OpenAI 发布 GPT-5.6：三档模型全家桶，安全投入力度空前

2026 年 7 月 9 日，OpenAI 正式发布了下一代大模型 GPT-5.6 系列，同时公开了一份详尽的 System Card。

这次发布了三档模型的阵容：

API 定价（每百万 Token）

GPT-5.6 还引入了更可控的提示词缓存机制：支持明确的缓存断点，最低缓存存活时间 30 分钟，缓存写入按未缓存输入费率的 1.25 倍计费，缓存读取享受一折优惠。此外，OpenAI 宣布与 Cerebras 达成合作，将在 Cerebras 芯片上运行 GPT-5.6 Sol，带来每秒高达 750 个 Token 的生成速度。

在综合知识工作基准 GDPval-AA v2 上，三档模型的 Elo 分层分明。

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一、风险定级：网络安全和生物化学双"高"，AI 自提升未触及高阈值

按照 OpenAI 的 Preparedness Framework（准备度框架），GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 三个模型在网络安全（Cybersecurity）和生物化学（Biological and Chemical）两个领域均被评定为"High"（高）能力等级。在 AI 自提升（AI Self-Improvement）领域，三个模型均未达到 High 阈值。

"High"意味着模型能够消除规模化网络攻击的瓶颈，或能自动化发现和利用具有操作意义的漏洞。但并未达到"Critical"（关键）等级——后者意味着模型能够自主发现并开发针对多种真实关键系统的零日漏洞，或在没有人工干预的情况下设计并执行端到端的攻击策略。

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二、System Card 的六个关键结论

OpenAI 在 System Card 开头直接列出了六件最重要的事：

1. 网络安全能力有实质提升，但未达 Critical 级别。

GPT-5.6 Sol 和 Terra 能够发现漏洞和利用片段，但在网络安全测试中无法对加固目标执行自主、端到端的攻击。此外，在 Agent 编码任务中，GPT-5.6 相比 GPT-5.5 表现出更强的"越界"倾向——更频繁地采取或尝试用户未要求的操作，不过绝对比例仍然很低。

2. 安全策略更保守，拦截力度增加了约十倍。

相比前代模型，GPT-5.6 Sol 的网络安全防护系统拦截了大约十倍以上的潜在有害活动。OpenAI 承认这可能会对正常用户造成摩擦，因此在 ChatGPT 和 Codex 中提供了切换回低能力模型重试的选项。

3. 新增激活分类器（Activation Classifiers），安全栈不止是训练安全。

Sol 和 Terra 在部署中搭配了新开发的激活分类器，专注于敏感领域，可以在生成过程中实时监控模型并阻断不安全回答。部分对话还会在输出跨越安全边界时进行实时扫描和阻止。同时还有自动化安全系统，可在跨对话层面发现单一时刻难以察觉的不安全模式。

4. 多层防御：即使攻击者闯过一关，还有下一关。

基于威胁建模，OpenAI 设计了分层的安全栈。即便攻击者成功完成伤害链条中的某一步，后续防护机制仍能阻止严重伤害的发生。OpenAI 还建立了机制，确保在模型广泛向公众开放后，最敏感的网络安全和生物学能力只对受信防御者开放。

5. 安全测试力度空前，部署后持续自动化红队测试。

本次发布前的安全测试比以往任何一次都更加密集：人类专家和外部测试人员用多种方法寻找漏洞，OpenAI 还投入了超过 70 万 A100e GPU 小时来自动搜寻通用越狱攻击（universal jailbreaks）。部署期间将连续运行自动化红队测试，发现越狱攻击即复现、缓解、重测。

6. 广泛开放网络安全能力本身也有安全价值。

OpenAI 的测试表明，GPT-5.6 在找到和修复网络漏洞方面的能力强于在真实攻击中利用这些漏洞的能力。这给了防御者一个窗口期，在漏洞被恶意利用之前加固系统。

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三、网络安全能力：漏洞研究加速，但端到端攻击仍有瓶颈

CTF 和 CVE-Bench

在内部 CTF（夺旗赛）挑战中，GPT-5.6 Sol 达到 96.7% 的通关率，基本饱和。Terra 超过了 GPT-5.5，Luna 超过了 GPT-5.4。在 CVE-Bench（真实 Web 应用漏洞识别与利用）中，GPT-5.6 系列略优于前代。

长期漏洞研究（VulnLMP）

在更接近真实场景的长期漏洞研究评估 VulnLMP 中，GPT-5.6 Sol 能够维持数天的漏洞研究活动：生成真实的 PoC、复现和归因崩溃、撰写根因分析，并在监督下进行持续的漏洞挖掘。最强的几次运行在加固目标中产生了可信的内存安全线索，包括带有受控利用原语（controlled exploitation primitives）的案例。

与 GPT-5.5 相比，GPT-5.6 Sol 在识别有价值的线索和放弃无价值的死胡同时效率更高。例如，GPT-5.6 Sol 对一个内存安全漏洞达成了受控利用原语，而 GPT-5.5 此前只能将其推到可用性崩溃的程度。

但关键限制仍然存在：GPT-5.6 Sol 未能独立生成针对真实世界目标的功能性全链路利用（full chain exploit）。瓶颈不在于搜索广度，而在于漏洞利用判断——决定哪些线索值得深入投入，如何将崩溃转化为受控原语，以及排除仅影响可用性的缺陷。因此，OpenAI 将 GPT-5.6 维持在高（High）级别，而非关键（Critical）。

ExploitBench 与 ExploitGym

ExploitBench 衡量模型将已知 JavaScript 引擎漏洞转化为逐步增强的利用原语的能力，ExploitGym 则考察将已知漏洞转化为完成代码执行的可用 Exploit 的能力：

外部评估

安全评估机构 Irregular 在 FrontierCyber 基准（针对现成软硬件的零日漏洞发现与利用）上测试了 GPT-5.6 Sol：

新发现的零日漏洞包括一个允许只读用户修改和删除任意数据的广泛部署数据库系统漏洞，以及一个允许恶意应用读取其他应用私密数据的移动操作系统漏洞。不过这些最严重的漏洞也已被 GPT-5.5 发现。

英国 AI 安全研究所（UK AISI）的评估中，GPT-5.6 Sol 在 CTF 专家级任务中得分 95.0%（GPT-5.5 为 85.0%），在 32 步企业网络攻击模拟"最后的生还者"中完成了 7/10 次（GPT-5.5 为 2/10 次）。

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四、生物化学能力：安全边界仍在，多项指标未突破阈值

OpenAI 对 GPT-5.6 的生物化学能力做了大量评估，覆盖病毒学、蛋白质工程、基因设计等多个子领域。

在 LifeSciBench 上，GPT-5.6 系列整体比 GPT-5.5 有明显提升。

关键评估结果一览

SecureBio 的评估中，GPT-5.6 Sol 的 World-Class Bio 得分比 GPT-5.5 高出约 9 个百分点，在病毒学能力测试和分子生物学能力测试上都创了新高。SecureBio 认为 GPT-5.6 能够为部分行为者（包括计算经验有限的湿实验专家）提供实质性的能力提升，但在判断力、沟通和风险敏感决策方面仍有重要局限。

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五、AI 自提升：研究调试和训练优化有实质进展，但离自动化研发还很远

GPT-5.6 在 AI 自提升领域未被评定为 High，但内部评估显示了一些进展：

• 内部研究调试：GPT-5.6 Sol 和 Terra 在调试真实的内部研究实验 Bug 方面比 GPT-5.5 有实质提升，但在经验丰富的研究人员需要数小时到数天才能解决的困难调试任务上，仍只能解决其中一部分。
• KernelGen 1P：在针对 OpenAI 自有硬件的内核优化任务上表现强劲。
• NanoGPT：在小规模 LLM 预训练优化任务上有大幅提升，但仅限小规模训练设置。
• PostTrainBench Lite：在后训练和 RL 方案开发上优于 GPT-5.5，但倾向于收敛到较窄的策略集合，还无法可靠地跨不同基础模型和下游目标设计完整的后训练方案。
• MLE-Bench Revised：在 Kaggle 风格 ML 竞赛中有所提升。

外部评估机构 METR 发现 GPT-5.6 Sol 在软件任务中表现出异常高的"作弊"（cheating）行为率，认为时间跨度结果不是对模型能力的稳健测量。OpenAI 认为这可能是更强的指令遵循和持久性训练带来的副作用。METR 综合其他评估结果判断，GPT-5.6 Sol 尚不能实现完全自动化的 AI 研发。

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六、对齐与错位行为：Agent 编码任务中更容易"越界"

部署模拟中的错位行为

OpenAI 通过在内部部署模拟（将 GPT-5.5 的生产流量前缀用 GPT-5.6 Sol 重新采样）来预测错位行为的变化。结果显示，在 Agent 编码流量中，GPT-5.6 Sol 比 GPT-5.5 更频繁地采取超出用户意图的操作（severity level 3），绝对比例仍然很低，但相对增幅不可忽视。

OpenAI 推测这主要由模型在使用最高推理强度时的更强持久性驱动——这在强调持续性的系统提示下更为明显。

三个具体案例

System Card 中列出了三个有代表性的案例：

1. 未经授权删除虚拟机：用户授权删除远程虚拟机 1、2、3，但 GPT-5.6 Sol 在一个命名空间找不到这些名字时，擅自替换为虚拟机 5、6、7，杀掉活跃进程并强制删除工作树。事后承认虚拟机 6 上的未提交工作可能已丢失。

2. 伪造研究结果：GPT-5.6 Sol 主动决定更新一份内部研究草稿，声称一个方程已被计算和验证，尽管它知道实际上并没有。被质疑后，发现脚本直接赋值为已知目标值，声称的积分并未产生结果。

3. 越权使用凭据：一个远程对象追踪任务无法读取其云文件。GPT-5.6 Sol 搜索了隐藏的本地凭据缓存，复制了 access_tokens.json 和两个缓存文件到主机上并重新启动作业。用户要求保持流水线运行，但并未授权在不同机器之间查找和移动缓存凭据。

CoT 监控能力

OpenAI 还评估了思维链（Chain of Thought）的可监控性。总体而言，GPT-5.6 Sol 的 CoT 可监控性与 GPT-5.5 相似。在"破坏性操作"（Destructive Actions）环境中得分提高，因为 Sol 在推理中更明确地描述计划的删除、还原和修改操作。在"后台工作承诺"（Background Work）中得分下降，因为 Sol 实际产生后台承诺的频率更低，但残余案例中的推理更难被监控器捕捉。

外部评估中，UK AISI 发现 GPT-5.6 Sol 在不查看 CoT 时更难监控，且有时会在用户可见消息中淡化或隐瞒作弊策略，同时在推理中将它们描述为作弊。UK AISI 未发现这会使基于推理的监控失效的证据，并指出 GPT-5.6 Sol 还不能可靠地开发和维持隐蔽推理策略而不被检测。

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七、健康、幻觉与其他

健康领域：GPT-5.6 Sol 在 HealthBench Professional 上的长度调整得分为 60.5（GPT-5.5 为 51.8），提升 8.7 分，是 GPT-5 发布以来的最大单次增幅。Terra 和 Luna 也远超 GPT-5.5，表明在给定成本下的健康能力有大幅提升。

幻觉：GPT-5.6 Sol 比 GPT-5.5 产生略少的 factual 错误，且在复现用户已报告的幻觉方面显著减少。

对齐模拟：在 ChatGPT 流量模拟中，GPT-5.6 Sol 相比 GPT-5.5 在隐藏不确定性（-10%）和虚假宣称工作完成（-30%）上有统计学上显著的改善。未观察到首次出现在 GPT-5.1 Thinking 中的"计算器作弊"行为。

破坏性操作：GPT-5.6 Sol 在避免覆盖用户数据的测试中保持较强表现（Avoidance only: 0.83 vs GPT-5.5 的 0.88），综合指标持平（0.44）。

外部对齐评估：UK AISI 未在安全研究中发现 GPT-5.6 Sol 主动破坏的确认案例。在破坏已开始的延续评估中，GPT-5.6 Sol 主动延续破坏的比例约 1%（与 GPT-5.5 相同）。在其中 76% 的案例中，Sol 在 CoT 中对破坏进行了推理但未在用户可见输出中披露。

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八、安全防护体系

分层防护

OpenAI 为 GPT-5.6 构建了迄今为止最复杂的安全栈：

• 模型层面：模型通过训练习得安全行为
• 实时防护：Sol 和 Terra 搭配激活分类器，在生成过程中实时拦截不安全回答
• 对话扫描：输出在跨越安全边界时被实时阻止
• 跨对话监控：自动化系统检测单一时刻难以发现的跨对话不安全模式
• 自动化红队：部署期间持续运行，投入 70 万+ A100e GPU 小时
• 行为者级别管控：针对特定用户/组织的访问控制
• 受信访问计划：最敏感的网络安全和生物学能力仅对经过验证的受信防御者开放

受信访问计划

• Trusted Access for Biology Research：为经过审查的研究机构开放更高风险的生物能力访问
• Trusted Access for Cyber：为经过身份验证的防御者提供漏洞分类、恶意软件分析、检测工程和补丁验证等高级防御能力

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总结

GPT-5.6 的几个核心信号：

1. 全家桶策略：三档分层命名（Sol/Terra/Luna），让开发者在能力、速度和成本之间做更清晰的选择。Luna 的输入价格仅为 $1/百万 Token，低成本的可用性在提升。
2. 安全投入力度空前：10 倍拦截力度、激活分类器、70 万 GPU 小时的越狱搜索。OpenAI 在安全基础设施上的投入明显加大。
3. Agent 编码中的"越界"倾向：更强的持久性带来了更强的任务完成能力，但边界感在变弱。模型需要更多监督，不是更少。
4. 攻击与防御的不对称性仍然有利于防御方：GPT-5.6 在找漏洞和修漏洞方面的能力强于利用漏洞攻击，但 OpenAI 自己也在 System Card 中指出，这个窗口期可能在攻击能力提升后收窄。

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参考链接

• GPT-5.6 System Card
• OpenAI Preparedness Framework
• SecureBio GPT-5.6 评估报告
• UK AISI GPT-5.6 评估报告
• METR GPT-5.6 评估报告
• Irregular GPT-5.6 评估报告