပိုမိုအားကောင်းသော ရလဒ်များ ရရှိစေသည်။ API တွင် ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးသူများသည် Responses API ရှိ အပြိုင် အေးဂျင့် beta ကို အသုံးပြု၍ Ultra နှင့် ဆင်တူသော အတွေ့အကြုံများကို တည်ဆောက်နိုင်သည်။
GPT‑5.6 သည် ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းတွင် သိသာထင်ရှားသော အဆင့်မြင့်ပြောင်းလဲမှုကို ပေးစွမ်းသည်။ အမြင့် လမ်းညွှန်မှုသာဖြင့် GPT‑5.6 သည် သေသပ်လှပပြီး၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူကာ၊ လုပ်ဆောင်ချက်ပြည့်ဝသော အင်တာဖေ့စ်များကို ဖန်တီးပေးသည်။ ၎င်း၏ ပိုမိုအားကောင်းသော ကွန်ပျူတာအသုံးပြုနိုင်စွမ်းများကြောင့် အခြေခံ ကုဒ် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာကိုသာ ထုတ်လုပ်ပေးခြင်းမဟုတ်ဘဲ ရလဒ်ကို render လုပ်ပြီး စစ်ဆေး ပြင်ဆင်နိုင်သောကြောင့် အလုပ်ကို ပြန်လည်ပေးအပ်မီ မြင်သာမှုနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖမ်းမိစစ်ဆေးကာ နောက်ဆုံးအသေးစိတ်ပြင်ဆင်မှုများကို ထည့်သွင်းပြုလုပ်နိုင်သည်။
တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်- ကျွန်ုပ်အတွက် 3D ရွက်လွှင့်ဂိမ်းတစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးနိုင်ပါသလား။ ဘစ်မပ်များ/တက်စ်ချာများ/စပရိုက်များ လိုအပ်သည့် မည်သည့်အရာအတွက်မဆို (သို့မဟုတ် သင်တည်ဆောက်မည့် 3D မော်ဒယ်များအတွက် mockup ကိုးကားချက်ရှိခြင်းက အထောက်အကူဖြစ်ပါက) imagegen ကို လွတ်လပ်စွာ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
GPT‑5.6 ၏ ရှေ့မျက်နှာ (frontend) စွမ်းရည်များသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် တောင်းဆိုချက်များကို ChatGPT အလုပ်တွင် ပြောင်မြောက်သပ်ရပ်ပြီး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော ရှင်းလင်းချက်များနှင့် မြင်သာရေးပြသမှုများအဖြစ်လည်း ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
ညွှန်ကြားချက်- ၎င်းမည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကိုရှင်းပြရန် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော စပိုင်ရိုဂရပ်ဖ်တစ်ခု ဖန်တီးပါ။
GPT‑5.6 သည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များကို ပေးစွမ်းသည်။ ၎င်းသည် သင့်စာရွက်စာတမ်းများနှင့် Slack၊ Notion၊ Microsoft 365 နှင့် Google Drive ကဲ့သို့သော နေ့စဉ်လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုများထဲမှ ရှုပ်ထွေးနေသော ဆက်စပ်အချက်အလက်များကို ယူပြီး၊ ကျွမ်းကျင်သူအဆင့်ရှိပြီး မျှဝေနိုင်သော ရလဒ်ပစ္စည်းများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။
အသိပညာအခြေပြု လုပ်ငန်းများတွင် GPT‑5.6 ၏ အားသာချက်သည် ကာလရှည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဝဘ်ကြည့်ရှုမှု၊ ကိရိယာအသုံးပြုမှုနှင့် ကွန်ပျူတာအသုံးပြုမှုတို့ကို လွှမ်းခြုံသော အကဲဖြတ်မှုများတစ်လျှောက် ထင်ရှားပေါ်လွင်သည်။ GPT‑5.6 Sol သည် BrowseComp တွင် 92.2% နှင့် OSWorld 2.0 တွင် 62.6% ဖြင့် အဆင့်မြင့်ဆုံး စံချိန်သစ်ရလဒ်များကို သတ်မှတ်ထားသည်- OSWorld တွင်၊ အထွက်တိုကင် 85% လျော့နည်းသုံးစွဲထားစဉ် Opus 4.8 ကို ကျော်လွန်ထားသည်။ ဤနေရာတွင် ဒေါ်လာတစ်ဒေါ်လာစီအတွက် ရရှိသည့် စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်မှုများသည် GPT‑5.6 မော်ဒယ်မိသားစုတစ်ခုလုံးအနှံ့ သက်ရောက်နေသည်။ Luna သည် GPT‑5.5 ၏အဆင့်ကို နီးပါးမီသည် ခန့်မှန်းထားသော ကုန်ကျစရိတ်၏ တစ်ဝက်ထက်နည်းသော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် အထွတ်အထိပ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိပြီး၊ Terra သည် ပိုမိုနည်းသော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် ၎င်းကို ကျော်လွန်သည်။
BrowseComp- GPT‑5.6 Sol သည် အေးဂျင့်အခြေပြု ရှာဖွေရေး တာဝန်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် BrowseComp တွင် ထိပ်တန်းစွမ်းဆောင်ရည်အသစ်ကို ရရှိထားသည်။
GPT‑5.6 Sol သည် တင်ဆက်မှုများ၊ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ဇယားစာရွက်များတွင် အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး၊ ပိုမိုသပ်ရပ်၍ တိကျသော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည်။ ၎င်းသည် တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်နှင့် မူရင်းအကြောင်းအရာများကို ခိုင်မာသော အပြင်အဆင်များ၊ အဆင့်အထားနှင့် ဒီဇိုင်းတို့ပါဝင်သည့် ဆီလျော်ညီညွတ်သော မြင်သာရေး ဇာတ်ကြောင်းအဖြစ် ပြောင်းလဲကာ အပြည့်အဝ တည်းဖြတ်နိုင်သော တင်ဆက်မှုများကို အစအဆုံး ဖန်တီးနိုင်သည်။
နမူနာပုံစံများ၊ ကိုးကားဖိုင်များကို လိုက်နာအသုံးပြုသည့်အခါ တိုးတက်မှုသည် အထူးသဖြင့် ပိုမိုသိသာထင်ရှားပါသည်။ GPT‑5.6 သည် ဆလိုက်ဒက်တစ်ခု၏ ဒီဇိုင်းစနစ် - အပြင်အဆင်များ၊ စာလုံးပုံစံ၊ အကွာအဝေး၊ အရောင်များနှင့် ထပ်တလဲလဲပါဝင်သော အကြောင်းအရာပုံစံများ၊ ထို့အပြင် ဆလိုက်မတ်စတာ (Slide Master) ထဲတွင် ထည့်သွင်းထားသော စည်းမျဉ်းများအပါအဝင် - ကို ကောက်ချက်ချနိုင်ပြီး ထိုစံနှုန်းများကို အကြောင်းအရာအသစ်များတွင် တစ်သမတ်တည်း အသုံးချနိုင်သည်။ ဤဥပမာတွင် ရည်ညွှန်းဖိုင်အပေါ် အခြေခံ၍ နံပါတ်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် တောင်းဆိုသောအခါ၊ GPT‑5.5 ၏ ထွက်ရလဒ်တွင် မာစတာစလိုက်မှ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ ပျောက်ဆုံးနေပြီး၊ GPT‑5.6 သည် ရည်ညွှန်းဖွဲ့စည်းပုံကို ပိုမိုတိကျမှန်ကန်စွာ လိုက်နာထားသည်။
ကိုးကားဖိုင်
GPT‑5.5 ရလဒ်
GPT‑5.5 တွင် မာစတာဆလိုက်၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ မပါရှိပါ
GPT‑5.6 ရလဒ်
GPT‑5.6 သည် အမြင်ပိုင်းအရ ပိုမိုလှပသပ်ရပ်သော စာရွက်စာတမ်းများနှင့် စာရင်းဇယားများကိုလည်း ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော ကိုးကားချက်ဖော်မတ်များကို ပိုမိုတိကျစွာ လိုက်နာနိုင်ပြီး၊ ထိုအရာသည် ပြန်လည်ဆောင်ရွက်နိုင်သော အသိပညာအခြေပြု လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ညီမျှချက်များနှင့် ဘဏ္ဍာရေး မော်ဒယ်များကို ပိုမိုတိကျစွာ ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး စာစီစာရိုက်ပုံစံ၊ အကွာအဝေး၊ အဆင့်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် စာမျက်နှာ သို့မဟုတ် အလုပ်စာရွက် အပြင်အဆင်တို့ကိုလည်း ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ အသုံးချနိုင်သည်။
GPT‑5.6 ကို စမ်းသပ်အသုံးပြုခဲ့သော အစောပိုင်း ဖောက်သည်များသည် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် အသိပညာအခြေပြု လုပ်ငန်းရလဒ်များ တိုးတက်လာသည်ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။
GPT‑5.6 သည် ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အစွမ်းထက်ဆုံး ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး၊ တိုကင်များကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစွာ အသုံးပြုကာ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံးအဆင့်ကို ရရှိထားသည်။ အားနည်းချက်ရှိသော ကုဒ်သို့ ရောက်ရှိခြင်းမှ စိတ်ကြိုက်ကုဒ် လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းအထိ တိုးတက်မှုကို တိုင်းတာသည့် ExploitBench2၊ တွင်၊ GPT‑5.5 ၏ ရမှတ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းသည် 73.5% ရမှတ်ရရှိသည်။ နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ရလဒ် တိုကင် ဘတ်ဂျက်တွင် 47.9%။ အေဂျင့်များအား လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ အားနည်းချက်များကို အလုပ်လုပ်နိုင်သော အကြောင်းအရာများအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် တောင်းဆိုသည့် ExploitGym3၊ တွင် ၎င်းသည် GPT‑5.5 ထက် နှစ်ဆနီးပါးသာလွန်သည် နှစ်နာရီ ကန့်သတ်ချက်အောက်တွင် အမြင့်ဆုံး အောင်မြင်နှုန်း၊ 15.1% မှ 24.9% အထိ၊ ခြောက်နာရီဖြင့် ၎င်းသည် 33.7% အထိ ရောက်ရှိသည်။ ရှုပ်ထွေးသော ဆော့ဖ်ဝဲတွင် အကြောင်းအရာ သက်သေပြမှု ထုတ်လုပ်မှုကို စမ်းသပ်သည့် SEC-Bench Pro၊ တွင် ၎င်းသည် GPT‑5.5 ၏ ရမှတ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက 71.2% ရမှတ် ရရှိသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော နှောင့်နှေးချိန်ဖြင့် 45.8%။
GPT‑5.6 သည် လုံခြုံရေးကုဒ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ ပက်ခ်တင်ခြင်း၊ ခြိမ်းခြောက်မှုမော်ဒယ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် အပြာရောင်အဖွဲ့ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော ကာကွယ်ရေးတာဝန်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ OpenAI Daybreak ၏ Trusted Access for Cyber ပရိုဂရမ်တွင် အရည်အချင်းပြည့်မီသော ပုဂ္ဂိုလ်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အားနည်းချက်ခွဲခြားခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်း၊ malware ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ထောက်လှမ်းအင်ဂျင်နီယာနှင့် patch အတည်ပြုခြင်း အပါအဝင် ခွင့်ပြုထားသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အတည်ပြုထားသောအလုပ်အတွက် ပိုမိုတိကျသောကာကွယ်မှုများမှတစ်ဆင့် ၎င်း၏ကာကွယ်ရေးစွမ်းရည်ကို ပိုမိုရယူနိုင်သည်။
တစ်ဦးချင်းသည် မိမိတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အထောက်အထားကို အတည်ပြုပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဝင်ရောက်ခွင့်ကို တောင်းဆိုနိုင်သည်(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ အဖွဲ့များအတွက် လျှောက်ထားနိုင်သည် ။ တစ်ဦးချင်းအဖွဲ့ဝင်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆိုက်ဘာကဏ္ဍတွင် အစွမ်းထက်ဆုံးသော စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များကို ဆက်လက်ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ရန် စက်တင်ဘာ 1 ရက်နေ့အထိ ဟာ့ဒ်ဝဲအခြေပြု passkey များဖြင့် အဆင့်မြင့် အကောင့်လုံခြုံရေး(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကို ဖွင့်ထားရမည်ဖြစ်သည်။ မဖွင့်ထားသူများသည် မူရင်းဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်သို့ ပြန်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲအခြေပြု passkey များ မရှိသေးသည့် အသုံးပြုသူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မိတ်ဖက်ဖြစ်သော Yubico ထံမှ အထူးဈေးနှုန်းထား(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အန္တရာယ်မြင့်မားသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက်၊ အန္တရာယ်မြင့်မားသော တရားစီရင်ပိုင်ခွင့်နယ်မြေများတွင် ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်ကို ကန့်သတ်ရန် ထပ်ဆောင်းအဆင့်များကိုလည်း ဆောင်ရွက်နေပါသည်။
ExploitBench- တဖြည်းဖြည်း ပိုမိုစွမ်းဆောင်ရည်မြင့်သော V8 exploit များ တည်ဆောက်ခြင်း၊ GPT‑5.6 သည် GPT‑5.5 ထက် ကြီးမားသော တိုးတက်မှုကို ပြသသည်။ ဤ benchmark အတွက် latency ခန့်မှန်းမှုသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု မရှိသောကြောင့် latency ဇယားကို မပြသထားပါ။။
GPT‑5.6 Sol သည် သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသန နယ်ပယ်တစ်လွှားတွင်လည်း ကျယ်ပြန့်သော တိုးတက်မှုများကို ပြသထားသည်။ အသက်သိပ္ပံဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်မှုများတွင် GPT‑5.6 သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ ဇီဝဗေဒ၊ အသက်သိပ္ပံ သုတေသနလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ဓာတုဗေဒတွင် GPT‑5.5 ထက် Pareto တိုးတက်မှုများကို ပြသထားသည်။
GeneBench Pro- ရေရှည်အတိုင်းအတာရှိသော ဂျီနိုမစ်နှင့် ပမာဏဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ၊ GPT‑5.6 သည် တိုကင် လျော့နည်းသုံးပြီး အချိန်လည်း ပိုနည်းစွာဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များ ရရှိသည်။ Claude Fable 5 ကို ထည့်သွင်းမထားပါ၊ အကြောင်းမှာ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့် ဇီဝဗေဒ မေးခွန်းများကို မဖြေကြားပါ(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ၊ ထို့အပြင် ဤအကဲဖြတ်မှုတွင် မေးခွန်းအများစုကို ငြင်းပယ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
GPT‑5.6 သည် AI သုတေသနကို အရှိန်မြှင့်တင်ရန်အတွက် ယခုအချိန်ထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အစွမ်းထက်ဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ OpenAI အတွင်းတွင် သုတေသနပညာရှင်များသည် ၎င်းကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်စက်ဝန်းတစ်လျှောက် အသုံးပြုကြသည်- ချို့ယွင်းမှုများကို ရှာဖွေသတ်မှတ်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ရေးစနစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုပြင်ခြင်း၊ စမ်းသပ်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို အနက်ဖွင့်ခြင်း။ GPT‑5.6 ၏ အတွင်းပိုင်း စမ်းသပ်ကာလအတွင်း ထိုအရှိန်မြင့်လာမှုနှင့် ပိုမိုအားကောင်းသော လက်ခံအသုံးပြုမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ထားပြီးဖြစ်သည်။ အကြောင်းမှာ လှုပ်ရှားအသုံးပြုနေသော သုတေသီတစ်ဦးလျှင် ပျမ်းမျှနေ့စဉ် ထုတ်ပေးသော တိုကင် အရေအတွက်သည် GPT‑5.5 တွင် တွေ့ရှိခဲ့သော အမြင့်ဆုံးအဆင့်ထက် နှစ်ဆကျော် ဖြစ်ခဲ့သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
ဤလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ပုံနည်းလမ်းသည် စံနည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် လျင်မြန်စွာ ဖြစ်လာနေပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့် ခြောက်လအတွင်း၊ အတွင်းပိုင်း coding inference အတွက် ရည်ညွှန်းခွဲဝေထားသော သုတေသနတွက်ချက်မှုစွမ်းအား၏ ဝေစုသည် အဆ ၁၀၀ တိုးလာခဲ့ပြီး၊ အတွင်းပိုင်း agentic တိုကင် အသုံးပြုမှုသည် အဆ ၂၂ ခန့် တိုးလာခဲ့သည်။ ဤအသုံးပြုလက်ခံမှုဆိုင်ရာ တိုင်းတာချက်များသည် သုတေသနတိုးတက်မှုကို ၎င်းတို့တစ်ခုတည်းဖြင့် မတိုင်းတာနိုင်သော်လည်း AI အကူအညီသည် သုတေသနအတွက်သာမက အရောင်း၊ မားကတ်တင်း၊ အသုံးပြုသူဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ရေး၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အခြားအသင်းများတစ်လျှောက် မည်မျှလျင်မြန်စွာ တိုးတက်အသုံးပြုလာနေသည်ကို ပြသထားသည်။
ဤစွမ်းရည်ကို တိုက်ရိုက်တိုင်းတာရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သုတေသနစနစ်များကို debug လုပ်ခြင်း၊ kernel များနှင့် training recipe များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ machine-learning စမ်းသပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြားမော်ဒယ်တစ်ခုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအပါအဝင် စစ်မှန်သော AI သုတေသနလုပ်ငန်းများကို အခြေခံသည့် အတွင်းပိုင်းအကဲဖြတ်မှုများအစုံကို တီထွင်ခဲ့ပါသည်။
စုစုပေါင်း RSI စွမ်းရည် - ထပ်ဆင့်ပြန်လည် ကိုယ်တိုင်တိုးတက်မှုဆီသို့ တိုးတက်မှုကို တိုင်းတာသည့် အကဲဖြတ်မှုအစုတစ်ခုတွင် GPT‑5.6 Sol သည် GPT‑5.5 ထက် 16.2 ပွိုင့် တိုးတက်မှုရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိရပြီး၊ အတွင်းပိုင်းသုတေသနကို ကဏ္ဍအားလုံးတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။
မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်များ တိုးမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ၊ အဆင့်မြင့် ဉာဏ်ရည်သည် ကျယ်ပြန့်စွာ အသုံးဝင်နေဆဲဖြစ်စေရန်နှင့် အန္တရာယ်အမြင့်ဆုံး အသုံးပြုမှုများကို ပိုမိုတင်းကျပ်စွာ စိစစ်နိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘေးကင်းရေး စနစ်ကို ပိုမိုခိုင်မာစေပါသည်။ GPT‑5.6 အတွက်၊ ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခိုင်မာဆုံး ဘေးကင်းလုံခြုံရေးစနစ်ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး၊ မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်များနှင့် ကိုက်ညီအောင် ချိန်ညှိကာ ယခင်ကထက် ပိုမိုများပြားသော တွက်ချက်မှုစွမ်းအားဖြင့် မောင်းနှင်ထားသည်။
GPT‑5.6 မော်ဒယ်များသည် ဇီဝဗေဒနှင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး နှစ်မျိုးစလုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ယခင်မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုစွမ်းဆောင်နိုင်သော်လည်း မည်သည့်အမျိုးအစားတွင်မဆို အရေးကြီး သတ်မှတ်အဆင့်ကို မကျော်လွန်ပါ။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ စမ်းသပ်မှုများအရ GPT‑5.6 သည် ကာကွယ်မှုမြှင့်တင်ထားသော ပစ်မှတ်များအပေါ် လွတ်လပ်စွာ ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်သည့် အစမှအဆုံး တိုက်ခိုက်မှုများကို ယုံကြည်စိတ်ချရစွာ ဆောင်ရွက်နိုင်မှုထက် အားနည်းချက်များကို ရှာဖွေပြီး ပြင်ဆင်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်—ထို့ကြောင့် အားနည်းချက်များကို အသုံးချတိုက်ခိုက်မခံရမီ ကာကွယ်ရေးအဖွဲ့များအတွက် စနစ်များကို ပိုမိုခိုင်မာအောင် ပြုလုပ်ရန် အခွင့်အရေးတစ်ရပ် ပေးစွမ်းနေသည်။ ဇီဝဗေဒနယ်ပယ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ စမ်းသပ်မှုများအရ GPT‑5.6 သည် တရားဝင်သုတေသနကို ပံ့ပိုးနိုင်သော်လည်း အလွန်အန္တရာယ်ကြီးမားသော အသစ်အဆန်း ခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခုကို ဖန်တီးရန်၊ အင်ဂျင်နီယာနည်းဖြင့် ပြုပြင်တည်ဆောက်ရန် သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သည့် အစမှအဆုံးအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မပေးနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြနေသည်။
နယ်ပယ်နှစ်ခုလုံးသည် သဘာဝအရ နှစ်မျိုးသုံးနိုင်သော နယ်ပယ်များဖြစ်သည်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးတွင် တိုက်ခိုက်သူတစ်ဦးအား အားနည်းချက်တစ်ခုကို အသုံးချတိုက်ခိုက်နိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သော တူညီသည့် စွမ်းရည်များသည် ကာကွယ်သူတစ်ဦးအတွက်လည်း ထိုအားနည်းချက်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်၊ ပြန်လည်ဖော်ထုတ်နိုင်ရန်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ပြင်ဆင်ချက်တစ်ခု တည်ဆောက်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် လိုအပ်သည်ထက်ပို၍ ပိတ်ဆို့ခြင်းသည် ၎င်းကိုယ်တိုင် လုံခြုံရေးအန္တရာယ်တစ်ရပ် ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ယင်းသည် ကာကွယ်ရေးဘက်မှသူများအား စနစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်များ ဖြန့်ချိခြင်းကို တားဆီးနိုင်ပြီး၊ ထိုအချိန်တွင် မကောင်းသော ရည်ရွယ်ချက်ရှိသူများသည် စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုမြင့်မားလာသော ဖွင့်လှစ်-အရင်းအမြစ် မော်ဒယ်များအပါအဝင် အခြားမော်ဒယ်များနှင့် တည်ရှိပြီးသား ကိရိယာများကို ဆက်လက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထိရောက်သော ကာကွယ်ရေးအစီအမံများသည် တောင်းဆိုချက်တစ်ခု၏ အခြေအနေဆက်စပ်မှုနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အကျိုးဆက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ၊ တရားဝင်သင့်လျော်သော ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းပေးသလို၊ သက်သေအထောက်အထားများက ထိခိုက်မှုဖြစ်စေနိုင်သည့် ပြင်းထန်သော အန္တရာယ်ရှိကြောင်း ညွှန်ပြသည့်နေရာများတွင် ပိုမိုတင်းကျပ်သော ထိန်းချုပ်မှုများကို အသုံးပြုသည်။
GPT‑5.6 ၏ ကာကွယ်ရေးအစီအမံများသည် ပိုမိုတိကျမှုနှင့် ထပ်ဆင့်အရံကာကွယ်မှုရရှိစေရန် အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး၊ တိုက်ခိုက်မှုအသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာသည့်အခါ လျင်မြန်စွာ လိုက်လျောညီထွေ ပြောင်းလဲနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းဆွဲထားသည်။ မော်ဒယ်ထဲတွင် လေ့ကျင့်ထည့်သွင်းထားသော ကာကွယ်မှုများသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စစ်ဆေးမှုများ၊ စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်မှုများနှင့် အကောင့်အဆင့် အရေးယူပြဋ္ဌာန်းမှုများနှင့်အတူ ပူးတွဲလုပ်ဆောင်ပြီး၊ သတ်မှတ်ထားသည့်အတိုင်း အလွှာတစ်ခုခု မလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အခါတွင်ပင် စနစ်ကို လုံခြုံနေစေရန် ကူညီပါသည်။ စနစ်များစွာတွင် ထိခိုက်မှုကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ပြောင်းလဲရန် ပိုခက်ခဲသော ဉာဏ်ရည်နိမ့် မော်ဒယ်များကို အားထားပြီး၊ မည်သည်ကို ပိတ်ဆို့ရမည်ကို အမျိုးအစားခွဲခြားသည့် အချက်ပြများ (classifier flags) တစ်ခုတည်းက ဆုံးဖြတ်ကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ချဉ်းကပ်နည်းသည် အန္တရာယ်ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေ ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ စကားပြောဆိုမှုကို ပြန်လည်သုံးသပ်သည့် ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးသော စောင့်ကြည့်စနစ်တစ်ခုကို ထည့်သွင်းထားသည်။ ဤဒီဇိုင်းသည် ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်နိုင်စေရန် ရည်ရွယ်ထားပြီး၊ ဆိုးရွားသော မသင့်လျော်အသုံးပြုမှုများကို တားဆီးထားကာ အထူးထိခိုက်လွယ်သော စွမ်းဆောင်ရည်များကို Trusted Access မှတစ်ဆင့် အတည်ပြုထားသော အသုံးပြုသူများအတွက်သာ သီးသန့်ထားရှိထားသည်။ အချို့သော ကာကွယ်မှုများသည် စမ်းသပ်ချိန်တွင် ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးသော နည်းလမ်းကို အသုံးပြုသောကြောင့်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမော်ဒယ်များကို အစမှ ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန် မလိုဘဲ ကွာဟချက်များကို ပိတ်ဆို့ရန် ၎င်းတို့ကို လျင်မြန်စွာ အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်သည်။
လိုက်လျောညီထွေ၊ ပြောင်းလဲလာသော တိုက်ခိုက်မှုများကို ကာကွယ်နိုင်ရန် စနစ်ကို ပိုမိုခိုင်မာအောင် ဆက်လက်အားဖြည့်နေချိန်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုသတိထားသော ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုနေပါသည်။ ယခင်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ GPT‑5.6 Sol ၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး ကာကွယ်မှုများသည် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည့် လုပ်ဆောင်မှုများကို ခန့်မှန်းအားဖြင့် ဆယ်ဆပို၍ ပိတ်ဆို့နိုင်သည်။ ဤအစီအမံများသည် အန္တရာယ်မရှိသော အသုံးပြုမှုအတွက် အဆင်မပြေမှုများ ဖြစ်စေနိုင်သောကြောင့်၊ ChatGPT နှင့် Codex တွင် တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်များကို စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်သော မော်ဒယ်များပေါ်တွင် လွယ်ကူစွာ ပြန်လည်စမ်းကြည့်နိုင်ရန် ရွေးချယ်စရာတစ်ခု ပေးထားပြီး၊ အမြင့် ကြံ့ခိုင်မှုစံနှုန်းကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားသည့်အပြင် အန္တရာယ်မရှိသော အသုံးပြုမှုအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကာကွယ်ရေးအစီအမံများ၏ သက်ရောက်မှုကိုလည်း ဆက်လက်လျှော့ချသွားပါမည်။ ဤအရာသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဆင့်ဆင့် ဖြန့်ချိပြီး တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်သည့် နည်းလမ်းကို ထင်ဟပ်စေသည်၊ အစတွင် သတိထား၍ အကန့်အသတ်ဖြင့် စတင်ကာ၊ လက်တွေ့အသုံးပြုမှုမှ သင်ယူရရှိသည့်အရာများအပေါ် မူတည်၍ တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်သွားခြင်း ဖြစ်သည်။
အများပြည်သူအသုံးပြုနိုင်ရန် တရားဝင်ဖြန့်ချိခြင်းမတိုင်မီတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ယနေ့အထိ အပြင်းထန်ဆုံးသော ဘေးကင်းလုံခြုံရေး အကဲဖြတ်မှုများကို ဆောင်ရွက်ခဲ့ပြီး၊ ၎င်းတွင် ကျယ်ပြန့်သော ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်း၊ ပြင်ပကျွမ်းကျင်သူများနှင့်အတူ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကာကွယ်ရေးအစီအစဉ်များကို ခိုင်မာစွာစမ်းသပ်ခြင်း၊ နှင့် ခန့်မှန်းခြေ ၇၀၀,၀၀၀ A100e GPU နာရီ ပါဝင်သော အလိုအလျောက် black-box ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤအရာက ကျွန်ုပ်တို့အား ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အားနည်းနေရာများကို စနစ်တကျ စူးစမ်းစစ်ဆေးရန်၊ jailbreak များကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် မစတင်ဖြန့်ချိမီ စနစ်ကို ပိုမိုခိုင်မာစေရန် အထောက်အကူပြုခဲ့သည်။
ပြီးပြည့်စုံသော လုံခြုံရေးဆိုတာ မရှိပါ၊ စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုမြင့်မားလာသော မော်ဒယ်များကို လုံခြုံစေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ဆောင်မှုများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ အားနည်းချက်အသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိလာမည်ဖြစ်ပြီး၊ ရှိပြီးသား ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို ရှောင်လွှဲကျော်ဖြတ်နိုင်သော jailbreak အသစ်များကိုလည်း ရှာဖွေတွေ့ရှိလာမည်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏ မျိုးဆက်အသစ်တိုင်းသည် တိုက်ခိုက်မှုနှင့် အလွဲသုံးစားအသုံးပြုမှုအတွက် လမ်းကြောင်းအသစ်များကိုလည်း ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွှာလိုက် ကာကွယ်ရေးအစီအမံများ၊ ဆက်တိုက်စောင့်ကြည့်မှု၊ လျင်မြန်သော ပြန်လည်ကုစားဆောင်ရွက်မှုများနှင့် ကာကွယ်ရေးအသိုင်းအဝိုင်းတစ်လျှောက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများမှတစ်ဆင့် ထိုလက်တွေ့အခြေအနေကို ရင်ဆိုင်နိုင်ရန် တည်ဆောက်ထားပါသည်။ GPT‑5.6 အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လက်ရှိ လုံခြုံရေး(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) နှင့် ဇီဝဗေဒ bug bounty အစီအစဉ်များ ကို အမြန်ပြင်ဆင်ဖြေရှင်းရေး လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်တစ်ခုနှင့် ယနေ့အထိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခိုင်မာဆုံး စောင့်ကြည့်မှု ကြိုးပမ်းချက်တို့ဖြင့် တွဲဖက်ထားပါသည်။ သုတေသီများ၊ စောင့်ကြည့်လေ့လာမှုများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ဖြစ်ပေါ်သော အလွဲသုံးစားအသုံးပြုမှုများမှ ရရှိသော တွေ့ရှိချက်များသည် အကဲဖြတ်မှုအသစ်များနှင့် ပိုမိုတင်းကျပ်ခိုင်မာသော ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို ဆက်လက်အဆက်မပြတ် အထောက်အကူပြုသွားမည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကာကွယ်ရေးအစီအမံများအကြောင်းကို အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော GPT‑5.6 စနစ်ကဒ်(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) တွင် ပိုမိုဖတ်ရှုပါ။
GPT‑5.6 တွင် မော်ဒယ်အဆင့် သုံးမျိုး ပါဝင်သည် - ကျွန်ုပ်တို့၏ ထိပ်တန်းမော်ဒယ်ဖြစ်သော Sol၊ GPT‑5.5 နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိပြီး ကုန်ကျစရိတ် ပိုနည်းသော မော်ဒယ်ဖြစ်သည့် Terra၊ နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ အမြန်ဆုံးနှင့် ဈေးနှုန်းအသက်သာဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်သော Luna။ နံပါတ်သည် မျိုးဆက်ကို သတ်မှတ်ပြီး၊ Sol၊ Terra၊ နှင့် Luna တို့သည် မိမိတို့၏ အချိန်ဇယားအတိုင်း သီးခြားတိုးတက်နိုင်သော တည်တံ့သည့် စွမ်းဆောင်ရည်အဆင့်များဖြစ်ပါသည်။
GPT‑5.6 ကို ယနေ့မှစ၍ ChatGPT၊ Codex နှင့် OpenAI API တို့တွင် ရရှိနိုင်ပါပြီ။ ယခုအခါ ကမ္ဘာတစ်ဝန်း ဖြန့်ချိမှုကို စတင်နေပြီး၊ လာမည့် ၂၄ နာရီအတွင်း အပြည့်အဝရရှိနိုင်မှုအထိ အဆင့်ဆင့် ဆက်လက်ဖြန့်ချိသွားမည်ဖြစ်သည်။
- စကားဝိုင်း- Plus၊ Pro၊ Business နှင့် Enterprise အသုံးပြုသူများသည် အလယ်အလတ်နှင့် အထက် အားထုတ်မှု ဆက်တင်များမှတဆင့် GPT‑5.6 Sol ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Pro နှင့် Enterprise အသုံးပြုသူများသည် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းတာဝန်များတွင် အမြင့် အရည်အသွေးရလဒ်များရရှိရန် GPT‑5.6 Sol Pro ကိုလည်း ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။
- ChatGPT အလုပ်နှင့် Codex- အခမဲ့နှင့် Go အသုံးပြုသူများသည် GPT‑5.6 Terra ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Plus၊ Pro၊ Business နှင့် Enterprise အသုံးပြုသူများသည် GPT‑5.6 ကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ Sol၊ Terra နှင့် Luna တို့အတွက် တစ်ခုစီ၏ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ပါ။
maxကို ChatGPT အလုပ်နှင့် Codex တို့တွင် GPT‑5.6 ကို အသုံးပြုခွင့်ရှိသော အသုံးပြုသူအားလုံးအတွက် ရရှိနိုင်ပြီး၊ ဆက်တင်များတွင် ဖွင့်နိုင်ပါသည်။ ChatGPT အလုပ်တွင်ultraကို Pro နှင့် Enterprise အသုံးပြုသူများအတွက် ရရှိနိုင်ပါသည်။ Codex တွင် ၎င်းကို Plus နှင့် အထက်အစီအစဉ်များအတွက် ရရှိနိုင်ပါသည်။ - API- ဒီဗယ်လော့ပါများသည် OpenAI API မှတစ်ဆင့် Sol၊ Terra၊ နှင့် Luna ကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ Responses API တွင် ပရိုဂရမ်နည်းလမ်းဖြင့် ကိရိယာ (tool) ခေါ်ဆိုခြင်းက GPT‑5.6 ကို ကိရိယာများကို ညှိနှိုင်းထိန်းချုပ်ပြီး ကြားအဆင့်ရလဒ်များကို လုပ်ဆောင်စီမံသည့် ပရိုဂရမ်များကို memory အတွင်း ရေးသားကာ လည်ပတ်စေနိုင်ပြီး၊ ၎င်းကို ဒေတာ လုံးဝသိမ်းဆည်းမထားခြင်း (ZDR) နှင့် ကိုက်ညီစေသည်။ အစပိုင်းတွင် beta အဖြစ် ရရှိနိုင်သော မူလ အေးဂျင့် (Multi-agent) သည် GPT‑5.6 ကို တောင်းဆိုချက်တစ်ခုတည်းအတွင်း အေးဂျင့်ခွဲများကို တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်စေပြီး ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ဖော်ထုတ်နိုင်စေသည်။
GPT‑5.6 ကို မော်ဒယ်အရွယ်အစား ၃ မျိုးအတွက် 1M တိုကင်လျှင် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ထားပါသည်- Sol သည် 5 ဒေါ်လာ input / 30 ဒေါ်လာ output၊ Terra သည် 2.50 ဒေါ်လာ input / 15 ဒေါ်လာ output၊ Luna သည် 1 ဒေါ်လာ input / 6 ဒေါ်လာ output ဖြစ်ပါသည်။ GPT‑5.6 သည် ပိုမိုခန့်မှန်းနိုင်သော တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက် caching ကိုလည်း မိတ်ဆက်ထားပြီး၊ explicit cache breakpoints(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကို ထောက်ပံ့ခြင်းနှင့် cache သက်တမ်း အနည်းဆုံး 30 မိနစ် ပါဝင်ပါသည်။ GPT‑5.6 နှင့် နောက်ပိုင်း မော်ဒယ်များအတွက် cache write များကို မော်ဒယ်၏ uncached input နှုန်း၏ ၁.၂၅ဆ ဖြင့် ကောက်ခံမည်ဖြစ်ပြီး၊ cache read များသည် ၉၀% cached-input discount ကို ဆက်လက်ရရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။
ပရော်ဖက်ရှင်နယ်
| အကဲဖြတ်၊ 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 | ||||
| Agents' Last Exam | 52.7% | 50.4% | 50.3% | 46.9% | 40.5% | 45.2% | 32.1% | — | |
| GDPval-AA v2 | 1,747.8 Elo | 1,593 Elo | 1,591.8 Elo | 1,493.7 Elo | 1,759.6 Elo | 1,600.1 Elo | 962.3 Elo | 1,348.8 Elo | |
| စီမံခန့်ခွဲမှု အကြံပေးလုပ်ငန်းတာဝန်များ (အတွင်းပိုင်း) | 43.2% | 37.2% | 35.4% | 31.3% | 35.5% | 31.6% | 13.2% | — | |
| Big Finance Bench | 53% | 51% | 36% | 49% | 44 | ||||
| Artificial Analysis ဉာဏ်ရည် အညွှန်းကိန်း v4.1 | 58.9 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 55 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 51.2 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 54.8 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 59.9 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 55.7 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 46.5 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | 50.2 အညွှန်းကိန်းရမှတ် |
ကုဒ်ရေးခြင်း
| အကဲဖြတ်၊ 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 | |||
| Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 | 80 ညွှန်းကိန်း ရမှတ်၊—၊77.4 အညွှန်းကိန်းရမှတ်၊ 74.6 ညွှန်းကိန်းရမှတ်၊ 76.4 ညွှန်းကိန်းရမှတ်၊—၊—၊77.2 အညွှန်းကိန်းရမှတ်၊ 72.5 အညွှန်းကိန်းရမှတ်၊ 42.7 အညွှန်းကိန်းရမှတ် | |||||||||
| SWE-Bench Pro | 64.6% | - | 63.4% | 62.7% | 59.4% | 80.3% | 77.8% | 80% | 69.2% | 54.2% |
| DeepSWE v1.1 | 72.7% | - | 69.6% | 67.2% | 67% | - | - | 69.7% | 59% | 11.8% |
| Terminal-Bench 2.1 | 88.8% | 91.9% | 87.4% | 84.7% | 85.6% | 88% | — | 83.1% | 78.9% | 70.7% |
ဘေးကင်းရေး
| အကဲဖြတ်၊ GPT‑5.6 Sol၊ GPT‑5.6 Terra၊ GPT‑5.6 Luna | GPT‑5.5 | GPT‑5.4 | Claude Opus 4.8 | Claude Mythos 5 | Claude Mythos Preview | |||
| Healthbench Professional | 60.5% | 57.7% | 55.7% | 51.8% | 48.1% | 52.6% | 66% | 64.7% |
ကွန်ပျူတာ အသုံးပြုမှု
| အကဲဖြတ်၊ 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 | 62.6% | 50.2% | 45.6% | 47.5% | 54.8% | ||||
| BrowseComp | 90.4% | 92.2% | 87.5% | 83.3% | 84.4% | 88% | 87.9% | 84.3% | 85.9% |
| BenchCAD | 70.6% | 62.3% | 63.1% | 44.4% | 38.4% | 35.5% | 27.3% | ||
| BenchCAD (python ကိရိယာ) | 83.4% | 78.2% | 73.9% | 55.8% | 65% | 61% | 51.8% |
ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး
| အကဲဖြတ်၊ 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 | |||
| Capture-the-Flag Challenges | 96.7% | — | 91.8% | 85.2% | 88.1% | — | — | — |
| SEC-Bench Pro | 71.2% | 74.3% | 57.7% | 48.9% | 45.8% | — | — | — |
| CyberGym | 84.5% | — | 81.8% | 77.9% | 81.8% | 83.8% | 83% | 78.1% |
| ExploitBench | 73.5% | — | 52.9% | 33.2% | 47.9% | 78% | 74.2% | 40% |
| ExploitGym | 33.7% | — | 23.2% | 12.4% | 15.1% | — | — | — |
ကိုယ်တိုင်တိုးတက်မှု
| အကဲဖြတ်၊ GPT‑5.6 Sol၊ GPT‑5.6 Terra၊ GPT‑5.6 Luna | GPT‑5.5 | |||
| အတွင်းပိုင်း သုတေသန အမှားရှာဖွေပြင်ဆင်ခြင်း အကဲဖြတ်မှု | 68.3% | 67.8% | 50.8% | 50% |
| KernelGen 1P | 61.1% | 49.2% | 22.4% | 29.3% |
| NanoGPT | 9.69% | 14.5% | 1.66% | 2.65% |
| PostTrainBench Lite | 50.3% | 51.5% | 29.6% | 38.8% |
| RSI ညွှန်းကိန်း | 57.9% | 56.3% | 41.9% | 41.7% |
ဘက်စုံ
| အကဲဖြတ်၊ 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 (ကိရိယာများမပါ) | 83% | 80.7% | 78.4% | 81.2% | — | — | 80.5% |
| MMMU Pro (ကိရိယာများပါ) | 84.6% | 82% | 79.5% | 83.2% | — | — | — |
| gdp.pdf | 30.7% | 24.7% | 22.7% | 26% | 29.8% | 22.5% | 16.7% |
ပညာရေးဆိုင်ရာ
| အကဲဖြတ်၊ 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 | 94.6% | 92.9% | 92.3% | 93.6% | 94.1% | 94.6% | 92.6% | 92% | 94.3% |
| FrontierMath အဆင့် 1-3 (v2) | 89% | 84.9% | 78.6% | 85.3% | - | - | 87% | 80% | 59.6% |
| FrontierMath အဆင့် 4 (v2) | 83% | 68.3% | 58.5% | 72.5% | - | - | 87.8% | 56.1% | - |
ကိရိယာအသုံးပြုမှု
| အကဲဖြတ်၊ 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 | Gemini 3.5 Flash | |||
| AutomationBench | 18.1% | 15.2% | 14.9% | 12.9% | - | - | 17.4% | 15.5% | - | 14.5% |
| Toolathlon | 58% | 53.1% | 53.4% | 55.6% | 61.7% | 61.1% | 61.7% | 59.9% | 48.8% | - |
ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာ
| အကဲဖြတ်၊ GPT‑5.6 Sol၊ GPT‑5.6 Terra၊ GPT‑5.6 Luna | GPT‑5.5 | Claude Mythos 5 | Claude Mythos Preview | Claude Opus 4.8 | |||
| OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K | 91.5% | 89.6% | 41.3% | 81.5% | — | — | — |
| OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M | 73.8% | 72.5% | 41.3% | 74% | - | - | - |
| GraphWalks BFS 256k f1 | 90.7% | 76.9% | 81.3% | 73.7% | 91.1% | 85.7% | 85.9% |
| GraphWalks BFS 1mil f1 | 77.1% | 71.2% | 51.2% | 45.4% | 79.4% | 74.3% | 68.1% |
သဘောတရား ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း
| အကဲဖြတ်၊ 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 | 7.78% | 0.8% | 0.18% | 0.43% | 1.5% | 0.42% |
စာရေးသူ
အောက်ခြေမှတ်စုများ
၁။ ဆိုက်ဘာစွမ်းရည်များကို လျှော့ချထားသော ကာကွယ်ရေးအစီအစဉ်များဖြင့် အကဲဖြတ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ ဆိုက်ဘာ စွမ်းဆောင်ရည်များကို ပိုမိုအသုံးပြုခွင့်ရရန် OpenAI Daybreak ၏ Trusted Access for Cyber အစီအစဉ် တွင် ပါဝင်နိုင်သည်။
၂။ မော်ဒယ်အားလုံးကို ExploitBench API အကဲဖြတ်စမ်းသပ်မှု စနစ် အသုံးပြု၍ seed 5 ခု ဖြင့် အဆက်မပြတ် ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာစဉ်းစား၍ အကဲဖြတ်ပါသည်။
၃။ ExploitGym ကို မိမိတို့၏ alpha API ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး၊ ၎င်းသည် အများပြည်သူသုံး API ထက် ပိုမြန်သော တုံ့ပြန်ချက်များကို ထုတ်ပေးပါသည်၊ ထို့နောက် မိမိတို့၏ အများပြည်သူသုံး API နှင့် ကိုက်ညီစေရန် ပြန်လည်ချိန်ညှိခဲ့ပါသည်။ latency များကို အများပြည်သူသုံး API အတွက် မျှော်မှန်းထားသော အမြန်နှုန်းများသို့ ပြန်လည်ချိန်ညှိရာတွင်၊ အကဲဖြတ်လုပ်ဆောင်မှုအတွင်း နှစ်-နာရီ နှင့် ခြောက်နာရီ အချိန်ကန့်သတ်ချက်များကို မှန်ကန်စွာ လိုက်နာခဲ့သော်လည်း ခန့်မှန်းထားသော latency အချို့သည် ထိုကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွန်သွားစေပါသည်။ အချိန်အရေးကြီးသော လုပ်ငန်းများအတွက် ပိုမြန်သော အမြန်နှုန်းများရရှိစေရန် API တွင် ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် Codex တွင် အမြန်မုဒ်ကို ပေးထားပါသည်။
၄။ မော်ဒယ်များ၏ ထုတ်လုပ်မှုအပြုအမူကို ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် offline ဖြင့် သရုပ်ပြခြင်းတို့အပေါ် အခြေခံကာ နှောင့်နှေးချိန်နှင့် API ကုန်ကျစရိတ်ကို ခန့်မှန်းပါသည်။ ဤခန့်မှန်းချက်များတွင် tool call အသေးစိတ်များ၊ sampled တိုကင်များနှင့် input တိုကင်များကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ထားပါသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာ့ ရလဒ်များသည် အလွန်ကွာခြားနိုင်ပြီး၊ မိမိတို့၏ သရုပ်ပြမှုတွင် မဖမ်းဆီးနိုင်သော အချက်အလက်များစွာအပေါ် မူတည်ပါသည်။ latency ကို fast API အမြန်နှုန်းများဖြင့် simulation လုပ်ပြီး၊ ကုန်ကျစရိတ်ကို regular API စျေးနှုန်းဖြင့် simulation လုပ်ပါသည်။
၅။ output တိုကင်များ၊ latency သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်ကို မဖော်ပြထားသော မော်ဒယ်များကို အလျားလိုက် အစက်ပြတ်လိုင်းများအဖြစ် ပုံဖော်ပြထားပါသည်။
၆။ ဘက်စုံ- အေးဂျင့်များအတွက် ကြန့်ကြာချိန်ကို အခြေခံ အေးဂျင့်မှ ဆင်းသက်တွက်ချက်ပြီး၊ အထွက် တိုကင်များနှင့် API ကုန်ကျစရိတ် စုစုပေါင်းများတွင် တိုကင်အားလုံး ပါဝင်သည်။ Ultra ကို အေးဂျင့် ၄ ခုဖြင့် လုပ်ဆောင်ထားသည်။
၇။ HealthBench Professional စာတမ်းတွင် ဖော်ပြထားသော တရားဝင် အမှတ်ပေးနည်းလမ်းဖြင့် ရမှတ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်ပါသည်။ ၎င်းသည် Anthropic စနစ်ကဒ်များတွင် ဖော်ပြထားသော ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်၍ မရပါ။
၈။ Opus 4.8 အတွက် ARC-AGI-3 ကို ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော အမြင့်အဆင့်တွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး အမြင့်ဆုံးအဆင့်တွင် မဟုတ်ပါ၊ အကြောင်းမှာ ၎င်းသည် ထုတ်ပြန်ထားသော တစ်ခုတည်းသော ARC-AGI-3 ရလဒ် ဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
