GPT-5.5

Zdolność modelu do logicznego wnioskowania, analizowania zależności i wyprowadzania odpowiedzi na podstawie przesłanek.

Zdolność modelu do rozwiązywania problemów wymagających kilku kolejnych kroków rozumowania.

Zdolność modelu do pracy na długim kontekście i utrzymywania spójności przy dużej ilości danych wejściowych.

Zdolność modelu do generowania, analizowania, poprawiania i wyjaśniania kodu.

Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.

Zdolność modelu do generowania odpowiedzi w uporządkowanej formie, np. JSON, list, tabel lub schematów.

Zdolność modelu do interpretowania dźwięku, mowy, tonów i sygnałów audio.

Zdolność modelu do analizowania i interpretowania zawartości obrazów.

Zdolność analizy wideo poprzez przetwarzanie sekwencji klatek.

Zdolność modelu do rozumienia wykresów, trendów, osi, legend i danych wizualnych.

Zdolność modelu do analizowania diagramów, schematów i relacji przedstawionych wizualnie.

Zdolność modelu do odczytywania i interpretowania tekstu znajdującego się na obrazach lub skanach.

Zdolność modelu do rozumienia i generowania treści w wielu językach.

Zdolność modelu do wyznaczania sekwencji działań prowadzących do celu — przewidywania skutków akcji i wyboru optymalnej ścieżki w danym środowisku.

Wiadomości strumieniowe umożliwiają pobieranie treści w czasie rzeczywistym, gdy model generuje odpowiedzi, bez czekania na wygenerowanie całej odpowiedzi. Takie podejście może znacząco poprawić doświadczenie użytkownika, zwłaszcza podczas tworzenia długich treści tekstowych, ponieważ użytkownicy mogą od razu zobaczyć, że odpowiedź zaczyna się pojawiać.

Zdolność do dowolnego łączenia tekstu i obrazu w dowolnej kolejności w ramach jednego polecenia.

Zdolność modelu do łączenia i interpretowania informacji z więcej niż jednej modalności, np. tekstu i obrazu.