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5. 我們正開始 GPT‑5.6 系列的有限預覽：Sol 是我們的旗艦模型；Terra 是適合日常工作的均衡模型；Luna 則是快速且價格相宜的模型。Terra 表現可與 GPT‑5.5 競爭，同時成本只有一半；Luna 則以我們最低的成本提供強大能力。
GPT‑5.6 Sol 發佈時配備我們迄今最穩健的安全堆疊。我們加強了針對較高風險活動、敏感網絡安全請求和重複濫用的保護，並花了數週時間尋找弱點、對系統進行壓力測試，以及強化其抵禦真實世界攻擊的能力。
我們相信模型應廣泛開放使用，並計劃在未來數週內普及地推出 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna。作為我們與美國政府持續接觸的一部分，我們在今日推出前預先說明了計劃及模型能力。應其要求，我們會先向一小組受信任的合作夥伴展開有限預覽；其參與情況已與政府分享，之後才更廣泛發佈。在這次預覽期間，我們將繼續測試，並與合作夥伴緊密協調，朝更廣泛開放使用推進。我們不認為這類政府使用權限流程應成為長期預設做法。這會令需要最佳工具的用戶、開發人員、企業、網絡防禦人員和全球合作夥伴更難取得這些工具。我們採取這項短期措施，是因為我們相信這是在未來數週實現更廣泛開放使用的最有力途徑；同時，我們會與行政當局合作制定網絡安全行政命令框架，以及日後模型發佈可重複採用的流程。
能力
GPT‑5.6 Sol 是我們迄今最強的模型。為預覽模型表現，我們分享一組評估，重點展示在編碼、生物學和網絡安全方面具智能代理能力的提升；其他安全與準備度評估則可參閱我們的系統說明卡（在新視窗中開啟）。當我們更廣泛推出此模型時，將分享更完整的一套評估結果。
在 GPT‑5.6 中，我們引入新的「max」推理強度，讓 Sol 有最多時間進行深入推理。此外，我們引入新的「ultra」模式，透過運用子智能代理加速複雜工作，超越單一智能代理的能力。
在編碼工作流程方面，GPT‑5.6 Sol 在 Terminal‑Bench 2.1 達到新的最先進水平；該測試涵蓋需要規劃、反覆迭代和工具協調的命令列工作流程。
GPT‑5.6 Sol 在生物學工作流程方面亦展現廣泛提升。在評估長時間跨度基因組學及定量生物學分析的 GeneBench v1 上，GPT‑5.6 Sol 可在使用更少 Token 的情況下，取得比 GPT‑5.5 更強的結果。
GPT‑5.6 Sol 是我們迄今在網絡安全方面能力最強的模型。它推進了長時間跨度安全任務的效能效率前沿，包括漏洞研究和漏洞利用。在 ExploitBench² 上，GPT‑5.6 Sol 只使用約 1/3 的輸出 Token，表現已可與 Mythos Preview 競爭。在 ExploitGym（在新視窗中開啟）3上，隨着我們提高推理強度，GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 模型均展現網絡安全能力的顯著提升；該評測基準由 UC Berkeley 研究人員與 OpenAI 及其他前沿實驗室合作建立。
更強的網絡安全能力，配合更強防護措施
我們以迄今最穩健的防護措施開發 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna，並按各模型能力配置相應設定。隨着模型能力提升，我們設計的防護措施也要更能承受真實世界的對抗壓力，同時確保程式碼審查、漏洞研究、修補方案開發、偵錯、安全教育和防禦性測試等正當工作仍可使用。我們的目標是在不必要限制這些有益用途的情況下，令被禁止的攻擊性活動更困難、成功率更不穩定，而且更易被偵測。根據我們對模型和防護措施的評估，我們預期它將為正當防禦工作帶來重大益處，同時有效限制被禁止的攻擊性使用。
GPT‑5.6 Sol 更擅長協助用戶找出並修復漏洞，而不是穩定完成端到端攻擊。隨着這些能力持續進步，我們的優先事項是確保將能力真正交到網絡防禦人員手上並為其帶來裨益，讓他們可使用這些工具找出弱點、開發修補方案，並更廣泛地強化系統。
根據我們的防範應對架構，GPT‑5.6 Sol 未越過 Cyber Critical 門檻。在涉及 Chromium 和 Firefox 的評估中，它識別出漏洞和漏洞利用原始構件，也就是構成漏洞利用的基本組件，但在測試條件下並未自主產生可運作的完整鏈式漏洞利用。不過，評測基準門檻無法涵蓋模型可被使用或與其他工具結合的每一種方式。正因這種不確定性，加上模型整體能力大幅提升，我們才會以更強防護措施和分階段發佈，配合模型能力的增加。我們在 GPT‑5.6 Preview 系統說明卡（在新視窗中開啟）中分享更多有關防護措施的詳情。
分層防護堆疊
面對蓄意或會不斷調整手法的濫用，任何單一防護措施都不足夠。在 GPT‑5.6 預覽版中，我們採用分層防護措施；各模型的確切配置有所不同，並會針對真實世界攻擊進行壓力測試。這些措施包括訓練到模型內的保護、生成期間的即時檢查、帳戶層面訊號、差異化使用權限、監控、違規處理，以及持續測試。
GPT‑5.6 經過訓練，會拒絕提供被禁止的網絡安全協助，包括用戶試圖掩飾意圖或對模型進行越獄時。這些模型層面防護措施為模型應該和不應該協助的事項建立第一道界線。
即時網絡安全及生物濫用分類器會在輸出生成期間進行評估，提供另一層防護。對於較高風險個案，如偵測到潛在違規，生成可能會暫停，並由更大型的推理模型審查對話及其背景。如果輸出被評定為不允許，有關輸出會在送達用戶前被攔截。
按照我們有關內容保留與審查的條款和政策，被標記的活動亦可觸發對相關對話和風險訊號的帳戶層面審查。超越單一對話來觀察，有助我們的系統區分持續惡意行為與正當的雙重用途安全工作；相似的技術概念在不同情境中可能有截然不同的含義。
這些層面結合起來，令整體方法比任何單一防護措施本身更穩健。模型行為可降低產生有害回應的可能性，即時系統可在生成期間介入，帳戶層面審查可識別更廣泛模式，而差異化使用權限則能保留重要防禦工作，同時避免最敏感能力在預設情況下廣泛開放。
尤其在預覽期間，用戶可能會遇到防護措施封鎖或拒絕部分請求。其他請求可能需要較長時間，因為生成會暫停以進行額外審查。防護措施有時可能會介入正當工作，尤其是在防禦和攻擊活動起初看來相似的雙重用途領域。
這正是預覽旨在測試的一部分。我們不僅想了解防護措施能否限制濫用，也想了解正當用戶能否仍然可靠且高效地完成正常工作。預覽期間的意見將有助我們減少不必要的封鎖和延誤，改進防護措施對情境的解讀方式，並在更廣泛發佈前提供更順暢的體驗。
我們亦正與企業客戶合作研究較長期方法，包括保障私隱的偵測、由客戶自行操作的安全控制，以及按客戶、用戶或工作負載風險校準的使用權限，以在推進安全的同時支援企業私隱要求。
透過自動化紅隊演練提升防護穩健性
即使攻擊者改變策略，防護措施也需要保持有效。對於前沿模型而言，只能應對一組固定已知攻擊的保護並不足夠穩健。
因此，我們正以前所未有的智能與運算能力投入安全與防護工作，利用自己的模型更快找出弱點並改進防護措施。我們投入超過 700,000 小時 A100 等效 GPU 時間進行自動化紅隊演練，目標是找出通用越獄攻擊：這類攻擊可在多種提示詞或情境中奏效，而不只適用於某個狹窄設定。聚焦於這些更困難、更具通用性的攻擊，讓我們能夠在一組固定已知失效情況以外測試防護措施。這亦讓我們能探索遠超單靠人工測試可涵蓋的攻擊模式，更早識別失效模式，並縮短從發現弱點到處理弱點的流程。
除了自動化紅隊演練，我們亦與第三方測試人員合作，由真人專家進行大規模紅隊演練；這項工作將在預覽期間持續進行。真人紅隊演練讓具創意的專家嘗試以我們系統未必能預見的方式濫用模型，藉此補足自動化工作對防護措施的測試。
沒有任何評估能涵蓋所有產品配置、多步驟攻擊或真實世界工作流程。因此，我們維持快速應對流程，用於重現、評估、排定優先次序並修補新發現的越獄攻擊，然後將其加入持續評估，讓我們日後可針對類似失效情況進行測試。
可用情況及收費
預覽期間，GPT‑5.6 模型初期將透過 API 和 Codex，向一小組受信任的合作夥伴及機構開放。我們計劃很快向使用 ChatGPT、Codex 和 API 的用戶更廣泛開放這些模型。
在 GPT‑5.6 引入的全新命名系統中，數字代表模型世代，而 Sol、Terra 和 Luna 則代表可按各自節奏演進的持久能力層級。整個系列讓用戶和開發人員在智能、速度與成本之間有更清晰的選擇。
GPT‑5.6 按三種模型大小以每 100 萬個 Token 收費：Sol 為輸入 $5／輸出 $30；Terra 為輸入 $2.50／輸出 $15；Luna 為輸入 $1／輸出 $6。GPT‑5.6 亦引入更可預測的提示詞快取，包括支援明確的快取斷點，以及 30 分鐘最低快取有效期。對於 GPT‑5.6 及其後模型，快取寫入按模型未快取輸入費率的 1.25 倍收費，而快取讀取則繼續享有快取輸入 90% 折扣。
我們亦將於 7 月在 Cerebras 上推出 GPT‑5.6 Sol，速度最高可達每秒 750 個 Token，以前所未有的速度為客戶帶來前沿智能。在我們擴充容量期間，初期只會向經篩選的客戶開放使用權限。
我們期待在這段預覽期間繼續學習，並很快將 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 帶給更多人。
1. 我們透過觀察模型在正式服務環境中的行為並進行離線模擬，估算延遲和 API 成本。這些估算會計入工具調用詳情、抽樣 Token 和輸入 Token。真實世界結果可能有很大差異，並取決於許多未納入模擬的因素。我們以高速 API 速度模擬延遲，並以一般 API 定價模擬成本。
2. 所有模型均在 ExploitBench API 評估框架下進行評估，採用 5 個種子，並啟用推理延續性。
3. 我們在 alpha API 上執行 ExploitGym；該 API 的回應輸出速度比公開 API 更快，之後再按公開 API 的速度換算。將延遲換算至公開 API 預期速度後，即使評估執行時實際上已正確遵守時限，部分估算延遲仍會超過 2 小時及 6 小時時限。對於對時間敏感的工作，如需更快速度，我們在 API 提供優先處理，並在 Codex 提供快速模式。
4. 未報告輸出 Token、延遲或成本的模型會以水平虛線表示。
