Bỏ qua nội dung chính
OpenAI

GPT‑5.6: Trí tuệ tiên tiến, phát triển cùng tham vọng của bạn

Độ thông minh cao hơn từ mỗi token, hiệu suất mạnh mẽ hơn trên mỗi đô la, và khả năng nhiều hơn theo yêu cầu cho những công việc khó khăn nhất của bạn.

Đang tải…

Sau giai đoạn xem trước giới hạn, chúng tôi ra mắt rộng rãi dòng mô hình GPT‑5.6: mô hình chủ lực mới của chúng tôi, Sol, cùng với Terra, một mô hình cân bằng dành cho công việc hằng ngày, và Luna, mô hình tiết kiệm chi phí nhất của chúng tôi.

GPT‑5.6 Sol đặt ra một tiêu chuẩn mới cho cả trí thông minh và hiệu quả, đạt được kết quả tiên tiến về mã hóa, công việc kiến thức, an ninh mạng và khoa học trong khi vượt trội hơn các mô hình tiên phong trước đây và cạnh tranh với ít token hơn và với chi phí ước tính thấp hơn. Kết quả là hiệu quả chi phí cao hơn: nhiều công việc thành công hơn với cùng một khoản đầu tư, hoặc đạt được kết quả tương đương với tổng chi phí thấp hơn. Chúng tôi cũng giới thiệu một cách mới để tăng tốc các tác vụ đòi hỏi cao nhất: ultra là thiết lập có năng lực cao nhất của chúng tôi, điều phối nhiều tác nhân trên các luồng công việc song song để hoàn thành các tác vụ phức tạp nhanh hơn. Khả năng sử dụng máy tính và đánh giá thiết kế tốt hơn giúp GPT‑5.6 trở nên mạnh mẽ hơn. Sol là cộng tác viên hoàn thiện nhất của chúng tôi cho đến nay, giúp kiểm tra, tinh chỉnh và cung cấp kết quả sẵn sàng sử dụng.

Chúng tôi đã huấn luyện GPT‑5.6 để giúp mỗi token mang lại nhiều tác vụ hữu ích hơn. Trên Bài kiểm tra cuối cùng của các tác tử(mở trong cửa sổ mới), một bài đánh giá các quy trình làm việc chuyên môn kéo dài trên 55 lĩnh vực, GPT‑5.6 Sol thiết lập mức cao mới là 53.6, vượt Claude Fable 5 (suy luận thích ứng), 13,1 điểm. Ngay cả ở mức suy luận vừa, nó vẫn vượt Fable 5 với 11,4 điểm, với chi phí ước tính chỉ khoảng một phần tư. Tính hiệu quả đó cũng mở rộng sang các mô hình nhỏ hơn, vốn đóng vai trò thiết yếu trong việc khiến độ thông minh trở nên dồi dào hơn và có chi phí phải chăng hơn: GPT‑5.6 Terra và GPT‑5.6 Luna vượt trội hơn Fable 5 với chi phí chỉ khoảng một phần mười sáu. Trên Chỉ số độ thông minh Artificial Analysis(mở trong cửa sổ mới), một thước đo rộng về độ thông minh bao quát công việc có tính tác tử, lập trình, suy luận khoa học và các năng lực tổng quát, GPT‑5.6 Sol với suy luận tối đa chỉ kém Fable 5 một điểm, đồng thời hoàn thành các tác vụ trong thời gian ít hơn 61% với chi phí ước tính xấp xỉ một nửa.

Bài kiểm tra cuối cùng của các tác nhân(mở trong cửa sổ mới): Quy trình làm việc mang tính tác nhân dài hạn trên nhiều lĩnh vực chuyên môn.

GPT‑5.6 ra mắt với các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ nhất từ trước đến nay, được thiết kế để chống lại việc lạm dụng có chủ đích và thích ứng mà không làm hạn chế quá mức các công việc hợp pháp. Trước khi có sẵn chung, chúng tôi đã đưa các mô hình và biện pháp bảo vệ qua giai đoạn đánh giá sâu rộng nhất của chúng tôi, kết hợp kiểm thử đội đỏ với thử nghiệm tự động quy mô lớn. Trong quá trình xem trước, chúng tôi đã làm việc chặt chẽ với các tổ chức chuyên môn và các đối tác đáng tin cậy để thử nghiệm áp lực các biện pháp bảo vệ và tăng cường các cơ chế bảo vệ trước khi ra mắt rộng rãi hơn. Hệ thống này kết hợp nhiều lớp bảo vệ được huấn luyện vào mô hình với các kiểm tra, giám sát và quyền truy cập theo thời gian thực, được hiệu chỉnh dựa trên độ tin cậy và rủi ro.

Hiệu quả theo mặc định, hiệu suất tối đa khi cần

GPT‑5.6 Sol là mô hình mã hóa tốt nhất của chúng tôi cho đến nay. Trên bảng xếp hạng Artificial Analysis Coding Agent Index, GPT‑5.6 Sol với khả năng suy luận tối đa đã thiết lập kỷ lục mới với 80 điểm, cao hơn Fable 5 2,8 điểm, trong khi sử dụng chưa đến một nửa số token đầu ra, mất chưa đến một nửa thời gian và có chi phí thấp hơn khoảng một phần ba. Lợi thế đó mở rộng trên toàn bộ dòng sản phẩm: Terra nhỉnh hơn một chút so với Fable 5, trong khi Luna vượt trội hơn Opus 4.8; mỗi mẫu đều đạt được điều đó trong khoảng một phần ba thời gian, với số token đầu ra chỉ khoảng một nửa, và với chi phí ước tính xấp xỉ một phần tư. Nó cũng thiết lập các kết quả tiên tiến nhất trên Terminal-Bench 2.1 và DeepSWE, những công cụ kiểm tra quy trình làm việc phức tạp trên dòng lệnh và kỹ thuật dài hạn trong các cơ sở mã thực tế.

Chỉ số hiệu suất của tác nhân mã hóa phân tích nhân tạo: một chỉ số độc lập về hiệu suất của tác nhân mã hóa trên các môi trường triển khai, sử dụng thiết bị đầu cuối và cơ sở mã thực tế.

GPT‑5.6 có thể viết và chạy các chương trình nhẹ để phối hợp các công cụ, xử lý kết quả trung gian, theo dõi tiến độ và lựa chọn hành động tiếp theo khi công việc diễn ra. Điều này cho phép các tác vụ đòi hỏi nhiều công cụ được thực hiện với ít token hơn, ít lượt truy cập mô hình hơn và ít hướng dẫn hơn. Thay vì yêu cầu các nhà phát triển phải viết kịch bản cho từng bước hoặc chuyển tiếp mọi phản hồi của công cụ qua mô hình, Gọi công cụ lập trình(mở trong cửa sổ mới) trong API Phản hồi có thể lọc một lượng lớn dữ liệu trung gian, chỉ giữ lại những gì quan trọng và điều chỉnh quy trình làm việc của nó trong suốt quá trình.

Đối với các vấn đề mang lại sự đầu tư lớn hơn về thời gian và tính toán, GPT‑5.6 có thể vượt ra ngoài mặc định hiệu quả này. max cho GPT‑5.6 thậm chí, nhiều thời gian hơn xhigh để suy luận và khám phá các phương án thay thế, thực hiện kiểm tra và điều chỉnh lại cách tiếp cận. Ultra còn tiến xa hơn bằng cách phối hợp bốn tác nhân song song theo mặc định, đánh đổi việc sử dụng nhiều token hơn để có được kết quả mạnh mẽ hơn và thời gian phản hồi nhanh hơn đối với các tác vụ đòi hỏi cao. Các biểu đồ bên dưới so sánh thiết lập mặc định gồm bốn tác nhân của Ultra với đường cơ sở một tác nhân trên BrowseComp, SEC-Bench Pro và Terminal-Bench 2.1; BrowseComp và SEC-Bench Pro cũng hiển thị các cấu hình 16 tác nhân. Trong cả ba lần đánh giá, việc thêm các tác nhân song song dịch chuyển đường biên tiên phong điểm số–độ trễ lên trên và sang trái, đạt được kết quả tốt hơn trong thời gian ngắn hơn. Trong API, các nhà phát triển có thể xây dựng những trải nghiệm tương tự Ultra bằng bản beta đa tác nhân trong Responses API.

1 trong số 11
GPT‑5.6 là một trong những mô hình mạnh nhất mà chúng tôi đã thử nghiệm trên CursorBench, mang lại kết quả vững chắc trong các đánh giá ban đầu. Đây là một bước tiến quan trọng dành cho các nhà phát triển về khả năng duy trì, Độ thông minh và hiệu quả tổng thể. Chúng tôi rất mong được mang mô hình này đến người dùng Cursor.
—Oskar Schulz, Chủ tịch của Cursor

Bước tiến vượt bậc trong thiết kế

GPT‑5.6 mang lại một bước thay đổi trong phán đoán thiết kế. Chỉ với định hướng ở mức cao cấp, GPT‑5.6 tạo ra các giao diện tinh tế, tiện dụng và có đầy đủ chức năng. Khả năng sử dụng máy tính mạnh mẽ hơn cho phép nó kiểm tra và tinh chỉnh kết quả hiển thị—không chỉ tạo ra mã hoặc nội dung cơ bản—nhờ đó nó có thể phát hiện các vấn đề về hình ảnh và chức năng, đồng thời áp dụng các chỉnh sửa cuối cùng trước khi trả lại sản phẩm.

Câu lệnh: Bạn có thể triển khai một trò chơi đua thuyền buồm 3D cho tôi không? Đối với bất kỳ thứ gì cần bitmap/kết cấu/sprite (hoặc nếu việc có một bản mô phỏng tham khảo sẽ hữu ích cho bất kỳ mô hình 3D nào bạn dựng), cứ thoải mái sử dụng imagegen.

Khả năng giao diện phía trước của GPT‑5.6 cũng biến các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên thành các phần giải thích và hình ảnh trực quan, tương tác, được trau chuốt trong ChatGPT Công việc.

Câu lệnh: Tạo một spirograph tương tác để giải thích cách nó hoạt động.

Công việc tri thức toàn diện

GPT‑5.6 mang lại kết quả tốt hơn cho các tác vụ chuyên môn. Nó thu thập những thông tin hỗn độn từ tài liệu và quy trình làm việc hàng ngày của bạn từ các ứng dụng như Slack, Notion, Microsoft 365 và Google Drive, rồi chuyển đổi chúng thành những sản phẩm chuyên nghiệp, dễ chia sẻ.

Sức mạnh của GPT‑5.6 trong công việc tri thức được thể hiện qua các bài đánh giá bao quát phân tích chuyên môn dài hạn, duyệt web, sử dụng công cụ và sử dụng máy tính. GPT‑5.6 Sol thiết lập các kết quả tiên tiến mới trên BrowseComp ở mức 92,2% và OSWorld 2.0 ở mức 62,6%; trên OSWorld, nó vượt qua Opus 4.8 trong khi sử dụng ít hơn 85% token đầu ra. Ở đây, mức cải thiện hiệu năng trên mỗi đô la áp dụng cho toàn bộ dòng GPT‑5.6. Luna gần như tương đương với GPT‑5.5. Hiệu suất tối đa với mức chi phí chưa đến một nửa chi phí ước tính, trong khi Terra vượt trội với chi phí thấp hơn.

BrowseComp: GPT‑5.6 Sol đạt được mức tiên tiến mới trên BrowseComp, bao gồm các tác vụ duyệt web mang tính tự trị.

GPT‑5.6 Sol cải thiện chất lượng trong bản trình bày, tài liệu và bảng tính, tạo ra các kết quả chỉn chu hơn và chính xác hơn. Công cụ này có thể tạo các bản trình bày hoàn toàn có thể chỉnh sửa từ đầu, biến câu lệnh và tài liệu nguồn thành một mạch kể trực quan mạch lạc với bố cục, hệ phân cấp và thiết kế mạnh mẽ.

Sự cải thiện đặc biệt rõ rệt khi làm theo các mẫu và bộ trang trình bày tham khảo. GPT‑5.6 có thể suy luận hệ thống thiết kế của một bài thuyết trình—bố cục, kiểu chữ, khoảng cách, màu sắc và các mẫu nội dung lặp lại, bao gồm cả các quy tắc được nhúng trong Slide Master—và áp dụng các quy ước đó một cách nhất quán cho tài liệu mới. Trong ví dụ này, khi được yêu cầu cập nhật các con số dựa trên một tệp tham chiếu, đầu ra của GPT‑5.5 thiếu các thành phần quan trọng từ slide gốc, trong khi GPT‑5.6 tuân theo cấu trúc tham chiếu một cách chính xác hơn.

Tệp tham chiếu
Trang chiếu đầu vào để khớp phong cách GPT-5.6
Đầu ra của GPT‑5.5
Slide đầu ra GPT-5.5 để khớp phong cách

GPT‑5.5 thiếu các thành phần quan trọng của slide chính.

Đầu ra GPT‑5.6
Slide đầu ra GPT-5.6 để khớp kiểu

GPT‑5.6 cũng tạo ra các tài liệu và bảng tính trực quan hơn. Nó tuân thủ các định dạng tham chiếu phức tạp một cách chính xác hơn, điều này rất quan trọng đối với các hoạt động công việc tri thức có thể lặp đi lặp lại. Nó xử lý các phương trình và mô hình tài chính với độ chính xác cao hơn, đồng thời tận dụng tốt hơn kiểu chữ, khoảng cách, thứ bậc và bố cục trang hoặc bảng tính.

Những khách hàng đầu tiên thử nghiệm GPT‑5.6 đã ghi nhận những cải thiện về kết quả đầu ra của công việc tri thức trên nhiều lĩnh vực.

1 trong số 9
GPT‑5.6 đặc biệt hiệu quả với các quy trình làm việc dài và phức tạp đằng sau việc xây dựng các ứng dụng đạt chuẩn sản xuất. Là một trong những mô hình hiện được Lovable sử dụng, mô hình này mang lại kết quả cho người dùng với số bước ít hơn khoảng 25% và số lệnh gọi công cụ ít hơn 35–48% so với mô hình trước đó, đồng thời cải thiện tỷ lệ dự án thành công và giảm 15% số lượt chạy bị kẹt. Đó là một sự khác biệt đáng kể đối với bất kỳ ai đang cố gắng Go từ ý tưởng sang một ứng dụng hoạt động hiệu quả.
—Fabian Hedin, đồng sáng lập tại Lovable

Thúc đẩy vai trò tiên phong trong lĩnh vực an ninh mạng và khoa học

GPT‑5.6 là mô hình an ninh mạng mạnh nhất của chúng tôi từ trước đến nay, đạt hiệu năng tiên phong với số lượng token ít hơn đáng kể. Trên ExploitBench2, công cụ đo lường tiến trình từ việc tiếp cận mã dễ bị tổn thương đến việc thực thi mã tùy ý, nó đạt được 73,5% so với GPT‑5.5 47,9% với ngân sách token đầu ra tương đương. Trên ExploitGym3, vốn yêu cầu các tác nhân biến các lỗ hổng trong thế giới thực thành mã khai thác hiệu quả, nó gần như gấp đôi mức của GPT‑5.5 tỷ lệ đạt cao nhất, từ 15,1% lên 24,9% trong giới hạn 2 giờ; với 6 giờ, tỷ lệ này đạt 33,7%. Trên SEC-Bench Pro, bài kiểm thử đánh giá khả năng tạo bằng chứng khái niệm (proof-of-concept) trên phần mềm phức tạp, mô hình này đạt 71,2% so với mức của GPT‑5.5 45,8% với độ trễ được cải thiện.

GPT‑5.6 hỗ trợ các tác vụ phòng thủ quan trọng như rà soát mã an toàn, vá lỗi, mô hình hóa mối đe dọa và hoạt động đội xanh. Các cá nhân và tổ chức đủ điều kiện trong chương trình Truy cập mạng tin cậy của OpenAI Daybreak có thể tiếp cận thêm năng lực phòng thủ của chương trình này thông qua các biện pháp bảo vệ chính xác hơn cho công việc đã được xác minh trong các môi trường được ủy quyền, bao gồm phân loại và xác minh lỗ hổng, phân tích phần mềm độc hại, kỹ thuật phát hiện và xác nhận bản vá.

Cá nhân có thể xác minh danh tính và yêu cầu quyền truy cập đáng tin cậy(mở trong cửa sổ mới), còn tổ chức có thể đăng ký cho nhóm của mình. Các thành viên cá nhân sẽ cần bật Bảo mật tài khoản nâng cao(mở trong cửa sổ mới) với khóa truy cập được hỗ trợ bằng phần cứng trước ngày 01 tháng 09 năm 2024 để duy trì quyền truy cập vào các mô hình tiên phong có năng lực mạng mạnh nhất của chúng tôi; những ai không thực hiện sẽ quay lại quyền truy cập mặc định. Những người dùng chưa có khóa truy cập dựa trên phần cứng có thể nhận mức giá ưu đãi(mở trong cửa sổ mới) từ đối tác của chúng tôi, Yubico. Chúng tôi cũng đang thực hiện các bước bổ sung để hạn chế quyền truy cập đối với các thực thể có rủi ro cao và tại các khu vực pháp lý có rủi ro cao.

ExploitBench: Xây dựng các công cụ khai thác V8 ngày càng mạnh mẽ hơn; GPT‑5.6 cho thấy sự cải tiến đáng kể so với GPT‑5.5. Biểu đồ độ trễ không được hiển thị vì ước tính độ trễ không đáng tin cậy đối với bài đánh giá chuẩn này.

GPT‑5.6 Sol cũng cho thấy những cải thiện trên diện rộng trong nghiên cứu khoa học. Trong các bài đánh giá về khoa học sự sống, GPT‑5.6 cho thấy những cải thiện theo nguyên tắc Pareto so với GPT‑5.5 ở mảng sinh học thực tế, các quy trình nghiên cứu khoa học sự sống và hóa học.

GeneBench Pro: Các phân tích dài hạn về hệ gen học và sinh học định lượng; GPT‑5.6 đạt kết quả tốt hơn với ít token hơn và trong thời gian ngắn hơn. Claude Fable 5 không được đưa vào vì mô hình này không trả lời(mở trong cửa sổ mới) các câu hỏi sinh học nâng cao và từ chối phần lớn câu hỏi trong bài đánh giá này.

GPT‑5.6 tăng tốc OpenAI

GPT‑5.6 là mô hình mạnh nhất của chúng tôi để tăng tốc nghiên cứu AI. Tại OpenAI, các nhà nghiên cứu sử dụng nó trong toàn bộ chu trình phát triển: chẩn đoán lỗi, tối ưu hóa hệ thống huấn luyện, chạy thử nghiệm và diễn giải kết quả. Chúng tôi đã thấy sự tăng tốc đó và mức độ áp dụng mạnh mẽ hơn trong giai đoạn thử nghiệm nội bộ của GPT‑5.6, khi số token đầu ra trung bình hằng ngày trên mỗi nhà nghiên cứu hoạt động cao hơn gấp đôi so với mức cao nhất được ghi nhận đối với GPT‑5.5.

Cách làm việc này đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn. Trong sáu tháng qua, tỷ lệ tài nguyên tính toán nghiên cứu dành cho suy luận mã hóa nội bộ đã tăng gấp 100 lần, trong khi việc sử dụng token tác nhân nội bộ tăng khoảng 22 lần. Các chỉ số về mức độ ứng dụng này không tự đo lường tiến độ nghiên cứu, nhưng chúng cho thấy sự hỗ trợ của AI đang gia tăng nhanh chóng như thế nào trong nghiên cứu và ở các nhóm khác như bán hàng, tiếp thị, vận hành người dùng, tài chính, v.v.

Để đo lường trực tiếp khả năng này, chúng tôi đã phát triển một bộ công cụ đánh giá nội bộ dựa trên các nhiệm vụ nghiên cứu AI thực tế, bao gồm gỡ lỗi hệ thống nghiên cứu, tối ưu hóa nhân và công thức huấn luyện, chạy các thí nghiệm học máy và cải thiện một mô hình khác.

Năng lực RSI tổng hợp: Trên một bộ các đánh giá đo lường tiến trình hướng tới tự cải tiến đệ quy, chúng tôi quan sát thấy GPT‑5.6 Sol đạt mức cải thiện 16,2 điểm so với GPT‑5.5, thúc đẩy nghiên cứu nội bộ trên mọi phương diện.

Mở rộng quy mô an toàn và bảo mật cùng với năng lực 

Khi năng lực của mô hình tăng lên, chúng tôi củng cố hệ thống an toàn đa lớp để độ thông minh tiên tiến có thể tiếp tục hữu ích rộng rãi, đồng thời áp dụng mức độ giám sát chặt chẽ hơn đối với các mục đích sử dụng có rủi ro cao nhất. Đối với GPT‑5.6, chúng tôi đã xây dựng hệ thống an toàn mạnh mẽ nhất từ trước đến nay, được hiệu chỉnh phù hợp với khả năng của từng mẫu xe và được hỗ trợ bởi sức mạnh tính toán lớn hơn bao giờ hết.

Các mô hình GPT‑5.6 có khả năng vượt trội hơn các mô hình trước đây của chúng tôi trong cả lĩnh vực sinh học và an ninh mạng, nhưng vẫn chưa vượt qua ngưỡng Quan trọng trong cả hai lĩnh vực. Trong lĩnh vực an ninh mạng, thử nghiệm của chúng tôi cho thấy GPT‑5.6 tốt hơn trong việc tìm kiếm và khắc phục các lỗ hổng hơn là thực hiện các cuộc tấn công đầu cuối tự chủ, một cách đáng tin cậy nhằm vào các mục tiêu được gia cố — mang đến cho những người bảo vệ cơ hội củng cố hệ thống trước khi các điểm yếu bị khai thác. Trong lĩnh vực sinh học, các thử nghiệm của chúng tôi cho thấy GPT‑5.6 có thể hỗ trợ các nghiên cứu hợp pháp nhưng không cung cấp khả năng toàn diện cần thiết để tạo ra, thiết kế hoặc tổng hợp một mối đe dọa mới cực kỳ nguy hiểm.

Cả hai lĩnh vực đều vốn dĩ có tính chất lưỡng dụng. Trong lĩnh vực an ninh mạng, những khả năng giúp kẻ tấn công khai thác lỗ hổng cũng có thể giúp người phòng thủ tìm ra, tái tạo và xây dựng giải pháp khắc phục đáng tin cậy. Do đó, việc chặn quá mức tạo ra rủi ro bảo mật riêng. Nó có thể ngăn cản các nhà bảo mật kiểm tra hệ thống và triển khai các bản vá lỗi trong khi các tác nhân độc hại tiếp tục sử dụng các mô hình khác, bao gồm cả các mô hình mã nguồn mở ngày càng mạnh mẽ, cũng như các công cụ đã được thiết lập. Các biện pháp bảo vệ hiệu quả cần tính đến bối cảnh và hậu quả có thể xảy ra của yêu cầu, bảo toàn công tác phòng vệ chính đáng đồng thời áp dụng các biện pháp kiểm soát chặt chẽ hơn khi bằng chứng cho thấy nguy cơ gây hại nghiêm trọng.

Các biện pháp bảo vệ của GPT‑5.6 được thiết kế theo nhiều lớp để đạt độ chính xác và khả năng dự phòng cao hơn, đồng thời được thiết kế để thích ứng nhanh khi các cuộc tấn công mới xuất hiện. Các biện pháp bảo vệ được tích hợp trong mô hình hoạt động cùng với các kiểm tra thời gian thực, giám sát liên tục và thực thi ở cấp độ tài khoản, giúp hệ thống vẫn an toàn ngay cả khi một lớp bảo mật cụ thể không hoạt động như mong muốn. Trong nhiều hệ thống, chỉ riêng các cờ của bộ phân loại đã quyết định nội dung cần chặn, dựa vào các mô hình có độ thông minh thấp hơn và khó thay đổi hơn nhằm ngăn ngừa tác hại. Phương pháp của chúng tôi bổ sung một bộ giám sát suy luận, xem xét cuộc hội thoại để xác định xem có khả năng gây hại hay không. Thiết kế này nhằm hỗ trợ công việc phòng thủ đồng thời ngăn chặn hành vi lạm dụng nghiêm trọng, với các năng lực nhạy cảm nhất chỉ dành cho người dùng đã được xác minh thông qua Trusted Access. Vì một số biện pháp bảo vệ sử dụng suy luận trong quá trình thử nghiệm, chúng ta có thể nhanh chóng cập nhật chúng để khắc phục các lỗ hổng mà không cần phải huấn luyện lại các bộ phân loại từ đầu.

Chúng tôi đang áp dụng cách tiếp cận thận trọng hơn khi tiếp tục tăng cường hệ thống chống lại các cuộc tấn công thích ứng. So với các mô hình trước đây, GPT‑5.6 của chúng tôi Các biện pháp bảo vệ an ninh mạng của Sol chặn nhiều hơn khoảng mười lần hoạt động có khả năng gây hại. Vì những biện pháp này có thể gây trở ngại cho việc sử dụng lành tính, chúng tôi cung cấp một tùy chọn trong ChatGPT và Codex để dễ dàng thử lại câu lệnh trên các mô hình có năng lực thấp hơn, đồng thời chúng tôi sẽ tiếp tục giảm tác động của các biện pháp bảo vệ đối với việc sử dụng lành tính trong khi vẫn duy trì tiêu chuẩn cao về độ vững chắc. Điều này phản ánh phương pháp triển khai lặp đi lặp lại của chúng tôi: bắt đầu một cách thận trọng và cải tiến dựa trên những gì chúng tôi học được từ việc sử dụng thực tế.

Trước khi cung cấp rộng rãi, chúng tôi đã tiến hành các đánh giá an toàn chuyên sâu nhất từ trước đến nay, bao gồm kiểm thử đội đỏ trên diện rộng, kiểm thử nghiêm ngặt về năng lực và các biện pháp bảo vệ với các chuyên gia bên ngoài, cùng khoảng 700.000 giờ GPU A100e dành cho kiểm thử đội đỏ tự động theo phương pháp hộp đen. Điều này cho phép chúng tôi kiểm tra một cách có hệ thống các điểm yếu tiềm tàng, phát hiện các trường hợp bẻ khóa và giúp chúng tôi củng cố hệ thống trước khi ra mắt.

Không có thứ gọi là bảo mật hoàn hảo, và chúng tôi vẫn đang tiếp tục nỗ lực để tăng cường bảo mật cho các mô hình ngày càng tiên tiến hơn. Những điểm yếu mới sẽ được phát hiện, cũng như các cuộc bẻ khóa mới phá vỡ các biện pháp bảo vệ hiện có. Mỗi thế hệ mô hình mới cũng sẽ tạo ra những hướng mới để tấn công và sử dụng sai mục đích. Chúng tôi xây dựng hệ thống để đối phó với thực tế đó thông qua các biện pháp bảo vệ nhiều lớp, giám sát liên tục, khắc phục nhanh chóng và sự hợp tác giữa toàn bộ cộng đồng quốc phòng. Đối với GPT‑5.6, chúng tôi đã kết hợp chương trình săn lỗi nhận thưởng về bảo mật hiện có(mở trong cửa sổ mới)chương trình săn lỗi nhận thưởng về sinh học với một quy trình khắc phục nhanh mới cùng nỗ lực giám sát mạnh mẽ nhất của chúng tôi từ trước đến nay. Những phát hiện từ các nhà nghiên cứu, hoạt động giám sát và các trường hợp lạm dụng thực tế sẽ được sử dụng để phục vụ cho các đánh giá mới và các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn trong tương lai.

Hãy đọc thêm về các biện pháp bảo vệ của chúng tôi trong thẻ hệ thống GPT‑5.6 được cập nhật(mở trong cửa sổ mới).

Tính khả dụng và mức giá

GPT‑5.6 bao gồm ba cấp mô hình: Sol, mô hình chủ lực của chúng tôi; Terra, một mô hình có chi phí thấp hơn với hiệu năng cạnh tranh với GPT‑5.5; và Luna, mô hình nhanh nhất và có giá phải chăng nhất của chúng tôi. Con số xác định thế hệ, trong khi Sol, Terra và Luna là các cấp năng lực ổn định có thể phát triển theo nhịp độ riêng.

GPT‑5.6 hiện có mặt kể từ hôm nay trên ChatGPT, Codex và API OpenAI. Quá trình triển khai hiện đang bắt đầu trên toàn cầu và sẽ tiếp tục diễn ra dần dần cho đến khi khả dụng hoàn toàn trong 24 giờ tới.

  • Trò chuyện: Người dùng Plus, Pro, Business và Enterprise có quyền truy cập GPT‑5.6 Sol thông qua các cài đặt mức nỗ lực vừa và cao trở lên. Người dùng gói Pro và Enterprise cũng có thể chọn GPT‑5.6 Sol Pro để có kết quả chất lượng cao nhất cho các tác vụ phức tạp.
  • ChatGPT Công việc và Codex: Người dùng Free và Go truy cập GPT‑5.6 Terra. Người dùng Plus, Pro, Business và Enterprise có thể chọn trong số GPT‑5.6 Sol, Terra và Luna, đồng thời đặt mức nỗ lực cho từng mục. max có sẵn cho tất cả người dùng có quyền truy cập GPT‑5.6 trong ChatGPT Công việc và Codex, đồng thời có thể được bật trong phần cài đặt. Trong ChatGPT Công việc, ultra được cung cấp cho người dùng Pro và Enterprise. Trong Codex, tính năng này có sẵn cho các gói Plus trở lên.
  • API: Các nhà phát triển có thể truy cập Sol, Terra và Luna thông qua API của OpenAI. Trong API Responses, tính năng Gọi công cụ lập trình cho phép GPT‑5.6 viết và chạy các chương trình trong bộ nhớ để điều phối các công cụ và xử lý các kết quả trung gian, giúp tính năng này tương thích với Chính sách Không lưu giữ dữ liệu (ZDR). Chức năng đa tác nhân, ban đầu có sẵn ở dạng beta, cho phép GPT‑5.6 chạy đồng thời nhiều tác nhân phụ và tổng hợp công việc của chúng trong một yêu cầu duy nhất.

GPT‑5.6 được tính giá trên mỗi 1 triệu token cho ba kích cỡ mô hình: Sol là 5 USD đầu vào / 30 USD đầu ra; Terra là 2,50 USD đầu vào / 15 USD đầu ra; và Luna là 1 USD đầu vào / 6 USD đầu ra. GPT‑5.6 cũng giới thiệu cơ chế lưu câu lệnh vào bộ nhớ đệm dễ dự đoán hơn, bao gồm hỗ trợ điểm ngắt bộ nhớ đệm rõ ràng(mở trong cửa sổ mới) và thời gian tồn tại tối thiểu của bộ nhớ đệm là 30 phút. Đối với GPT‑5.6 và các mô hình mới hơn, lượt ghi vào bộ nhớ đệm được tính phí ở mức 1,25 lần đơn giá đầu vào không lưu trong bộ nhớ đệm của mô hình, trong khi lượt đọc từ bộ nhớ đệm vẫn tiếp tục được hưởng chiết khấu 90% cho đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm.

Chuyên gia

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro PreviewGemini 3.5 Flash
Agents' Last Exam527%504%503%469%405%452%321%
GDPval-AA v21.747,8 Elo1.593 Elo1.591,8 Elo1.493,7 Elo1.759,6 Elo1.600,1 Elo9623 Elo1.348,8 Elo
Công việc tư vấn quản lý (Nội bộ)432%372%354%313%355%316%132%
Big Finance Bench53%51%36%49%44%
Artificial Analysis Intelligence Index v4.158.9 Điểm chỉ số55 Điểm chỉ số512 Điểm chỉ số548 Điểm chỉ số599 Điểm chỉ số557 Điểm chỉ số465 Điểm chỉ số502 Điểm chỉ số

Mã hóa

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 Sol UltraGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.180 Điểm chỉ số774 Điểm chỉ số746 Điểm chỉ số764 Điểm chỉ số772 Điểm chỉ số725 Điểm chỉ số427 Điểm chỉ số
SWE-Bench Pro646%634%627%594%803%778%80%692%542%
DeepSWE v1.1727%696%672%67%697%59%118%
Terminal-Bench 2.1888%919%874%847%856%88%831%789%707%

An toàn

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5GPT‑5.4Claude Opus 4.8Claude Mythos 5Claude Mythos Preview
Healthbench Professional60.5%57.7%55.7%51.8%48.1%52.6%66%64.7%

Máy tính được sử dụng

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 Sol UltraGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
OSWorld 2.0626%502%456%475%548%
BrowseComp904%922%875%833%844%88%879%843%859%
BenchCAD706%623%631%444%384%355%273%
BenchCAD (Python tool)834%782%739%558%65%61%518%

An ninh mạng

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 Sol UltraGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Opus 4.8
Capture-the-Flag Challenges967%918%852%881%
SEC-Bench Pro712%743%577%489%458%
CyberGym845%818%779%818%838%83%781%
ExploitBench735%529%332%479%78%742%40%
ExploitGym337%232%124%151%

Tự cải thiện

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5
Internal Research Debugging Evaluation68.3%67.8%50.8%50%
KernelGen 1P61.1%49.2%22.4%29.3%
NanoGPT969%145%166%265%
PostTrainBench Lite50.3%51.5%29.6%38.8%
RSI Index57.9%56.3%41.9%41.7%

Đa phương thức

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
MMMU Pro (không có công cụ)83%807%784%812%805%
MMMU Pro (có công cụ)846%82%795%832%
gdp.pdf307%247%227%26%298%225%167%

Học thuật

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
GPQA Diamond946%929%923%936%941%946%926%92%943%
FrontierMath Bậc 1–3 (v2)89%849%786%853%87%80%596%
FrontierMath bậc 4 (v2)83%683%585%725%878%561%

Sử dụng công cụ

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro PreviewGemini 3.5 Flash
AutomationBench18.1%15.2%14.9%12.9%17.4%15.5%14.5%
Toolathlon58%53.1%53.4%55.6%61.7%61.1%61.7%59.9%48.8%

Ngữ cảnh dài

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Opus 4.8
OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K915%896%413%815%
OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M738%725%413%74%
GraphWalks BFS 256k f1907%769%813%737%911%857%859%
GraphWalks BFS 1mil f1771%712%512%454%794%743%681%

Lập luận trừu tượng

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
ARC-AGI-3⁷778%08%018%043%15%042%

Tác giả

OpenAI

Ghi chú cuối trang

1. Các khả năng an ninh mạng được đánh giá với các biện pháp bảo vệ giảm thiểu. Người dùng có thể tham gia Chương trình Trusted Access for Cyber của OpenAI Daybreak để có quyền truy cập tăng cường vào các khả năng phòng thủ an ninh mạng.

2. Tất cả các mô hình được đánh giá bằng bộ khung API ExploitBench với 5 seed và tính liên tục suy luận.

3. Chúng tôi đã chạy ExploitGym trên API phiên bản alpha của mình, API này cho ra phản hồi nhanh hơn API công khai, sau đó điều chỉnh quy mô để phù hợp với API công khai. Khi điều chỉnh lại độ trễ cho phù hợp với tốc độ dự kiến của API công khai, điều này khiến một số độ trễ ước tính vượt quá giới hạn thời gian 2 giờ và 6 giờ, mặc dù đã được tuân thủ chính xác trong quá trình chạy đánh giá. Để có tốc độ nhanh hơn cho các công việc cần xử lý gấp, chúng tôi cung cấp tính năng xử lý ưu tiên⁠ trong API và chế độ nhanh⁠ trong Codex.

4. Chúng tôi ước tính độ trễ và chi phí API bằng cách xem xét hành vi thực tế của các mô hình và mô phỏng ngoại tuyến. Những ước tính này có tính đến các chi tiết về lệnh gọi công cụ, token được lấy mẫu và token đầu vào. Kết quả thực tế có thể khác biệt đáng kể và phụ thuộc vào nhiều yếu tố chưa được nắm bắt trong mô phỏng của chúng tôi. Chúng tôi mô phỏng độ trễ ở tốc độ API nhanh và tính phí theo giá API thông thường.

5. Các mô hình không có báo cáo về token đầu ra, độ trễ hoặc chi phí được biểu diễn bằng các đường chấm ngang.

6. Đối với hệ thống đa tác nhân, độ trễ được tính từ tác nhân gốc, trong khi tổng số token đầu ra và chi phí API bao gồm tất cả các token. Ultra được chạy với 4 tác nhân.

7. Chúng tôi tính điểm bằng phương pháp chấm điểm chính thức được mô tả trong bài báo HealthBench Professional, phương pháp này không thể so sánh với các kết quả được báo cáo trong các thẻ hệ thống của Anthropic.

8. ARC-AGI-3 cho Opus 4.8 được chạy ở nỗ lực suy luận cao chứ không phải mức tối đa, vì đây là kết quả ARC-AGI-3 duy nhất đã được công bố.