GPT‑5.6: ความสามารถระดับแนวหน้าที่พร้อมโตไปกับทุกเป้าหมายของคุณ

เราเปิดตัวตระกูลโมเดล GPT‑5.6 ให้พร้อมใช้งานโดยทั่วไป หลังจากเปิดให้ทดลองใช้งานในวงจำกัด⁠ โดยประกอบด้วย Sol โมเดลเรือธงรุ่นใหม่ของเรา Terra โมเดลที่สมดุลสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวัน และ Luna โมเดลที่คุ้มค่าที่สุดด้านต้นทุน

GPT‑5.6 Sol ยกระดับมาตรฐานใหม่ทั้งด้านความฉลาดและประสิทธิภาพ ด้วยผลลัพธ์ระดับล้ำหน้าที่สุดในงานเขียนโค้ด งานใช้ความรู้ ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ และงานวิทยาศาสตร์ พร้อมทำผลงานเหนือกว่าโมเดลระดับแนวหน้าทั้งรุ่นก่อนหน้าและคู่แข่ง โดยใช้โทเค็นน้อยกว่าและมีต้นทุนโดยประมาณต่ำกว่า ผลที่ตามมาคือความคุ้มค่าของประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ที่สูงขึ้น โดยสามารถทำงานให้สำเร็จได้มากขึ้นด้วยเงินเท่าเดิม หรือได้ผลลัพธ์ระดับเดียวกันในงบประมาณที่ประหยัดกว่าเดิม เรายังนำเสนอวิธีใหม่ในการเร่งความเร็วให้กับงานที่ซับซ้อนที่สุด โดย ultra คือการตั้งค่าที่มีความสามารถสูงสุดของเรา ซึ่งประสานการทำงานของเอเจนต์หลายตัวในเวิร์กสตรีมแบบขนาน เพื่อให้งานที่ซับซ้อนเสร็จเร็วขึ้น ความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์ที่แข็งแกร่งขึ้นและวิจารณญาณด้านการออกแบบช่วยให้ GPT‑5.6 ทำงานได้ดียิ่งขึ้น ทำให้ Sol กลายเป็นผู้ช่วยทำงานที่สมบูรณ์แบบที่สุดของเราจนถึงตอนนี้ โดยสามารถตรวจสอบ ปรับปรุง และส่งมอบผลงานที่พร้อมใช้งานได้

เราฝึก GPT‑5.6 ให้ดึงประโยชน์จากทุกโทเค็นได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ในการทดสอบ Agents’ Last Exam⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ซึ่งเป็นการประเมินเวิร์กโฟลว์ระดับมืออาชีพที่ใช้เวลานานใน 55 สาขา GPT‑5.6 Sol ทำสถิติสูงสุดใหม่ที่ 53.6 แซงหน้า Claude Fable 5 (การให้เหตุผลแบบปรับตัวได้) อยู่ 13.1 คะแนน แม้จะใช้การให้เหตุผลในระดับ Medium ก็ยังทำคะแนนเหนือกว่า Fable 5 อยู่ 11.4 คะแนน โดยมีค่าใช้จ่ายโดยประมาณเพียงราว 1 ใน 4 ความมีประสิทธิภาพดังกล่าวยังครอบคลุมไปถึงโมเดลขนาดเล็กกว่า ซึ่งมีความสำคัญต่อการทำให้ความฉลาดมีให้ใช้งานอย่างแพร่หลายและมีราคาจับต้องได้มากขึ้น: GPT‑5.6 Terra และ GPT‑5.6 Luna มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Fable 5 ด้วยต้นทุนประมาณ 1 ใน 16 จากการประเมินโดยใช้ Artificial Analysis Intelligence Index⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดระดับการคิดโดยรวมที่ครอบคลุมงานแบบเอเจนต์ การเขียนโค้ด การให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ และความสามารถทั่วไป GPT‑5.6 Sol ที่ตั้งค่าการให้เหตุผลสูงสุดมีคะแนนตามหลัง Fable 5 เพียง 1 คะแนน ในขณะเดียวกันก็ทำงานเสร็จโดยใช้เวลาน้อยลง 61% และมีต้นทุนโดยประมาณราวครึ่งหนึ่ง

GPT‑5.6 เปิดตัวพร้อมมาตรการป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุดของเราจนถึงปัจจุบัน ซึ่งออกแบบมาให้ทนทานต่อการใช้งานในทางที่ผิดที่มีความมุ่งมั่นและปรับเปลี่ยนวิธีการ โดยไม่จำกัดงานที่ถูกต้องตามวัตถุประสงค์ในวงกว้าง ก่อนการเปิดให้ใช้งานทั่วไป เราได้นำโมเดลและมาตรการป้องกันเข้าสู่ช่วงเวลาการประเมินที่ครอบคลุมที่สุดเท่าที่เราเคยดำเนินการมา โดยผสานการทำ red teaming โดยมนุษย์เข้ากับการทดสอบอัตโนมัติขนาดใหญ่ ในระหว่างช่วงพรีวิว เราทำงานร่วมกับองค์กรผู้เชี่ยวชาญและพาร์ทเนอร์ที่ได้รับความไว้วางใจอย่างใกล้ชิด เพื่อทดสอบความแข็งแกร่งของระบบป้องกันและเสริมมาตรการป้องกันให้รัดกุมยิ่งขึ้นก่อนเปิดตัวในวงกว้าง ระบบที่ได้จะผสานการป้องกันที่ฝังอยู่ในตัวโมเดลเข้ากับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ การติดตามเฝ้าระวัง และการกำหนดระดับการเข้าถึงตามระดับความน่าเชื่อถือและความเสี่ยง

GPT‑5.6 Sol เป็นโมเดลสำหรับการเขียนโค้ดที่ดีที่สุดของเราในปัจจุบัน ในการประเมิน Artificial Analysis Coding Agent Index GPT‑5.6 Sol เมื่อใช้การให้เหตุผลระดับสูงสุด สร้างมาตรฐานใหม่ระดับแนวหน้าที่ 80 คะแนน โดยสูงกว่า Fable 5 อยู่ 2.8 คะแนน ขณะที่ใช้โทเค็นเอาต์พุตน้อยลง ใช้เวลาน้อยลงกว่าครึ่ง และมีค่าใช้จ่ายน้อยลงประมาณ 1 ใน 3 ความได้เปรียบนี้ครอบคลุมโมเดลทั่วทั้งตระกูล โดย Terra มีประสิทธิภาพสูงกว่า Fable 5 เล็กน้อย ขณะที่ Luna ทำผลงานได้ดีกว่า Opus 4.8 ทั้งสองโมเดลใช้เวลาประมวลผลเพียงประมาณ 1 ใน 3 โดยใช้โทเค็นเอาต์พุตราวครึ่งหนึ่ง และมีต้นทุนโดยประมาณเพียง 1 ใน 4 นอกจากนี้ยังสร้างผลลัพธ์ระดับล้ำหน้าที่สุดในการประเมิน Terminal‑Bench 2.1 และ DeepSWE ซึ่งเป็นชุดทดสอบที่ประเมินเวิร์กโฟลว์บรรทัดคำสั่งที่ซับซ้อนและงานวิศวกรรมระยะยาวบนฐานโค้ดจริง

GPT‑5.6 มีความสามารถในการเขียนและรันโปรแกรมขนาดกะทัดรัดเพื่อทำหน้าที่ประสานการทำงานของเครื่องมือต่างๆ ประมวลผลข้อมูลระหว่างทาง ติดตามความคืบหน้า และเลือกการดำเนินการถัดไปได้ตามสถานการณ์ของงาน ความสามารถนี้ช่วยให้งานที่ต้องใช้เครื่องมือจำนวนมากดำเนินไปได้โดยใช้โทเค็นน้อยลง ลดจำนวนรอบการเรียกใช้โมเดล และต้องการคำแนะนำน้อยลง แทนที่จะกำหนดให้นักพัฒนาต้องเขียนสคริปต์ทุกขั้นตอน หรือส่งการตอบกลับของเครื่องมือทุกครั้งกลับผ่านโมเดล Programmatic Tool Calling⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ใน Responses API สามารถกรองข้อมูลระหว่างทางจำนวนมาก เก็บไว้เฉพาะส่วนที่สำคัญ และปรับเวิร์กโฟลว์ไปตามสถานการณ์ได้

สำหรับงานที่ให้ผลตอบแทนสูงหากได้รับเวลาและทรัพยากรประมวลผลมากขึ้น GPT‑5.6 สามารถทำงานได้เหนือกว่าระดับการทำงานมาตรฐาน max จะให้ GPT‑5.6 มีเวลามากกว่า xhigh ในการให้เหตุผล สำรวจทางเลือกต่างๆ ตรวจสอบผลลัพธ์ และปรับแนวทางการทำงาน ultra ก้าวไปอีกขั้นด้วยการประสานงานของเอเจนต์ 4 ตัวแบบขนานโดยอัตโนมัติ โดยแลกกับการใช้โทเค็นมากขึ้น เพื่อผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งกว่าและเสร็จงานได้เร็วยิ่งขึ้นในงานที่ท้าทาย แผนภูมิด้านล่างเปรียบเทียบการตั้งค่าเริ่มต้นของ ultra ที่ใช้เอเจนต์ 4 ตัวกับค่าพื้นฐานที่ใช้เอเจนต์เพียง 1 ตัว บน BrowseComp, SEC-Bench Pro และ Terminal-Bench 2.1 โดย BrowseComp และ SEC-Bench Pro ยังแสดงผลของการตั้งค่าที่ใช้เอเจนต์ 16 ตัวด้วย สำหรับการประเมินทั้งหมดสามชุด การใช้เอเจนต์แบบขนานช่วยขยับเส้นขอบเขตระหว่างคะแนนและเวลาในการตอบสนองให้สูงขึ้นและไปทางซ้าย ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง ใน API นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์ที่คล้ายกับ Ultra ได้โดยใช้ฟีเจอร์รุ่นเบต้าแบบหลายเอเจนต์ใน Responses API

GPT‑5.6 ยกระดับความสามารถด้านการตัดสินใจเชิงการออกแบบขึ้นไปอีกขั้น เพียงแค่บอกแนวทางในภาพรวม GPT‑5.6 ก็สามารถสร้างอินเทอร์เฟซที่สวยงาม ใช้งานสะดวก และใช้งานได้จริง ด้วยศักยภาพในการใช้คอมพิวเตอร์ที่เหนือกว่าเดิม ทำให้โมเดลสามารถตรวจสอบและแก้ไขผลลัพธ์ที่ปรากฏบนหน้าจอได้โดยตรงแทนที่จะแค่เขียนโค้ดต้นทาง จึงสามารถตรวจพบทั้งปัญหาด้านการแสดงผลและการทำงาน พร้อมเก็บรายละเอียดขั้นสุดท้ายก่อนส่งมอบงาน

ความสามารถด้านฟรอนต์เอนด์ของ GPT‑5.6 ยังสามารถเปลี่ยนคำสั่งภาษาธรรมดาทั่วไปให้เป็นคำอธิบายและภาพประกอบเชิงโต้ตอบที่สวยงามภายใน ChatGPT Work

GPT‑5.6 มอบผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นสำหรับงานระดับมืออาชีพ ระบบช่วยจัดการบริบทที่กระจัดกระจายจากเอกสารและขั้นตอนการทำงานประจำวันของคุณ เช่น Slack, Notion, Microsoft 365 และ Google Drive ให้กลายเป็นผลงานระดับผู้เชี่ยวชาญที่คุณพร้อมนำไปแชร์ต่อได้ทันที

จุดแข็งของ GPT‑5.6 ในงานด้านความรู้แสดงให้เห็นผ่านการประเมินผลในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์เชิงลึกระยะยาว การสืบค้นข้อมูล การใช้งานเครื่องมือ และการใช้งานคอมพิวเตอร์ GPT‑5.6 Sol สามารถทำสถิติใหม่ที่ดีที่สุดใน BrowseComp ด้วยคะแนน 92.2% และใน OSWorld 2.0 ด้วยคะแนน 62.6% โดยในการทดสอบ OSWorld นั้น Sol ทำผลงานได้แซงหน้า Opus 4.8 ในขณะที่ใช้โทเค็นเอาต์พุตลดลงไปถึง 85% ด้านประสิทธิภาพต่อค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นนี้ครอบคลุมโมเดลทั้งหมดในตระกูล GPT‑5.6 Luna มีประสิทธิภาพเกือบเทียบเท่าประสิทธิภาพสูงสุดของ GPT‑5.5 โดยใช้ต้นทุนต่ำกว่าครึ่งหนึ่งของต้นทุนที่ประเมินไว้ ขณะที่ Terra มีต้นทุนที่ต่ำกว่าแต่ให้ผลลัพธ์ดีกว่า

GPT‑5.6 Sol ปรับปรุงคุณภาพในงานนำเสนอ เอกสาร และสเปรดชีตให้ดียิ่งขึ้น โดยสร้างผลลัพธ์ที่ประณีตและแม่นยำกว่าเดิม โดยสามารถสร้างงานนำเสนอที่แก้ไขได้ทั้งหมดตั้งแต่ต้น โดยแปลงพรอมต์และข้อมูลต้นทางให้เป็นเรื่องราวที่สื่อสารผ่านภาพได้ พร้อมด้วยเลย์เอาต์ การจัดลำดับความสำคัญ และการออกแบบที่โดดเด่น

ประสิทธิภาพที่พัฒนาขึ้นเห็นได้ชัดเจนเป็นพิเศษเมื่อใช้งานร่วมกับเทมเพลตและชุดสไลด์อ้างอิงGPT‑5.6 สามารถวิเคราะห์ระบบการออกแบบของสไลด์ ทั้งเลย์เอาต์ รูปแบบตัวอักษร ระยะห่าง สี และรูปแบบเนื้อหาที่ใช้บ่อย รวมไปถึงการปฏิบัติตามกฎใน Slide Master แล้วนำรูปแบบเหล่านั้นไปใช้กับเนื้อหาใหม่ได้อย่างสม่ำเสมอ ในตัวอย่างนี้เมื่อได้รับคำสั่งให้อัปเดตตัวเลขตามไฟล์อ้างอิง ผลลัพธ์จาก GPT‑5.5 ขาดองค์ประกอบสำคัญจากสไลด์ต้นแบบ ในขณะที่ GPT‑5.6 ทำตามโครงสร้างของไฟล์อ้างอิงได้อย่างครบถ้วนกว่า

GPT‑5.6 ยังสร้างเอกสารและสเปรดชีตที่ดูประณีตสวยงามยิ่งขึ้นด้วย มันปฏิบัติตามรูปแบบการอ้างอิงที่ซับซ้อนอย่างเที่ยงตรงมากขึ้น ซึ่งสำคัญสำหรับกิจกรรมงานความรู้ที่ทำซ้ำได้ ระบบนี้จัดการสมการและโมเดลทางการเงินได้แม่นยำยิ่งขึ้น และใช้ประโยชน์จากการจัดวางตัวอักษร ระยะห่าง ลำดับชั้น และเค้าโครงหน้าหรือเวิร์กชีตได้ดีขึ้น

ลูกค้ากลุ่มแรกที่ทดสอบ GPT‑5.6 พบว่าผลลัพธ์ของงานที่อาศัยความรู้ในหลายสาขามีคุณภาพสูงขึ้น

GPT‑5.6 คือโมเดลด้านความมั่นคงทางไซเบอร์ที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดของเราในปัจจุบัน โดยมอบประสิทธิภาพระดับแนวหน้าด้วยการใช้โทเค็นน้อยลงอย่างมาก ในการทดสอบด้วย ExploitBench² ซึ่งประเมินกระบวนการทำงานตั้งแต่จุดเริ่มต้นที่พบช่องโหว่ไปจนถึงการรันโค้ดโดยพลการ โมเดลทำคะแนนได้ 73.5% เมื่อเทียบกับคะแนนของ GPT‑5.5 ที่ 47.9% เมื่อใช้งบประมาณโทเค็นเอาต์พุตในระดับใกล้เคียงกัน สำหรับการทดสอบด้วย ExploitGym³ ที่วัดความสามารถของเอเจนต์ในการเปลี่ยนช่องโหว่จริงให้เป็นการโจมตีนั้น GPT‑5.6 ทำผลงานได้ดีขึ้นเกือบ 2 เท่าของอัตราการผ่านสูงสุดของ GPT‑5.5 โดยภายใต้กรอบเวลา 2 ชั่วโมง อัตราการผ่านสูงสุดเพิ่มจาก 15.1% เป็น 24.9% เมื่อให้เวลา 6 ชั่วโมง อัตราดังกล่าวจะอยู่ที่ 33.7% ในการทดสอบด้วย SEC-Bench Pro สำหรับการสร้างการพิสูจน์แนวคิดในซอฟต์แวร์ที่มีความซับซ้อน พบว่าโมเดลทำคะแนนได้ 71.2% เมื่อเทียบกับคะแนนของ GPT‑5.5 ที่ทำได้ 45.8% พร้อมความหน่วงที่ดีขึ้น

GPT‑5.6 รองรับงานด้านการป้องกันที่สำคัญ เช่น การตรวจสอบโค้ดเพื่อความปลอดภัย การแก้ไขช่องโหว่ การสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม และการปฏิบัติการของทีมป้องกัน (Blue Team) บุคคลและองค์กรที่มีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์ของโครงการ Trusted Access for Cyber ภายใต้ OpenAI Daybreak⁠ จะได้รับสิทธิ์เข้าถึงความสามารถด้านการป้องกันเพิ่มเติมของ GPT‑5.6 ผ่านมาตรการป้องกันที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับงานที่ได้รับการยืนยันในสภาพแวดล้อมที่ได้รับอนุญาต เช่น การคัดแยกและตรวจสอบช่องโหว่ การวิเคราะห์มัลแวร์ การพัฒนาระบบตรวจจับ และการตรวจสอบแพตช์

บุคคลทั่วไปสามารถยืนยันตัวตนและขอสิทธิ์การเข้าถึงที่เชื่อถือได้⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) และองค์กรสามารถสมัคร⁠ให้ทีมของตนได้ สมาชิกแต่ละรายจะต้องเปิดใช้ ความปลอดภัยขั้นสูงสำหรับบัญชี⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ด้วยพาสคีย์แบบฮาร์ดแวร์ภายในวันที่ 1 กันยายน เพื่อคงสิทธิ์การเข้าถึงโมเดลระดับแนวหน้าของเราที่มีความสามารถด้านไซเบอร์สูงสุด ผู้ที่ไม่เปิดใช้จะถูกปรับให้กลับไปใช้สิทธิ์การเข้าถึงแบบมาตรฐาน ผู้ใช้งานที่ยังไม่มีพาสคีย์แบบฮาร์ดแวร์ สามารถรับสิทธิ์ราคาพิเศษ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)จาก Yubico พาร์ทเนอร์ของเราได้ เรากำลังดำเนินมาตรการเพิ่มเติมเพื่อจำกัดการเข้าถึงขององค์กรที่มีความเสี่ยงสูง และในเขตอำนาจศาลที่มีความเสี่ยงสูง

GPT‑5.6 Sol ยังแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาที่ครอบคลุมในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ด้วย ในการประเมินด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ GPT‑5.6 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงแบบ Pareto เมื่อเทียบกับ GPT‑5.5 ทั้งในด้านชีววิทยาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานจริง เวิร์กโฟลว์งานวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ และเคมี

GPT‑5.6 คือโมเดลที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดของเราจนถึงปัจจุบันสำหรับการเร่งงานวิจัยด้าน AI ภายใน OpenAI นักวิจัยใช้โมเดลนี้ตลอดทั้งวงจรการพัฒนา ตั้งแต่การวินิจฉัยสาเหตุของปัญหา การเพิ่มประสิทธิภาพระบบเทรนโมเดล การรันการทดลอง และการตีความผลลัพธ์ เราเห็นทั้งการเร่งความก้าวหน้าและการนำ GPT‑5.6 ไปใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนตั้งแต่ช่วงทดสอบภายใน โดยจำนวนโทเค็นเอาต์พุตเฉลี่ยต่อวันของนักวิจัยที่ใช้งานแต่ละคนสูงกว่าระดับสูงสุดที่เคยพบใน GPT‑5.5 มากกว่า 2 เท่า

วิธีการทำงานรูปแบบนี้กำลังกลายเป็นมาตรฐานอย่างรวดเร็ว ตลอดช่วงหกเดือนที่ผ่านมา สัดส่วนทรัพยากรประมวลผลสำหรับงานวิจัยที่ใช้กับการอนุมานเพื่อการเขียนโค้ดภายในองค์กรเพิ่มขึ้น 100 เท่า ขณะที่การใช้โทเค็นของเอเจนต์ภายในองค์กรเพิ่มขึ้นประมาณ 22 เท่า แม้ตัวเลขการใช้งานเหล่านี้จะไม่สามารถวัดความก้าวหน้าของงานวิจัยได้โดยตรง แต่ก็สะท้อนให้เห็นว่าการใช้ AI เพื่อช่วยในการวิจัย รวมถึงการทำงานของทีมอื่นๆ เช่น ฝ่ายขาย การตลาด ฝ่ายปฏิบัติการผู้ใช้ การเงิน และอีกหลายทีมกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

เพื่อวัดความสามารถนี้โดยตรง เราได้พัฒนาชุดการประเมินภายในที่อ้างอิงจากงานวิจัยด้าน AI ในโลกจริง ซึ่งครอบคลุมการแก้ไขข้อบกพร่องในระบบวิจัย การเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนลและสูตรการฝึก การรันการทดลองด้านแมชชีนเลิร์นนิง และการพัฒนาโมเดลอื่นให้ดีขึ้น

เมื่อความสามารถของโมเดลเพิ่มสูงขึ้น เราก็เสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบความปลอดภัยของเรา เพื่อให้ AI ที่มีความสามารถขั้นสูงยังคงสร้างประโยชน์ได้อย่างกว้างขวาง พร้อมทั้งเพิ่มความเข้มงวดในการตรวจสอบการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูงที่สุด สำหรับ GPT‑5.6 เราได้พัฒนาระบบความปลอดภัยที่แข็งแกร่งที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยปรับให้เหมาะกับขีดความสามารถของแต่ละโมเดล และใช้พลังประมวลผลมากที่สุดเท่าที่เคยใช้มา

โมเดล GPT‑5.6 มีความสามารถมากกว่าโมเดลรุ่นก่อนหน้าของเรา ทั้งในด้านชีววิทยาและความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ แต่ยังไม่ถึงระดับวิกฤตในทั้งสองหมวดหมู่ ในด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ผลการทดสอบของเราชี้ให้เห็นว่า GPT‑5.6 ยังคงมีความสามารถในการค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ได้ดีกว่าการดำเนินการโจมตีแบบอัตโนมัติแบบครบวงจรกับเป้าหมายที่มีการป้องกันแน่นหนา ซึ่งเปิดโอกาสให้ฝ่ายป้องกันสามารถเสริมความแข็งแกร่งให้ระบบก่อนที่จุดอ่อนจะถูกใช้ประโยชน์ ผลการทดสอบของเราในด้านชีววิทยาบ่งชี้ว่า GPT‑5.6 สามารถสนับสนุนงานวิจัยที่ชอบด้วยวัตถุประสงค์ แต่ไม่มีขีดความสามารถแบบครบวงจรที่จำเป็นต่อการสร้าง ดัดแปลงพันธุกรรม หรือสังเคราะห์ภัยคุกคามชนิดใหม่ที่มีอันตรายร้ายแรง

ทั้งสองสาขานี้มีลักษณะเป็นเทคโนโลยีแบบใช้งานได้สองทาง ในด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ความสามารถเดียวกับที่ช่วยให้ผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ได้นั้น ก็สามารถช่วยให้ฝ่ายป้องกันตรวจพบช่องโหว่ สร้างสถานการณ์จำลองขึ้นใหม่ และสร้างแนวทางแก้ไขที่เชื่อถือได้เช่นกัน ดังนั้นการปิดกั้นที่มากเกินไปจึงสร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยขึ้นมาในตัวมันเอง การปิดกั้นอาจขัดขวางไม่ให้ฝ่ายป้องกันสามารถทดสอบระบบและติดตั้งแพตช์ได้ ในขณะที่ผู้โจมตียังคงใช้โมเดลอื่นๆ รวมถึงโมเดลโอเพนซอร์สที่มีความสามารถสูงขึ้นเรื่อยๆ รวมถึงเครื่องมือที่เป็นที่แพร่หลายอยู่แล้ว มาตรการป้องกันที่มีประสิทธิภาพต้องคำนึงถึงบริบทและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากคำขอ โดยยังคงรักษางานด้านการป้องกันที่ชอบด้วยวัตถุประสงค์ไว้ พร้อมทั้งใช้การควบคุมที่เข้มงวดยิ่งขึ้นในกรณีที่หลักฐานบ่งชี้ว่ามีความเสี่ยงร้ายแรงที่จะก่อให้เกิดอันตราย

มาตรการป้องกันของ GPT‑5.6 ได้รับการออกแบบให้ทำงานเป็นหลายชั้น เพื่อเพิ่มทั้งความแม่นยำและการป้องกันสำรอง พร้อมปรับตัวได้อย่างรวดเร็วเมื่อเกิดรูปแบบการโจมตีใหม่ มาตรการป้องกันที่ฝังอยู่ในตัวโมเดลทำงานร่วมกับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ การเฝ้าติดตามอย่างต่อเนื่อง และการบังคับใช้มาตรการในระดับบัญชีผู้ใช้ เพื่อช่วยให้ระบบยังคงปลอดภัย แม้ว่ามาตรการป้องกันในชั้นใดชั้นหนึ่งจะทำงานไม่เป็นไปตามที่ตั้งใจไว้ หลายระบบใช้เพียงแค่ค่าสถานะจากตัวจำแนกประเภทในการตัดสินใจว่าจะบล็อกสิ่งใด โดยอาศัยโมเดลที่มีขีดความสามารถต่ำกว่าและแก้ไขได้ยากกว่าในการยับยั้งความเสียหาย แนวทางของเราเพิ่มตัวตรวจสอบการให้เหตุผลที่คอยตรวจสอบบทสนทนา เพื่อประเมินว่ามีความเสี่ยงที่จะก่อให้เกิดอันตรายหรือไม่ การออกแบบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนงานด้านการป้องกัน พร้อมทั้งป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิดอย่างร้ายแรง โดยเปิดให้เข้าถึงขีดความสามารถที่มีความอ่อนไหวสูงที่สุดเฉพาะผู้ใช้ที่ผ่านการยืนยันตัวตนผ่าน Trusted Access เนื่องจากมาตรการป้องกันบางส่วนใช้การให้เหตุผลขณะประมวลผล เราจึงสามารถอัปเดตมาตรการเหล่านั้นได้อย่างรวดเร็วเพื่อปิดช่องโหว่ โดยไม่ต้องเทรนตัวจำแนกใหม่ทั้งหมด

เราเลือกใช้แนวทางที่รอบคอบมากขึ้น ขณะที่ยังคงเดินหน้าเสริมความแข็งแกร่งของระบบเพื่อรับมือกับการโจมตีที่ปรับเปลี่ยนรูปแบบได้ เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลก่อนหน้า GPT‑5.6 ของเรา มาตรการป้องกันภัยไซเบอร์ของ Sol ปิดกั้นกิจกรรมที่อาจเป็นอันตรายได้มากกว่าประมาณ 10 เท่า เนื่องจากมาตรการเหล่านี้อาจสร้างความไม่สะดวกให้กับการใช้งานที่มีเจตนาสุจริต เราจึงเพิ่มตัวเลือกใน ChatGPT และ Codex ให้สามารถส่งพรอมต์อีกครั้งให้กับโมเดลที่มีประสิทธิภาพรองลงมาได้อย่างง่ายดาย อีกทั้งเราจะมุ่งเน้นลดผลกระทบต่อการใช้งานที่มีเจตนาสุจริตให้เหลือน้อยที่สุด โดยยังคงรักษาเกณฑ์ความปลอดภัยในระดับสูงไว้ แนวทางนี้สะท้อนแนวคิดการทยอยเปิดใช้งานของเรา โดยเริ่มต้นอย่างรอบคอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากสิ่งที่เราเรียนรู้จากการใช้งานจริง

ก่อนการเปิดให้ใช้งานทั่วไป เราได้ดำเนินการประเมินความปลอดภัยที่เข้มข้นที่สุดเท่าที่เคยทำมา ซึ่งรวมถึงการทำ Red Teaming อย่างละเอียด การทดสอบขีดความสามารถและมาตรการป้องกันร่วมกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก และการทำ Red Teaming แบบอัตโนมัติด้วยเทคนิค Black-box โดยใช้เวลาประมวลผลบน GPU รุ่น A100e รวมทั้งสิ้นประมาณ 700,000 ชั่วโมง กระบวนการนี้ช่วยให้เราสามารถตรวจสอบจุดอ่อนที่น่าจะเกิดขึ้นได้อย่างเป็นระบบ ค้นหาช่องโหว่ในการเจลเบรก และช่วยให้เราเสริมสร้างระบบให้แข็งแกร่งขึ้นก่อนการเปิดตัว

ไม่มีระบบรักษาความปลอดภัยใดที่จะสมบูรณ์แบบไร้ที่ติ เราจึงยังคงมุ่งมั่นพัฒนาการป้องกันสำหรับโมเดลที่มีศักยภาพเพิ่มขึ้นอย่างไม่หยุดยั้งในอนาคตจะมีการค้นพบทั้งจุดอ่อนใหม่ๆ และการเจลเบรกรูปแบบใหม่ที่สามารถหลีกเลี่ยงมาตรการป้องกันที่มีอยู่ได้โมเดลแต่ละรุ่นที่เปิดตัวใหม่ย่อมมาพร้อมช่องทางใหม่ๆ ที่อาจถูกใช้ในการโจมตีหรือการนำไปใช้ในทางที่ผิดเราเตรียมพร้อมรับมือกับความเป็นจริงดังกล่าวผ่านมาตรการป้องกันแบบหลายชั้น การเฝ้าระวังอย่างต่อเนื่อง การแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว และการร่วมมือกันภายในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสำหรับ GPT‑5.6 เราได้นำโปรแกรม Bug Bounty ด้านชีววิทยา⁠และด้านความมั่นคงปลอดภัยที่มีอยู่เดิม⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) มาผสานกับกระบวนการแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็วแบบใหม่ และระบบเฝ้าติดตามที่เข้มข้นที่สุดเท่าที่เคยมีมาข้อมูลที่ได้จากนักวิจัย การเฝ้าติดตาม และการนำไปใช้ในทางที่ผิดจากการใช้งานจริง จะถูกนำมาใช้ในการประเมินรอบใหม่และพัฒนามาตรการป้องกันให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง

อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับมาตรการป้องกันของเราได้ในการ์ดระบบของ GPT‑5.6 ฉบับอัปเดต⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)

GPT‑5.6 แบ่งออกเป็น 3 รุ่น ได้แก่ Sol ซึ่งเป็นรุ่นเรือธงของเรา, Terra ซึ่งเป็นรุ่นราคาประหยัดที่มีประสิทธิภาพเทียบเท่า GPT‑5.5 และ Luna ซึ่งเป็นรุ่นที่เร็วและคุ้มค่าที่สุดของเรา ตัวเลขจะบ่งบอกถึงลำดับรุ่น ส่วน Sol, Terra และ Luna คือระดับขีดความสามารถหลักที่จะถูกพัฒนาไปตามวงจรการพัฒนาเฉพาะของแต่ละรุ่นได้

GPT‑5.6 พร้อมให้ใช้งานแล้ววันนี้ ผ่าน ChatGPT, Codex และ OpenAI API ตอนนี้ระบบกำลังเริ่มทยอยเปิดตัวทั่วโลกและจะดำเนินการต่อเนื่องไปเรื่อยๆ จนสามารถใช้งานได้เต็มรูปแบบภายในเวลา 24 ชั่วโมงต่อจากนี้

• Chat: ผู้ใช้ Plus, Pro, Business และ Enterprise สามารถเข้าถึง GPT‑5.6 Sol ได้ผ่านการตั้งค่าระดับ Medium ขึ้นไป ผู้ใช้ Pro และ Enterprise ยังสามารถเลือก GPT‑5.6 Sol Pro เพื่อให้ได้ผลลัพธ์คุณภาพสูงสุดสำหรับงานที่ซับซ้อนได้ด้วย
• ChatGPT Work และ Codex: ผู้ใช้แพ็กเกจ Free และ Go สามารถเข้าถึง GPT‑5.6 Terra ได้ ผู้ใช้ Plus, Pro, Business และ Enterprise สามารถเลือกใช้ GPT‑5.6 Sol, Terra หรือ Luna พร้อมกำหนดระดับความพยายามสำหรับแต่ละโมเดลได้ max พร้อมให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้ทุกคนที่มีสิทธิ์เข้าถึง GPT‑5.6 ใน ChatGPT Work และ Codex และสามารถเปิดใช้งานได้ในการตั้งค่า ultra พร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ Pro และ Enterprise ใน ChatGPT Work ใน Codex โหมดนี้พร้อมให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้แพ็กเกจ Plus ขึ้นไป
• API: นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Sol, Terra และ Luna ได้ผ่าน OpenAI API ใน Responses API โดยฟีเจอร์ Programmatic Tool Calling ช่วยให้ GPT‑5.6 สามารถเขียนและรันโปรแกรมในหน่วยความจำ เพื่อประสานการทำงานของเครื่องมือต่างๆ และประมวลผลลัพธ์ระหว่างทาง ทำให้รองรับการไม่เก็บข้อมูล (ZDR) ระบบแบบหลายเอเจนต์ซึ่งเปิดให้ใช้งานในเวอร์ชันเบต้าเป็นครั้งแรก ช่วยให้ GPT‑5.6 เรียกใช้เอเจนต์ย่อยหลายตัวพร้อมกัน และสังเคราะห์ผลลัพธ์ทั้งหมดภายในคำขอเดียว

อัตราค่าบริการของ GPT‑5.6 คิดตามจำนวนโทเค็นทุกๆ 1 ล้านโทเค็นสำหรับโมเดล 3 ระดับ โดย Sol มีราคาอินพุตที่ 5 ดอลลาร์และเอาต์พุตที่ 30 ดอลลาร์ ส่วน Terra มีราคาอินพุตที่ 2.50 ดอลลาร์และเอาต์พุตที่ 15 ดอลลาร์ ในขณะที่ Luna มีราคาอินพุตที่ 1 ดอลลาร์และเอาต์พุตที่ 6 ดอลลาร์ GPT‑5.6 ยังได้เปิดตัวระบบการแคชพรอมต์ที่มีความเสถียรยิ่งขึ้น โดยรองรับการกำหนดจุดพักแคชอย่างชัดเจน ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)รวมถึงการรับประกันอายุของแคชขั้นต่ำที่ 30 นาที สำหรับโมเดล GPT‑5.6 และรุ่นถัดไป การเขียนข้อมูลลงแคชจะคิดค่าบริการในอัตรา 1.25 เท่าของราคาอินพุตปกติ ในขณะที่การอ่านข้อมูลจากแคชยังคงได้รับส่วนลด 90% ของราคาอินพุต