预览 GPT-5.6 Sol:新一代模型
英文标题:Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model
OpenAI 开始有限预览 GPT-5.6 系列模型,包括旗舰模型 Sol、均衡模型 Terra 和经济模型 Luna,并配备了迄今为止最强大的安全体系。
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预览 GPT-5.6 Sol:新一代模型 | OpenAI
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预览 GPT‑5.6 Sol:新一代模型
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能力
我们开始对 GPT‑5.6 系列进行有限预览:Sol(我们的旗舰模型)、Terra(适合日常工作的均衡模型)和 Luna(快速且经济的模型)。Terra 的性能与 GPT‑5.5 相当,但价格便宜 2 倍;Luna 则以最低成本提供强大的能力。
GPT‑5.6 Sol 发布时搭载了我们迄今为止最强大的安全体系。我们加强了对高风险活动、敏感网络安全请求和反复滥用的保护,并花费数周时间寻找弱点、对我们的系统进行压力测试,并使其能够抵御真实世界的攻击。
我们相信广泛访问的重要性,并计划在未来几周内让 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 全面可用。作为我们与美国政府持续合作的一部分,我们在今天发布之前预览了我们的计划和模型的能力。应他们的要求,我们首先向一小部分值得信赖的合作伙伴提供有限预览,这些合作伙伴的参与情况已与政府共享,之后才会更广泛地发布。在预览期间,我们将继续测试并与合作伙伴密切协调,努力实现更广泛的可用性。我们不认为这种政府访问流程应该成为长期的默认模式。它让最优秀的工具远离那些需要它们的用户、开发者、企业、网络安全防御者和全球合作伙伴。我们采取这一短期步骤,是因为我们相信这是在未来几周内实现更广泛可用性的最有力途径,同时我们与政府合作制定网络安全行政命令框架,并为未来模型发布建立一个可重复的流程。
能力
GPT‑5.6 Sol 是我们迄今为止最强大的模型。为了预览模型性能,我们分享了一组评估结果,重点展示了在编程、生物学和网络安全方面增强的智能体能力(agentic capabilities,指模型能自主执行任务的能力)。更多安全和准备评估可在我们的系统卡(在新窗口中打开)中查看。当模型广泛可用时,我们将分享更全面的评估结果。
随着 GPT‑5.6 的推出,我们引入了一种新的 max 推理努力(reasoning effort,指模型花多少时间思考),让 Sol 有最多时间进行深度推理。此外,我们还引入了一种新的 ultra 模式,该模式通过利用子智能体(subagents,指更小的辅助模型)来加速复杂工作,超越了单个智能体的能力。
对于编程工作流程,GPT‑5.6 Sol 在 Terminal‑Bench 2.1 上树立了新的行业最佳水平。该基准测试需要规划、迭代和工具协调的命令行工作流程。
TerminalBench 2.1
GPT-5.6 Sol UltraGPT-5.6 SolClaude Mythos 5GPT-5.6 TerraClaude Fable 5GPT-5.5GPT-5.6 LunaClaude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview0%25%50%75%100%得分91.9%88.8%84.3%82.5%83.4%88.0%84.3%78.9%70.7%
GPT‑5.6 Sol 在生物学工作流程中也显示出广泛的改进。在 GeneBench v1(评估长期基因组学和定量生物学分析的基准)上,它使用更少的 token(token,指模型处理文本的基本单位)就取得了比 GPT‑5.5 更好的结果。
GPT‑5.6 Sol 是我们迄今为止在网络安全方面最强大的模型。它改变了长期安全任务(包括漏洞研究和利用)的性能-效率边界。在 ExploitBench² 上,GPT‑5.6 Sol 仅使用约 1/3 的输出 token 就与 Mythos Preview 不相上下。在 ExploitGym(在新窗口中打开)³(由加州大学伯克利分校的研究人员与 OpenAI 及其他前沿实验室合作创建的基准)上,GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 模型都显示出随着推理能力的提升,网络安全能力有了显著增强。
更强的网络安全能力,更强的防护措施
我们开发了 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna,并配备了迄今为止最强大的防护措施,配置与每个模型的能力相匹配。随着模型能力的增强,我们设计的防护措施能够更好地抵御真实世界的对抗压力,同时保留对合法工作的访问权限,例如代码审查、漏洞研究、补丁开发、调试、安全教育和防御性测试。我们的目标是让被禁止的攻击性活动变得更困难、更不确定、更易被发现,同时不会不必要地限制那些有益的用途。根据我们对模型和防护措施的评估,我们预计这将为合法的防御性工作带来巨大好处,同时有效限制被禁止的攻击性使用。
GPT‑5.6 Sol 在帮助人们发现和修复漏洞方面,比可靠地执行端到端攻击更擅长。随着这些能力的不断进步,我们的首要任务是确保它们能够惠及防御者,他们可以利用这些工具来发现弱点、开发补丁并更广泛地加强系统。
根据我们的准备框架,GPT‑5.6 Sol 并未达到网络安全关键阈值(Cyber Critical threshold,指模型能力达到可能造成严重危害的临界点)。在涉及 Chromium 和 Firefox 的评估中,它识别了漏洞和利用原语(exploitation primitives,指构建攻击的基本组件),但在测试条件下并未自主生成一个完整的、可用的攻击链。尽管如此,基准测试的阈值无法涵盖模型可能被使用或与其他工具结合的所有方式。这种不确定性,加上模型能力的整体跃升,正是我们将模型增强的能力与更强的防护措施和分阶段发布相结合的原因。我们在 GPT‑5.6 预览系统卡(在新窗口中打开)中分享了有关我们防护措施的更多细节。
多层防护体系
没有任何单一的防护措施足以应对坚决或适应性的滥用。在整个 GPT‑5.6 预览中,我们采用了多层防护措施,具体配置因模型而异,并对其进行压力测试以应对真实世界的攻击。这些措施包括:训练到模型中的保护、生成过程中的实时检查、账户级信号、差异化访问、监控、执行和持续测试。
GPT‑5.6 经过训练,会拒绝提供被禁止的网络安全协助,包括当用户试图掩饰其意图或越狱(jailbreak,指绕过模型安全限制)模型时。这些模型级别的防护措施建立了模型应该和不应该帮助什么的第一个边界。
实时网络安全和生物学滥用分类器(classifiers,指用于判断内容是否违规的检测系统)提供了另一层保护,它们在输出生成时进行评估。对于高风险情况,如果检测到潜在违规,生成可能会暂停,同时一个更大的推理模型会审查对话及其上下文。如果输出被评估为不允许,它将在到达用户之前被拦截。
被标记的活动还可能触发跨相关对话和风险信号的账户级审查,这符合我们关于内容保留和审查的条款和政策。通过查看单个对话之外的信息,我们的系统能够区分持续恶意行为和合法的双重用途安全工作(dual-use security work,指既可用于防御也可用于攻击的安全研究),在这些工作中,类似的技术概念可能出现在截然不同的上下文中。
这些层共同作用,使得整体方法比任何单一防护措施都更强大。模型行为降低了有害响应的可能性,实时系统可以在生成过程中进行干预,账户级审查可以识别更广泛的模式,差异化访问则保留了重要的防御性工作,而不会默认广泛提供最敏感的能力。
特别是在预览期间,用户可能会遇到阻止或拒绝某些请求的防护措施。其他请求可能需要更长时间,因为生成过程会暂停以进行额外审查。防护措施有时可能会干预合法工作,特别是在防御性和攻击性活动最初看起来相似的双重用途领域。
这正是预览旨在测试的一部分。我们不仅要了解防护措施是否能限制滥用,还要了解合法用户是否仍然能够可靠且高效地完成正常工作。预览期间的反馈将帮助我们减少不必要的阻止和延迟,改进防护措施对上下文的解读,并在更广泛发布之前创造更流畅的体验。
我们还在与企业客户合作,探索更长期的方案——包括隐私保护检测、客户操作的安全控制,以及根据客户、用户或工作负载的风险进行调整的访问权限——以在支持企业隐私要求的同时推进安全性。
通过自动化红队测试提升鲁棒性
当攻击者调整他们的策略时,防护措施也需要保持有效。一种仅适用于一组固定的已知攻击的保护措施,对于前沿模型来说是不够鲁棒的。
这就是为什么我们投入比以往更多的智能和计算资源用于安全,利用我们自己的模型来更快地发现弱点并改进防护措施。我们投入了超过 700,000 个 A100 等效 GPU 小时用于自动化红队测试(red-teaming,指模拟攻击来测试系统安全性),旨在发现通用越狱方法:那些可以在许多提示或上下文中起作用的攻击,而不仅仅是单一狭窄的设置。专注于这些更困难、更通用的攻击,使我们能够超越一组固定的已知故障来测试防护措施。它还让我们能够探索比人工测试单独覆盖的更多的攻击模式,更早地识别故障模式,并缩短从发现弱点到解决它的路径。
除了自动化红队测试,我们还与第三方测试人员合作,进行了广泛的人类专家红队测试,这将在预览期间继续进行。人类红队测试通过测试防护措施来补充自动化工作,这些防护措施需要应对那些试图以我们的系统可能无法预料的方式滥用模型的创意专家。
没有任何评估能够代表每一种产品配置、多步骤攻击或真实世界的工作流程。因此,我们维持一个快速响应流程,以重现、评估、确定优先级并修复新发现的越狱方法,然后将它们添加到我们正在进行的评估中,以便将来能够针对类似的故障进行测试。
可用性与定价
在预览期间,GPT‑5.6 模型最初将通过 API 和 Codex 向一组精选的值得信赖的合作伙伴和组织提供。我们计划很快将它们更广泛地提供给使用 ChatGPT、Codex 和 API 的用户。
在这个随 GPT‑5.6 引入的新命名系统中,数字标识模型的代际,而 Sol、Terra 和 Luna 则标识持久的能力层级,这些层级可以按照自己的节奏发展。这个系列共同为人们和开发者在智能、速度和成本之间提供了更清晰的选择。
GPT‑5.6 按每 1M token 定价,涵盖三种模型规格:Sol 为输入 $5 / 输出 $30;Terra 为输入 $2.50 / 输出 $15;Luna 为输入 $1 / 输出 $6。GPT‑5.6 还引入了更可预测的提示缓存(prompt caching,指缓存常用输入以加快速度并降低成本),包括对显式缓存断点和 30 分钟最小缓存生命周期的支持。对于 GPT‑5.6 及更高版本的模型,缓存写入按模型未缓存输入价格的 1.25 倍计费,而缓存读取则继续享受 90% 的缓存输入折扣。
我们还将于 7 月在 Cerebras 上推出 GPT‑5.6 Sol,速度高达每秒 750 个 token,以前所未有的速度为客户带来前沿智能。随着我们扩大容量,最初将仅限选定的客户使用。
我们很高兴能继续从这个预览期学习,并很快将 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 带给更多人。
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我们通过观察模型的线上行为并离线模拟来估算延迟和 API 成本。这些估算考虑了工具调用细节、采样 token 和输入 token。实际结果可能会有很大差异,并取决于我们模拟中未包含的许多因素。我们以快速 API 速度模拟延迟,并以常规 API 定价模拟成本。
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所有模型均使用 ExploitBench API 框架进行评估,采用 5 个种子(seeds,指随机初始化的不同起点)和推理连续性。
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我们在 alpha API 上运行了 ExploitGym,该 API 的输出响应速度快于我们的公共 API,然后重新缩放以匹配我们的公共 API。当将延迟重新缩放到我们公共 API 的预期速度时,这会导致某些估计延迟超过 2 小时和 6 小时的时间限制,尽管在评估运行中它们被正确遵守。为了在时间敏感的工作中获得更快的速度,我们在 API 中提供优先处理,在 Codex 中提供快速模式。
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未报告输出 token、延迟或成本的模型以水平虚线绘制。
作者
OpenAI
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title: "预览 GPT-5.6 Sol:新一代模型"
title_en: "Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model"
source: "OpenAI"
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published_at: "2026-06-26T10:00:00.000Z"
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# 预览 GPT-5.6 Sol:新一代模型
> OpenAI 开始有限预览 GPT-5.6 系列模型,包括旗舰模型 Sol、均衡模型 Terra 和经济模型 Luna,并配备了迄今为止最强大的安全体系。
## 内容摘要
OpenAI 宣布对 GPT-5.6 系列进行有限预览,包括旗舰模型 Sol、均衡模型 Terra 和经济模型 Luna。Terra 性能与 GPT-5.5 相当但价格便宜 2 倍,Luna 则以最低成本提供强大能力。Sol 在编程、生物学和网络安全方面展现出显著增强的智能体能力,并在 Terminal-Bench 2.1 上树立了行业最佳水平。模型配备了多层防护体系,包括训练保护、实时分类器、账
## 为什么值得关注
GPT-5.6 系列代表了 AI 能力的又一次重大飞跃,特别是在编程、生物学和网络安全等专业领域。更强的能力也带来了更大的安全挑战,OpenAI 通过多层防护和分阶段发布来平衡创新与风险。对于普通用户,这意味着未来将能使用更强大、更便宜的 AI 工具,但同时也需要关注 AI 安全与监管的持续博弈。
## 核心要点
- GPT-5.6 系列包括旗舰模型 Sol、均衡模型 Terra 和经济模型 Luna,Terra 性能与 GPT-5.5 相当但价格便宜 2 倍。
- Sol 在 Terminal-Bench 2.1 上树立了行业最佳水平,并在生物学和网络安全方面有显著改进。
- 模型配备了多层防护体系,包括训练保护、实时分类器、账户级信号和差异化访问。
- OpenAI 投入超过 700,000 个 A100 等效 GPU 小时用于自动化红队测试,以提升鲁棒性。
- 预览期间仅向一小部分合作伙伴提供,计划未来几周内全面可用。
- 新命名系统中数字标识代际,Sol、Terra 和 Luna 标识持久的能力层级。
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预览 GPT-5.6 Sol:新一代模型 | OpenAI
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# 预览 GPT‑5.6 Sol:新一代模型
[阅读发布文章](https://openai.com/index/gpt-5-6/)
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能力
* [能力](#capabilities)
* [更强的网络安全能力,更强的防护措施](#stronger-cyber-capabilities-with-stronger-safeguards)
* [多层防护体系](#a-layered-safeguard-stack)
* [通过自动化红队测试提升鲁棒性](#improving-robustness-with-automated-red-teaming)
* [可用性与定价](#availability-and-pricing)
* [能力](#capabilities)
* [更强的网络安全能力,更强的防护措施](#stronger-cyber-capabilities-with-stronger-safeguards)
* [多层防护体系](#a-layered-safeguard-stack)
* [通过自动化红队测试提升鲁棒性](#improving-robustness-with-automated-red-teaming)
* [可用性与定价](#availability-and-pricing)
我们开始对 GPT‑5.6 系列进行有限预览:**Sol**(我们的旗舰模型)、**Terra**(适合日常工作的均衡模型)和 **Luna**(快速且经济的模型)。Terra 的性能与 GPT‑5.5 相当,但价格便宜 2 倍;Luna 则以最低成本提供强大的能力。
GPT‑5.6 Sol 发布时搭载了我们迄今为止最强大的安全体系。我们加强了对高风险活动、敏感网络安全请求和反复滥用的保护,并花费数周时间寻找弱点、对我们的系统进行压力测试,并使其能够抵御真实世界的攻击。
我们相信广泛访问的重要性,并计划在未来几周内让 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 全面可用。作为我们与美国政府持续合作的一部分,我们在今天发布之前预览了我们的计划和模型的能力。应他们的要求,我们首先向一小部分值得信赖的合作伙伴提供有限预览,这些合作伙伴的参与情况已与政府共享,之后才会更广泛地发布。在预览期间,我们将继续测试并与合作伙伴密切协调,努力实现更广泛的可用性。我们不认为这种政府访问流程应该成为长期的默认模式。它让最优秀的工具远离那些需要它们的用户、开发者、企业、网络安全防御者和全球合作伙伴。我们采取这一短期步骤,是因为我们相信这是在未来几周内实现更广泛可用性的最有力途径,同时我们与政府合作制定网络安全行政命令框架,并为未来模型发布建立一个可重复的流程。
## 能力
GPT‑5.6 Sol 是我们迄今为止最强大的模型。为了预览模型性能,我们分享了一组评估结果,重点展示了在编程、生物学和网络安全方面增强的智能体能力(agentic capabilities,指模型能自主执行任务的能力)。更多安全和准备评估可在我们的[系统卡(在新窗口中打开)](http://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview)中查看。当模型广泛可用时,我们将分享更全面的评估结果。
随着 GPT‑5.6 的推出,我们引入了一种新的 `max` 推理努力(reasoning effort,指模型花多少时间思考),让 Sol 有最多时间进行深度推理。此外,我们还引入了一种新的 `ultra` 模式,该模式通过利用子智能体(subagents,指更小的辅助模型)来加速复杂工作,超越了单个智能体的能力。
对于编程工作流程,GPT‑5.6 Sol 在 **Terminal‑Bench 2.1** 上树立了新的行业最佳水平。该基准测试需要规划、迭代和工具协调的命令行工作流程。
TerminalBench 2.1
GPT-5.6 Sol UltraGPT-5.6 SolClaude Mythos 5GPT-5.6 TerraClaude Fable 5GPT-5.5GPT-5.6 LunaClaude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview0%25%50%75%100%得分91.9%88.8%84.3%82.5%83.4%88.0%84.3%78.9%70.7%
GPT‑5.6 Sol 在生物学工作流程中也显示出广泛的改进。在 **GeneBench v1**(评估长期基因组学和定量生物学分析的基准)上,它使用更少的 token(token,指模型处理文本的基本单位)就取得了比 GPT‑5.5 更好的结果。
GPT‑5.6 Sol 是我们迄今为止在网络安全方面最强大的模型。它改变了长期安全任务(包括漏洞研究和利用)的性能-效率边界。在 **ExploitBench**² 上,GPT‑5.6 Sol 仅使用约 1/3 的输出 token 就与 Mythos Preview 不相上下。在 [**ExploitGym**(在新窗口中打开)](https://arxiv.org/abs/2605.11086)³(由加州大学伯克利分校的研究人员与 OpenAI 及其他前沿实验室合作创建的基准)上,GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 模型都显示出随着推理能力的提升,网络安全能力有了显著增强。
## 更强的网络安全能力,更强的防护措施
我们开发了 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna,并配备了迄今为止最强大的防护措施,配置与每个模型的能力相匹配。随着模型能力的增强,我们设计的防护措施能够更好地抵御真实世界的对抗压力,同时保留对合法工作的访问权限,例如代码审查、漏洞研究、补丁开发、调试、安全教育和防御性测试。我们的目标是让被禁止的攻击性活动变得更困难、更不确定、更易被发现,同时不会不必要地限制那些有益的用途。根据我们对模型和防护措施的评估,我们预计这将为合法的防御性工作带来巨大好处,同时有效限制被禁止的攻击性使用。
GPT‑5.6 Sol 在帮助人们发现和修复漏洞方面,比可靠地执行端到端攻击更擅长。随着这些能力的不断进步,我们的首要任务是确保它们能够惠及防御者,他们可以利用这些工具来发现弱点、开发补丁并更广泛地加强系统。
根据我们的[准备框架](https://openai.com/index/updating-our-preparedness-framework/),GPT‑5.6 Sol 并未达到网络安全关键阈值(Cyber Critical threshold,指模型能力达到可能造成严重危害的临界点)。在涉及 Chromium 和 Firefox 的评估中,它识别了漏洞和利用原语(exploitation primitives,指构建攻击的基本组件),但在测试条件下并未自主生成一个完整的、可用的攻击链。尽管如此,基准测试的阈值无法涵盖模型可能被使用或与其他工具结合的所有方式。这种不确定性,加上模型能力的整体跃升,正是我们将模型增强的能力与更强的防护措施和分阶段发布相结合的原因。我们在 [GPT‑5.6 预览系统卡(在新窗口中打开)](http://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview)中分享了有关我们防护措施的更多细节。
## 多层防护体系
没有任何单一的防护措施足以应对坚决或适应性的滥用。在整个 GPT‑5.6 预览中,我们采用了多层防护措施,具体配置因模型而异,并对其进行压力测试以应对真实世界的攻击。这些措施包括:训练到模型中的保护、生成过程中的实时检查、账户级信号、差异化访问、监控、执行和持续测试。
GPT‑5.6 经过训练,会拒绝提供被禁止的网络安全协助,包括当用户试图掩饰其意图或越狱(jailbreak,指绕过模型安全限制)模型时。这些模型级别的防护措施建立了模型应该和不应该帮助什么的第一个边界。
实时网络安全和生物学滥用分类器(classifiers,指用于判断内容是否违规的检测系统)提供了另一层保护,它们在输出生成时进行评估。对于高风险情况,如果检测到潜在违规,生成可能会暂停,同时一个更大的推理模型会审查对话及其上下文。如果输出被评估为不允许,它将在到达用户之前被拦截。
被标记的活动还可能触发跨相关对话和风险信号的账户级审查,这符合我们关于内容保留和审查的条款和政策。通过查看单个对话之外的信息,我们的系统能够区分持续恶意行为和合法的双重用途安全工作(dual-use security work,指既可用于防御也可用于攻击的安全研究),在这些工作中,类似的技术概念可能出现在截然不同的上下文中。
这些层共同作用,使得整体方法比任何单一防护措施都更强大。模型行为降低了有害响应的可能性,实时系统可以在生成过程中进行干预,账户级审查可以识别更广泛的模式,差异化访问则保留了重要的防御性工作,而不会默认广泛提供最敏感的能力。
特别是在预览期间,用户可能会遇到阻止或拒绝某些请求的防护措施。其他请求可能需要更长时间,因为生成过程会暂停以进行额外审查。防护措施有时可能会干预合法工作,特别是在防御性和攻击性活动最初看起来相似的双重用途领域。
这正是预览旨在测试的一部分。我们不仅要了解防护措施是否能限制滥用,还要了解合法用户是否仍然能够可靠且高效地完成正常工作。预览期间的反馈将帮助我们减少不必要的阻止和延迟,改进防护措施对上下文的解读,并在更广泛发布之前创造更流畅的体验。
我们还在与企业客户合作,探索更长期的方案——包括隐私保护检测、客户操作的安全控制,以及根据客户、用户或工作负载的风险进行调整的访问权限——以在支持企业隐私要求的同时推进安全性。
## 通过自动化红队测试提升鲁棒性
当攻击者调整他们的策略时,防护措施也需要保持有效。一种仅适用于一组固定的已知攻击的保护措施,对于前沿模型来说是不够鲁棒的。
这就是为什么我们投入比以往更多的智能和计算资源用于安全,利用我们自己的模型来更快地发现弱点并改进防护措施。我们投入了超过 700,000 个 A100 等效 GPU 小时用于自动化红队测试(red-teaming,指模拟攻击来测试系统安全性),旨在发现通用越狱方法:那些可以在许多提示或上下文中起作用的攻击,而不仅仅是单一狭窄的设置。专注于这些更困难、更通用的攻击,使我们能够超越一组固定的已知故障来测试防护措施。它还让我们能够探索比人工测试单独覆盖的更多的攻击模式,更早地识别故障模式,并缩短从发现弱点到解决它的路径。
除了自动化红队测试,我们还与第三方测试人员合作,进行了广泛的人类专家红队测试,这将在预览期间继续进行。人类红队测试通过测试防护措施来补充自动化工作,这些防护措施需要应对那些试图以我们的系统可能无法预料的方式滥用模型的创意专家。
没有任何评估能够代表每一种产品配置、多步骤攻击或真实世界的工作流程。因此,我们维持一个快速响应流程,以重现、评估、确定优先级并修复新发现的越狱方法,然后将它们添加到我们正在进行的评估中,以便将来能够针对类似的故障进行测试。
## 可用性与定价
在预览期间,GPT‑5.6 模型最初将通过 API 和 Codex 向一组精选的值得信赖的合作伙伴和组织提供。我们计划很快将它们更广泛地提供给使用 ChatGPT、Codex 和 API 的用户。
在这个随 GPT‑5.6 引入的新命名系统中,数字标识模型的代际,而 Sol、Terra 和 Luna 则标识持久的能力层级,这些层级可以按照自己的节奏发展。这个系列共同为人们和开发者在智能、速度和成本之间提供了更清晰的选择。
GPT‑5.6 按每 1M token 定价,涵盖三种模型规格:Sol 为输入 $5 / 输出 $30;Terra 为输入 $2.50 / 输出 $15;Luna 为输入 $1 / 输出 $6。GPT‑5.6 还引入了更可预测的提示缓存(prompt caching,指缓存常用输入以加快速度并降低成本),包括对显式缓存断点和 30 分钟最小缓存生命周期的支持。对于 GPT‑5.6 及更高版本的模型,缓存写入按模型未缓存输入价格的 1.25 倍计费,而缓存读取则继续享受 90% 的缓存输入折扣。
我们还将于 7 月在 Cerebras 上推出 GPT‑5.6 Sol,速度高达每秒 750 个 token,以前所未有的速度为客户带来前沿智能。随着我们扩大容量,最初将仅限选定的客户使用。
我们很高兴能继续从这个预览期学习,并很快将 GPT‑5.6 Sol、Terra 和 Luna 带给更多人。
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1. 我们通过观察模型的线上行为并离线模拟来估算延迟和 API 成本。这些估算考虑了工具调用细节、采样 token 和输入 token。实际结果可能会有很大差异,并取决于我们模拟中未包含的许多因素。我们以快速 API 速度模拟延迟,并以常规 API 定价模拟成本。
2. 所有模型均使用 ExploitBench API 框架进行评估,采用 5 个种子(seeds,指随机初始化的不同起点)和推理连续性。
3. 我们在 alpha API 上运行了 ExploitGym,该 API 的输出响应速度快于我们的公共 API,然后重新缩放以匹配我们的公共 API。当将延迟重新缩放到我们公共 API 的预期速度时,这会导致某些估计延迟超过 2 小时和 6 小时的时间限制,尽管在评估运行中它们被正确遵守。为了在时间敏感的工作中获得更快的速度,我们在 API 中提供优先处理,在 Codex 中提供快速模式。
4. 未报告输出 token、延迟或成本的模型以水平虚线绘制。
* [2026](https://openai.com/news/?tags=2026)
## 作者
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英文原文:[Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model](https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol)