Robocikowo>ROBOCIKOWO
GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol

5.6-sol · Rodzina: GPT
Flagowy model OpenAI GPT-5.6 (najwyzszy tier rodziny GPT-5.6 obok Terra i Luna). GA od 9 lipca 2026. State-of-the-art w kodowaniu (80 Coding Agent Index), knowledge work (53.6 Agents Last Exam), cyber i science. Ceny: 5 USD input / 30 USD output per 1M tokenow.
WyróżnionyLLMModel rozumowania📁 GPT
Okno kontekstowe
400K tokens
tokenów
Max output
128 000
tokenów
Data premiery
9 lipca 2026
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

GPT-5.6 Sol to flagowy model rodziny GPT-5.6 od OpenAI, wypuszczony do general availability 9 lipca 2026 roku po okresie limited preview. Rodzina GPT-5.6 obejmuje trzy tiery: Sol (flagship, 5 USD/30 USD za 1M tokenow input/output), Terra (mid-tier, 2.50 USD/15 USD, konkurencyjny z GPT-5.5) oraz Luna (najtanszy i najszybszy, 1 USD/6 USD). Nazwy Sol/Terra/Luna sa 'durable capability tiers' - beda ewoluowac wraz z kolejnymi generacjami numerycznymi (GPT-6, GPT-7). To rozdzielenie generacji od tier'a marketingowego to nowosc pozycjonowania OpenAI w erze frontier competition.

Wydajnosc: Sol ustanawia nowe state-of-the-art w kilku kluczowych benchmarkach: Artificial Analysis Coding Agent Index 80 (SOTA, +2.8 pkt nad Claude Fable 5 przy polowie output tokenow i 1/3 kosztu), Agents' Last Exam 53.6 (+13.1 pkt nad Fable 5), Terminal-Bench 2.1 88.8% (91.9% w trybie Ultra), BrowseComp 92.2% (Ultra), OSWorld 2.0 62.6% (SOTA, przewyzsza Opus 4.8 przy 85 procent mniej tokenow), GPQA Diamond 94.6%, ExploitBench 73.5% (vs 47.9% GPT-5.5). Kluczowy differentiator vs Anthropic Claude Fable 5: efficiency - Sol z max reasoning osiaga w granicach 1 punktu od Fable 5 na Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 przy 61 procent krotszym czasie i polowie kosztu.

Nowa architektura wydajnosciowa: OpenAI wprowadzil Programmatic Tool Calling (Responses API) - model pisze i uruchamia lightweight programy w pamieci ktore koordynuja narzedzia, przetwarzaja intermediate results, monitoruja progress i wybieraja nastepna akcje. Redukuje tool-heavy tasks o do 38 procent input tokenow bez utraty jakosci (dane Clio). Dodatkowo trzy poziomy reasoning: medium/high (default), xhigh (extended), max (najwyzszy - wiecej czasu na eksploracje alternatyw i weryfikacje), ultra (koordynuje 4 agentow rownoleglych po default, do 16 w API - wyzsze uzycie tokenow ale silniejsze wyniki i krotszy time-to-result).

Zastosowania i integracje: GPT-5.6 to podstawowy model dla ChatGPT (Plus/Pro/Business/Enterprise) na medium+ effort, ChatGPT Work / Codex (Plus/Pro/Business/Enterprise), OpenAI API z Responses endpoint. Kluczowe wdrozenia: Cursor (President Oskar Schulz: 'jeden z najsilniejszych na CursorBench'), Notion (Simon Last: 'najsilniejszy problem-solver, agenci na Terra rownowaznie do GPT-5.5 przy polowie kosztu'), Microsoft 365 Copilot (preferred model od 9 lipca 2026), Cognition Devin, Shopify, Ramp, Figma Make, Canva, Cisco AI, Legora, Lovable, Base44, Rogo, Model ML, Basis, Balyasny, Triple Whale, Qodo, PlayCo, Clio. Model jest ZDR-compatible (Zero Data Retention) w Responses API - kluczowe dla enterprise klientow.

Bezpieczenstwo i limity: GPT-5.6 dostal najbardziej rozbudowany safety stack OpenAI do daty - layered guardrails, real-time checks, monitoring, account-level enforcement, reasoning monitor. W cyberbezpieczenstwie: Sol blokuje ~10x wiecej potentially harmful activity vs poprzednie modele, ale zachowuje defensive capability przez OpenAI Daybreak Trusted Access for Cyber program. Model NIE przekracza Critical threshold w biologii ani cybersecurity per OpenAI Preparedness Framework. Kluczowe ograniczenia: (a) closed weights (brak self-hosting), (b) polityczna kontrowersja przed release - wg doniesien wdrozenie bylo wstrzymywane przez administracje Trumpa ze wzgledow bezpieczenstwa narodowego, (c) fine-tuning niedostepny na starcie GA (custom deployments przez enterprise partnership), (d) knowledge cutoff listopad 2025 (nowszymi eventami wymaga web search tool).

Klasyfikacja
LLMModel rozumowania
Rodzina: GPT
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 400K tokens
Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, audio

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
400K tokens
tokenów
Max output tokens
128 000
tokenów na odpowiedź
Knowledge cutoff
1 lis 2025
Data graniczna wiedzy
Licencja
OpenAI proprietary (Terms of Use)
Wymagania sprzętowe
Model hostowany wylacznie w chmurze OpenAI (Azure OpenAI + wlasne data centers). Brak self-hosting - closed weights. Klient uzyskuje dostep przez API OpenAI, Azure OpenAI, lub interfejsy ChatGPT/Codex.
Funkcje:Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimageaudio
⬆ Wyjście (Output)
text

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Zaawansowane rozumowanie
Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.
Kategoria: reasoning
Adaptacyjny wysiłek rozumowania
Model sam decyduje ile 'myślenia' poświęcić na konkretne zapytanie: proste pytania odpowiadane szybko, złożone problemy dostają więcej cykli inferencji. Cecha GPT-5.1 (Instant i Thinking) skracająca czas dla łatwych zadań, wydłużająca dla trudnych.
Kategoria: reasoning
Rozszerzony tryb rozumowania
Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Obsługa komputera
Zdolność modelu do obsługi interfejsu komputera poprzez interpretację zrzutów ekranu oraz generowanie akcji takich jak kliknięcia, wpisywanie tekstu i nawigacja po aplikacjach.
Kategoria: planning
Rozumienie wykresów
Odczyt i interpretacja wykresów, tabel i diagramów.
Kategoria: vision
Rozumowanie po diagramach
Zdolność modelu do analizowania diagramów, schematów i relacji przedstawionych wizualnie.
Kategoria: reasoning
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Wyjście strumieniowe
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.
Kategoria: reasoning

Wyniki benchmarków

10 benchmarków
Agents' Last Exam
score · Sol z max reasoning; +13.1 pkt vs Claude Fable 5 z adaptive reasoning; +11.4 pkt przy medium reasoning za ~25 procent kosztu Fable 5.
53.6points
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1
index_score · Sol z max reasoning; SOTA, +2.8 pkt nad Claude Fable 5, przy mniej niz polowie output tokenow, mniej niz polowie czasu i ~1/3 kosztu.
80points
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
SWE-Bench Pro
pass · Sol single-agent. Ultra multi-agent osiaga wyzsze wyniki. Dla porownania: Fable 5 = 80%, Opus 4.8 = 69.2%, GPT-5.5 = 59.4%.
64.6%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
Terminal-Bench 2.1
pass · Sol single-agent; Ultra osiaga 91.9%. State-of-the-art dla real terminal engineering workflows.
88.8%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
OSWorld 2.0
pass · State-of-the-art w computer use. Sol przewyzsza Claude Opus 4.8 przy 85 procent mniej output tokenow.
62.6%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
BrowseComp
pass · Sol Ultra multi-agent (16 agents); Sol single-agent = 90.4%. SOTA dla agentic browsing tasks.
92.2%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
ExploitBench
pass · Progress od dostep do vulnerable code przez arbitrary code execution. GPT-5.5 = 47.9%.
73.5%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
GPQA Diamond
pass · Graduate-level physics/biology/chemistry. Klucz benchmark akademicki.
94.6%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
FrontierMath Tier 4 (v2)
pass · Najtrudniejszy tier matematyki na frontier level. Fable 5 = 87.8%.
83%
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release
Artificial Analysis Intelligence Index v4.1
index_score · Sol z max reasoning; w granicach 1 punktu od Fable 5 przy 61 procent krotszym czasie i ~polowie kosztu.
58.9points
📅 9 lip 2026📄 OpenAI GPT-5.6 Release