OpenAI Выпустила GPT-5.6 Sol, Terra, Luna: Доступ Ограничен Правительством США

OpenAI представила новую языковую модель GPT-5.6, но её доступность строго лимитирована. По распоряжению правительства США, модель распространяется лишь среди небольшого числа одобренных организаций. Тем не менее, лаборатория ИИ раскрыла информацию о возможностях GPT-5.6, которая является конкурентом Mythos.

GPT-5.6 наконец-то стала доступна, спустя два месяца после выхода предыдущей версии. Однако, "доступна" — это громко сказано. В соответствии с указом президента Трампа, OpenAI ограничила развертывание модели лишь некоторыми тщательно отобранными организациями и компаниями. Лаборатория ИИ выражает надежду на максимально широкое распространение модели "в ближайшие недели".

• Белый дом ранее просил OpenAI отложить выпуск GPT-5.6 для дополнительной проверки.

Такая ситуация далека от идеальной и не соответствует интересам OpenAI. Компания заявляет: «Мы не считаем, что подобный процесс государственного контроля доступа должен стать долгосрочной нормой. Он лишает наилучших инструментов пользователей, разработчиков, компании, специалистов по кибербезопасности и международных партнёров, которые в них нуждаются.» OpenAI продолжает сотрудничать с администрацией Трампа для улучшения рамок президентского указа по кибербезопасности.

GPT-5.6: Модель, которую пока можно наблюдать издалека

Таким образом, пользователям придётся пока довольствоваться GPT-5.5, прежде чем они смогут оценить её преемника. Или, точнее, её преемников, поскольку OpenAI выпустила три версии модели:

• GPT-5.6 Sol — представлен как самая мощная модель в линейке. OpenAI утверждает, что она лучше всего подходит для сложных задач, включая написание кода, длительные рассуждения, биологию, кибербезопасность и автономное использование. Sol также оснащён наиболее надёжными системами защиты.
• GPT-5.6 Terra — это промежуточная модель, разработанная для повседневного использования с балансом производительности и стоимости. Её производительность должна быть на уровне GPT-5.5, но при этом в два раза дешевле, обещает OpenAI.
• GPT-5.6 Luna — самая быстрая и доступная модель в линейке. Она предназначена для задач, где скорость и цена важнее, чем максимальная производительность.

В этой линейке можно заметить определённое сходство с моделями Anthropic: Haiku, Sonnet и Opus.

Предлагаются два режима использования: «max», который даёт GPT-5.6 Sol больше времени для обработки сложных задач, и «ultra», который задействует несколько агентов, способных работать параллельно над более объёмными задачами.

GPT-5.6 Sol демонстрирует особую эффективность в задачах, связанных с кодом. В тесте Terminal‑Bench 2.1 стандартная и Ultra версии показывают результаты немного выше, чем у Mythos 5. Однако OpenAI особенно подчёркивает способности модели в кибербезопасности (поиск и эксплуатация уязвимостей). Sol конкурирует с Mythos Preview в тесте ExploitBench, при этом используя лишь треть выходных токенов.

Безопасность во главе угла

OpenAI заверяет, что эти "суперспособности" строго контролируются. Вся цепочка безопасности вокруг GPT-5.6 Sol была значительно усилена: в модель интегрированы защитные механизмы, реализованы системы обнаружения в реальном времени, контроль на уровне учетных записей и дифференцированный доступ в зависимости от сценариев использования.

Цель — усложнить задачу хакерам, желающим использовать эти возможности для проникновения в критически важные инфраструктуры. При этом не блокируется законная работа по поиску и устранению уязвимостей, отладке или обучению. OpenAI отмечает, что определённые действия могут потребовать дополнительной проверки учетной записи для отличия легитимного использования в целях защиты от повторяющегося вредоносного поведения.

«В ходе тестирования с использованием Chromium и Firefox, [GPT-5.6 Sol] выявил ошибки и элементы, которые могли бы быть использованы для создания эксплойта, но не смог самостоятельно сформировать полноценную и функциональную цепочку эксплуатации в условиях проведённых тестов.»

OpenAI особо подчёркивает усилия по противодействию попыткам "джейлбрейка", которые вынуждают модели обходить встроенные меры безопасности. Более 700 000 часов вычислений (в эквиваленте GPU A100) было потрачено на автоматизированный "red teaming": собственные модели OpenAI пытались найти уязвимости в защитных механизмах.

Целью было выявление "универсальных" джейлбрейков, которые могут работать в различных контекстах, а не только для конкретных запросов. Также привлекаются эксперты-люди, и тестирование продолжается на этапе предварительного просмотра. Первые тестировщики могут столкнуться с ограничениями, блокирующими или отклоняющими определённые запросы. Другие запросы могут потребовать больше времени для обработки из-за дополнительных проверок безопасности.

Разумная стоимость токенов

Цены заинтересуют компании, которые активно используют ИИ-агентов для генерации кода и сталкиваются с постоянно растущими счетами. Тарифная сетка GPT-5.6 выглядит следующим образом:

• GPT-5.6 Sol: 5 долларов за 1 миллион входных токенов; 30 долларов за 1 миллион выходных токенов;
• GPT-5.6 Terra: 2,50 доллара за 1 миллион входных токенов; 15 долларов за 1 миллион выходных токенов;
• GPT-5.6 Luna: 1 доллар за 1 миллион входных токенов; 6 долларов за 1 миллион выходных токенов.

Интересно, что цены на Sol идентичны ценам GPT-5.5. Что касается Terra, то она в два раза дешевле при заявленной сопоставимой производительности. Это явный вызов для Anthropic, чьи последние модели отличаются высокой стоимостью.

OpenAI также сообщает, что GPT-5.6 Sol сможет работать на инфраструктуре Cerebras со скоростью до 750 токенов в секунду. Это обеспечит значительно более быстрое время отклика для требовательных корпоративных клиентов, располагающих необходимыми финансовыми ресурсами.

GPT-5.6 также улучшает «кеш запросов» — механизм, существующий в OpenAI с октября 2024 года, который позволяет снизить затраты, когда разработчик многократно использует один и тот же контекст в своих запросах. Новая модель сохраняет многократно используемые элементы запроса в течение как минимум 30 минут; запись в кеш стоит в 1,25 раза дороже, но чтение (повторное использование) получает скидку 90% (против 50% при запуске этой функции). Кроме того, разработчики смогут более точно сегментировать свои промпты, выбирая, какие части сохранять в кеше для последующего повторного использования.