OpenAI официально запускает GPT-5.6 Sol, Terra и Luna

Три новые версии большой языковой модели OpenAI — GPT-5.6 Sol, Terra и Luna — теперь доступны широкой публике после нескольких недель задержки, вызванной рассмотрением в Белом доме.

Обновление (9 июля): После нескольких недель ограниченного доступа GPT-5.6 наконец получил одобрение администрации Трампа на полноценный запуск для широкой аудитории.

Исходная статья (26 июня): Выпуск GPT-5.6 состоялся через два месяца после предыдущей версии большой языковой модели OpenAI. Однако изначально доступ к ней был сильно ограничен: по указу президента Трампа развертывание было лимитировано избранным организациям и компаниям. OpenAI выражала надежду на возможность широкого распространения модели "в ближайшие недели".

Ранее Белый дом запросил у OpenAI отсрочку запуска GPT-5.6 для проведения экспертизы.

OpenAI выразила недовольство такой ситуацией, заявив: "Мы не считаем, что подобный процесс государственного доступа должен стать долгосрочной нормой. Он лишает пользователей, разработчиков, компании, специалистов по кибербезопасности и международных партнеров необходимых им лучших инструментов". Компания продолжает сотрудничать с администрацией Трампа для улучшения рамок президентского указа по кибербезопасности.

GPT-5.6: Обзор новых моделей

Таким образом, пользователям пришлось временно довольствоваться GPT-5.5, ожидая возможности оценить его преемника. Или, точнее, преемников, поскольку OpenAI выпустила свою модель в трех версиях:

• GPT-5.6 Sol — самая мощная модель, предназначенная для выполнения сложных задач: написания кода, продолжительных рассуждений, работы в области биологии, кибербезопасности и использования в качестве агента. Sol также оснащен самыми строгими мерами безопасности.
• GPT-5.6 Terra — это промежуточная модель для повседневного использования, предлагающая баланс между производительностью и стоимостью. Ее производительность сопоставима с GPT-5.5, но при этом она в два раза дешевле.
• GPT-5.6 Luna — быстрая и доступная модель, ориентированная на сценарии, где скорость и цена важнее максимальной производительности.

Эта линейка моделей перекликается с предложениями Anthropic: Haiku, Sonnet и Opus.

Для GPT-5.6 Sol доступны два режима использования: "max", предоставляющий модели больше времени для обработки сложных задач, и "ultra", задействующий несколько агентов для параллельной работы над более объемными запросами.

GPT-5.6 Sol демонстрирует высокую производительность в задачах, связанных с кодом. В бенчмарке Terminal-Bench 2.1 стандартная и Ultra-версии показывают результаты, немного превосходящие Mythos 5. OpenAI особо выделяет возможности модели в области кибербезопасности (поиск и эксплуатация уязвимостей). Sol конкурирует с Mythos Preview на ExploitBench, используя при этом всего треть выходных токенов.

Приоритет безопасности

OpenAI заверяет, что эти мощные возможности находятся под строгим контролем. Система безопасности GPT-5.6 Sol была значительно усилена: защитные механизмы встроены непосредственно в модель, используются системы обнаружения в реальном времени, контролируется доступ на уровне учетных записей, а также применяется дифференцированный доступ в зависимости от сценария использования.

Цель этих мер — затруднить злоумышленникам использование возможностей модели для взлома конфиденциальных инфраструктур, при этом не препятствуя легитимной работе по поиску и устранению уязвимостей, отладке и обучению. OpenAI отмечает, что некоторые действия могут инициировать проверку учетной записи, чтобы отличить законное оборонительное использование от повторяющегося вредоносного поведения.

"При оценке Chromium и Firefox [GPT-5.6 Sol] идентифицировал ошибки и элементы, которые могли бы быть использованы для создания эксплойта, однако не смог самостоятельно создать полную и функциональную цепочку эксплуатации в протестированных условиях."

OpenAI особо подчеркивает усилия по противодействию попыткам "джейлбрейка", которые вынуждают модели обходить меры безопасности. Более 700 000 часов вычислений (эквивалент GPU A100) было потрачено на автоматизированное тестирование безопасности (red teaming), когда собственные модели OpenAI пытались найти уязвимости в защитных механизмах.

Цель заключалась в выявлении "универсальных" джейлбрейков, которые могут работать в различных контекстах, а не только для конкретного запроса. К тестированию также привлечены эксперты-люди, и испытания продолжаются на этапе предварительного просмотра. Первые тестировщики могут столкнуться с ограничениями, которые будут блокировать или отклонять определенные запросы. Другие запросы могут потребовать больше времени для обработки из-за дополнительных проверок безопасности.

Доступные токены

Ценовая политика будет особенно интересна компаниям, активно использующим ИИ-агентов для генерации кода, где стоимость вычислений может быстро расти. Тарифы на GPT-5.6 выглядят следующим образом:

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

Примечательно, что цены на Sol идентичны ценам GPT-5.5. А Terra, при заявленной схожей производительности, стоит в два раза дешевле. Это является прямым конкурентным ответом Anthropic, чьи последние модели отличаются высокой стоимостью.

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

GPT-5.6 также улучшает "кеш запросов" — механизм, внедренный OpenAI в октябре 2024 года, который снижает затраты, когда разработчик многократно использует один и тот же контекст в своих запросах. Новая модель сохраняет многократно используемые элементы запроса как минимум на 30 минут; запись в кеш стоит в 1,25 раза дороже, но чтение (повторное использование) теперь получает скидку 90% (по сравнению с 50% при запуске функции). Кроме того, разработчики смогут более гибко сегментировать свои промпты, выбирая части для кеширования и последующего повторного использования.