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就在剛剛,GPT-5.6 系列正式發布,不過,它并沒有直接全面開放,而是以「有限預覽」的方式先行試水。
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作為 OpenAI 最強的一代,GPT-5.6 一口氣端出三款型號,名字起得頗有詩意:
- Sol(太陽)是旗艦模型,也是 OpenAI 口中目前最強的模型;
- Terra(地球/大地)是面向日常工作的平衡型模型,性能可以與 GPT-5.5 競爭,同時價格便宜一半;
- Luna(月亮)主打速度和低成本,是 GPT-5.6 系列中最便宜的模型。
從這命名方式來看,奧特曼私底下沒少學習 Anthropic 營銷的精髓。而借著 GPT-5.6 的發布,OpenAI 也順手把命名體系重新梳理了一遍:
數字表示代際,Sol、Terra、Luna 對應不同能力層級,便于區分智能水平、速度與成本。產品定位上,Sol 面向高難復雜任務,Terra 覆蓋日常工作流,Luna 主打低成本調用。
換句話說,GPT-5.6 不只是一次能力升級,也是 OpenAI 對模型產品線的一次重新分層。
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▲ https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/
GPT-5.6 深夜突襲,能力全系霸榜
作為 OpenAI 迄今最強模型。GPT-5.6 Sol 的能力展示,主要集中在編程、生物信息學和網絡安全三個方向。
這三類場景有一個共同特征:
復雜、長鏈條、強依賴上下文。模型需要在任務中持續規劃、推理、調用工具、修正錯誤,并不斷推進流程。OpenAI 把這種能力稱為 agentic capabilities——讓模型更像一個能獨立執行任務的 agent。
在編程場景中,GPT-5.6 Sol 已經不再停留在代碼補全,而是深入到命令行環境中的復雜操作。
OpenAI 稱,Sol 在 Terminal-Bench 2.1 上刷新了表現。Terminal-Bench 2.1 測試的是命令行工作流,任務要求模型具備規劃、迭代和工具協調能力。
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基準測試成績顯示,GPT-5.6 Sol Ultra 在 Terminal-Bench 2.1 上得分 91.9%,GPT-5.6 Sol 得分 88.8%。作為對照,GPT-5.5 為 88.0%,GPT-5.6 Terra 為 82.5%,GPT-5.6 Luna 為 84.3%。
橫向對比其它模型,Claude Mythos 5 為 84.3%,Claude Fable 5 為 83.4%,Claude Opus 4.8 為 78.9%,Gemini 3.1 Pro Preview 為 70.7%。
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Sol Ultra 的成績,也對應 GPT-5.6 的核心功能。
一方面,max 級別的推理強度讓模型可以投入更多時間進行深度推理;另一方面,新增的 Ultra 模式會調度多個子 Agent,把復雜任務拆分處理,再統一匯總結果。
在真實開發場景里,模型經常需要理解項目結構、讀取文件、修改代碼、運行命令、分析報錯、繼續修改。一個復雜任務通常無法靠一次回答完成。Ultra 模式的方向,是讓多個子 Agent 分別處理不同環節,再把結果匯總起來,從而提高復雜任務的完成效率。
生物方向上,GPT-5.6 Sol 的提升體現在 GeneBench v1 上。這個評測主要面向長周期基因組學和定量生物分析任務。OpenAI 稱,Sol 相比 GPT-5.5 取得了更強結果,而且使用的輸出 tokens 更少。
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這一點對科研場景尤為關鍵。生物信息學、基因組學和定量生物分析,經常需要模型持續分析數據、解釋結果、選擇方法、比較假設,并在多輪操作中保持上下文一致。模型能不能完成這類任務很重要,能不能用更低 tokens 成本完成長鏈條分析同樣重要。
如果 Sol 能在更少輸出 tokens 下取得更強結果,意味著它在專業科研工作流中有更好的成本效率。對實驗室、企業研發團隊和生物醫藥場景來說,tokens 消耗直接影響調用成本,也影響模型能否進入大規模工作流。
網絡安全則是 GPT-5.6 Sol 最敏感的能力方向。
OpenAI 稱,Sol 是其迄今最強的網絡安全模型,能夠推進長周期安全任務的性能和效率邊界,包括漏洞研究和 exploitation 相關任務。
在 ExploitBench 上,GPT-5.6 Sol 的表現接近 Mythos Preview,但只使用了大約三分之一的輸出 tokens。
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同時,OpenAI 還提到 ExploitGym——一個由 UC Berkeley 聯合多家前沿實驗室打造的評測體系,用于衡量模型在安全任務中的能力。隨著推理能力提升,Sol、Terra、Luna 在這一領域都有明顯進步。
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不過,OpenAI 對這部分表述明顯踩了剎車。
官方強調,Sol 更擅長發現和修復漏洞,還不能穩定完成端到端攻擊。在涉及 Chromium 和 Firefox 的評估中,Sol 可以識別 bug 和程序缺陷,也就是漏洞利用的基礎組件,但在測試條件下沒有自主生成可運行的完整攻擊鏈。
基于這些結果,OpenAI 判斷 GPT-5.6 Sol 尚未跨過 Preparedness Framework 中的網絡安全關鍵風險閾值。
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▲System Card :https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview/introduction
這種踩剎車的判斷顯然是為了避免重走「Mythos」的老路。
一方面,OpenAI 要證明 Sol 在網絡安全任務上確實強了很多;另一方面,它也要說明 Sol 還沒有達到必須極端限制的風險級別。更諷刺的是,這種壓力很大程度上來自 OpenAI 自己參與塑造的 AI 行業炒作敘事。
與此同時,OpenAI 也承認,基準測試無法覆蓋所有現實用法。沒有任何評測可以代表所有產品配置、多步驟攻擊和真實工作流。模型可能被接入其他工具,也可能被放進更復雜的攻擊鏈條里。正是這種不確定性,讓 GPT-5.6 的發布方式變得格外謹慎。
性能最強,但戲份卻給了 AI 安全
GPT-5.6 的發布說明中,安全罕見地占據了較大篇幅。
OpenAI 為 Sol、Terra、Luna 配置了分級防護體系,能力越強,防護越嚴,目標是在壓制攻擊性用途的同時保留代碼審查、漏洞研究等合法場景。
模型層面,系統被訓練為拒絕違規網絡安全請求,即便用戶嘗試偽裝或繞過。生成階段引入實時分類器,對高風險內容進行檢測與攔截,必要時交由更強模型復核。賬號層面則結合跨對話行為與風險信號,識別持續性濫用。
這套機制被稱為分層安全棧,涵蓋模型拒答、實時檢測、賬號審查、差異化訪問與持續測試。多層協同用于應對復雜濫用,同時盡量減少對正常工作的干擾。
面向企業客戶,OpenAI 還提出了隱私保護檢測、自主安全控制以及風險分級訪問等方案,試圖在安全與數據保護之間找到平衡點。
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為了避免重蹈覆轍,OpenAI 在自動化紅隊測試上投入了超過 70 萬 A100 等效 GPU 小時,重點尋找通用 jailbreak(越獄),并輔以專家人工測試。OpenAI 還建立快速響應流程,對新漏洞進行復現、評估與修復,并納入持續評測體系。
可用性方面,GPT-5.6 目前仍處于有限預覽階段。
OpenAI 表示,模型將先通過 API 和 Codex 向一部分可信合作伙伴開放,隨后再逐步擴展到 ChatGPT、Codex 和更廣泛的 API 用戶。
同時,OpenAI 也強調,自己相信前沿模型應該盡可能廣泛地開放,并計劃在未來幾周內,讓 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 進入更普遍的可用狀態。
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▲ 看起來評價不太妙
價格體系也同步公布:
按每百萬 tokens 計費,Sol 輸入 5 美元、輸出 30 美元;Terra 輸入 2.5 美元、輸出 15 美元;Luna 輸入 1 美元、輸出 6 美元。
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同時,GPT-5.6 引入了更可預測的 prompt caching 機制,支持顯式 cache breakpoints,并提供至少 30 分鐘緩存生命周期。緩存寫入按未緩存輸入價格的 1.25 倍計費,讀取則享受 90% 折扣。
當然,想要用上還需要一些時日,OpenAI 宣布 GPT-5.6 Sol 將在 7 月登陸 Cerebras,最高速度可達每秒 750 tokens。這個版本初期同樣只面向部分客戶開放,后續會隨著容量擴展逐步放開。
換句話說,GPT-5.6 的「有限預覽」并不只是產品灰度發布,更是一套安全驗證流程。OpenAI 需要在能力、風險與開放之間,找到一個可控的平衡點。
前沿模型發布節奏,進入新周期
兩周前,Anthropic 停用了其最強模型之一 Fable 5,因為美國政府要求該公司限制美國境內外外國公民使用相關模型,理由是國家安全。
而在 GPT-5.6 的發布流程中,第一批使用用戶同樣不完全由 OpenAI 自己決定。
OpenAI 在官方博客中披露,在發布前已向美國政府展示 GPT-5.6 的能力與發布計劃。根據美國政府要求,模型將以有限預覽形式上線,僅向少數可信合作伙伴開放,并且這些合作伙伴的信息已與政府共享。
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《華盛頓郵報》的報道提到,美國聯邦政府將審核哪些公司可以訪問 OpenAI 的最新技術。且目前只有獲得美國政府批準的公司可以訪問新模型,個人用戶沒有申請通道。
彭博社則報道稱,GPT-5.6 首批開放對象約為 20 家合作伙伴,其中一個入口可能是亞馬遜的 Bedrock 平臺。
對此,OpenAI 的態度顯然是有些模棱兩可。OpenAI 在博客中表示,不認為美國政府參與模型訪問流程應當成為長期默認機制,因為這會讓最好的工具遠離用戶、開發者、企業、網絡防御者和全球合作伙伴。
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但現實是,OpenAI 仍選擇接受這一安排,理由是希望爭取更廣泛開放,同時與美國政府共同制定一套可復制的模型發布流程。
這一變化背后,是前沿 AI 模型逐漸被納入國家安全框架。
過去,新模型發布主要是公司產品節奏問題。現在,一旦模型在編程、網絡安全、生物和代理式工作流上跨過新的能力區間,發布節奏就可能被納入安全和出口控制討論。
對 OpenAI 來說,GPT-5.6 既是一次旗艦模型預覽,也是一次政策試探。OpenAI 需要證明 Sol 足夠強,也需要證明安全體系足夠嚴密,還要在美國政府審查和商業開放之間找到可執行路徑。
如此復雜的發布流程,某種程度上也「劇透」了前沿 AI 未來的魔幻走向:當模型能力逼近關鍵閾值,使用資格與使用方式,將成為比性能更為關注的事項。
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