北京
2026 年 7 月 9 日，OpenAI 披露了 GPT-5.6 系列研發過程中的一項重要進展，旗艦模型 GPT-5.6 Sol 已能夠承擔部分 AI 研究工作，在研究團隊僅提供一個較為模糊的目標后，自主完成了小型模型 GPT-5.6 Luna 的后訓練（Post-training）流程。
大模型的角色正從“使用工具”逐步邁向“幫助研發下一代 AI”。
據 OpenAI 介紹，研發人員并沒有為 Sol 制定詳細的訓練方案，而是僅給出了一個“相當不具體（fairly underspecified）”的任務目標。
隨后，GPT-5.6 Sol 自主規劃訓練流程，設計實驗、調整策略，并不斷根據評測結果優化 Luna 的性能，最終完成了整個后訓練過程。
這里所說的“后訓練”，并非重新訓練整個基礎模型，而是在預訓練完成之后，通過監督微調（SFT）、強化學習、數據篩選、評測反饋等環節持續優化模型能力。
這也是當前大模型研發中最依賴人工經驗、成本最高的階段之一。
按照 OpenAI 的描述，GPT-5.6 Sol 在這一過程中能夠分析模型短板、生成訓練數據、設計實驗方案，并根據測試結果持續迭代優化，而研究人員更多承擔設定目標、審核結果和提供算力資源等職責。
Sol 已開始承擔過去由 AI 研究員完成的大量工程工作。
OpenAI 認為，這代表 AI 正在進入一個新的階段，不僅能夠完成編程、科研和網絡安全等復雜任務，還能夠參與 AI 本身的研發。
OpenAI 在 GPT-5.6 發布時表示，希望利用模型加速 AI 研究（accelerating AI research），提升模型迭代效率，并縮短新模型開發周期。
GPT-5.6 Sol 不是獨立研發下一代大模型。
整個研發流程仍由 OpenAI 團隊負責制定目標、建設訓練基礎設施、控制實驗邊界并審核最終結果，Sol 更像是一名具備較強自主性的 AI 研究助手，而非完全獨立的研究員。
此次發布的 GPT-5.6 系列包含三款模型：定位旗艦的 Sol、主打日常應用的 Terra，以及成本最低、速度最快的 Luna。
根據 OpenAI 公布的數據，在綜合 RSI（Recursive Self-Improvement，遞歸自我改進） 基準測試中，GPT-5.6 Sol 的得分比 GPT-5.5 高出 16.2 分。在該基準測試的模型排名中，Sol 位居第一，其后依次為 Terra、Luna、GPT-5.5 和 GPT-5.4。
OpenAI 表示，Sol 不僅是性能最強的模型，也是未來承擔復雜代理任務和 AI 研究工作的核心模型，而 Luna 則承擔低成本、高效率推理任務。
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