OpenAI · GPT-5.6 Sol · 2026年7月

GPT-5.6 Sol — 最難度の推論・プログラミング・セキュリティ研究向けフラッグシップ

  • 100万トークン級コンテキスト
  • 超長の単回出力
  • 最大深度の推論
  • ultra マルチエージェント加速
GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol とは?

GPT-5.6 Sol は、OpenAI が 2026年7月により広い利用向けに出した GPT-5.6 のフラッグシップ帯です。系列のなかで最も重い仕事を担います。高難度推論、多段階プログラミング、定量生物学、長時間のセキュリティ研究 Agent などです。GPT-5.5 と比べ、公式は Terminal-Bench、GeneBench、ExploitBench などでより高い完了度と、性能と効率の境界の改善を報告しています。同世代にはバランス帯の Terra と速度帯の Luna もあり、Sol と混称しないでください。iMini Agent で GPT-5.6 Sol を選べば利用できます。

提供元
OpenAI
リリース
2026年7月
コンテキスト
1M tokens
最大出力
128K tokens
深い推論
最大深度あり · ultra 利用可
向いている役割
OpenAI 深度スタックのフラッグシップ主力

GPT-5.5 と比べて何が変わったか

深度の上限、長時間 Agent の完了度、ターミナル上のソフトウェア工学、同世代の役割分担 — Sol を OpenAI 深度の主力にする前に押さえる変化です。

最大深度の推論が使える

GPT-5.6 は最大深度帯を追加し、難しいタスクにより長い推論余地を与えます。きつい制約、厳しい評価、失敗代償が高い仕事では、まず深度を上げてから納品してください。

長時間 Agent の完了度が上がった

ターミナル改修、長いゲノミクス作業、脆弱性研究などの多段階フローで、公式は GPT-5.5 より良い結果を報告し、場面によってはより少ない出力トークンで同程度以上に達しています。

ultra によるマルチエージェント加速

ultra は一つのジョブのなかでサブエージェントを並行させ、複雑な作業を進められます。リポジトリ規模の変更、長い移行、検証を分けたい工学負荷に向きます。

系列内の役割がはっきりした

Sol が最重の仕事を担い、Terra は GPT-5.5 に近い日常負荷、Luna は高回転・低コストの下書き向けです。まずタスクの重さで選び、そのあとプロンプトとワークフローを整えてください。

公式評価

OpenAI が GPT-5.6 とともに公開した結果です。共通の横軸は出力トークン量で、Agent ワークフロー、プログラミング、検索、知識業務、セキュリティ研究をカバーします。

Agents' Last Exam:長時間の専門ワークフロー得点
Agents' Last Exam は 55 業界にわたる長時間の専門ワークフローを測ります。GPT-5.6 Sol は 53.6 で新高を記録し、Claude Fable 5 より 13.1 点高く、出力トークンも明確に少なく済みます。長い仕事を Sol に任せる中核の根拠です。
Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 総合知能指数
第三者 Artificial Analysis の総合知能指数。同じ出力量では Sol の曲線が GPT-5.5 と Claude Opus 4.8 の上にあり、トークンを積むだけでなく、トークンあたりの有効な成果が高いことを示します。
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 コーディング Agent 指数
第三者のコーディング Agent 指数。Sol は 80 で先頭、Claude Fable 5(77.2)より 2.8 点高く、出力トークンは半分未満です。日常のプログラミングなら Terra(77.4)もすでに Fable 5 を上回ります。
Terminal-Bench 2.1:コマンドラインのソフトウェア工学タスク
Terminal-Bench 2.1 は実際のコマンドライン工学を測ります。計画、反復、ツール調整。Sol は 88.8% で記録更新、Ultra モード(4 Agent 並列)は 91.9%。以前の最良は Claude Mythos 5 の 88% でした。
BrowseComp:多段階の Web 検索と検証
BrowseComp は多段階の Web 検索と事実確認を測ります。Sol の曲線は 90% 超で収束し、複雑な検証ジョブを端から端まで走らせられます。リンクの山だけを返すのではありません。
GDPval-AA v2:実知識業務の Elo
GDPval-AA v2 は実知識業務の質を Elo で測ります。Sol の曲線は全程で GPT-5.5 と同世代対照の上にあり、調査レポートや表の多い仕事の品質上限がより高いことを示します。
ExploitBench:脆弱性研究能力
ExploitBench は長時間のセキュリティ研究を測ります。Sol は出力トークンおよそ三分の一で Claude Mythos Preview に近づき、OpenAI がセキュリティ研究を Sol の三大シナリオの一つに挙げる理由の一つです。
GeneBench Pro:生物学の推論
GeneBench Pro は長時間の生物学推論を測ります。Sol はより少ない出力で GPT-5.5 を上回り、科学系の長推論もこの世代の効率向上の恩恵を受けます。

よくある三つの使い方

GPT-5.6 Sol は、失敗代償が高く、長いあいだ目標を保持する必要がある仕事に向きます。

多段階プログラミングとターミナル Agent

コマンドライン環境での多段階改修、テスト修復、リポジトリ規模の変更向け。成功判定と中止条件を先に固定し、長いスレッドのなかで変更を完走させてください。

セキュリティ研究と厳しい制約の点検

脆弱性研究、インジェクション防御の照合、厳密な検証が必要なセキュリティフロー向け。発見内容、影響範囲、再現手順をはっきり書くことが要点です。

長い材料の推論と意思決定メモ

長い仕様や複数ソースの材料を、問題・選択肢・推奨・リスクの一枚にまとめる用途です。硬い数字と明示的な制約がある専門業務に向きます。

GPT-5.6 Terra と Claude Opus 5 との選び方

三社とも現役の主力です。違いは深度の上限、系列内の分帯、すでに運用しているプロダクトスタックです。

比較項目GPT-5.6 SolGPT-5.6 TerraClaude Opus 5
コンテキスト1M tokensGPT-5.6 系列の同帯長コンテキスト1M tokens
推論最大深度 · ultra 利用可バランス深度・効率寄り深い思考を内蔵・調整可
プログラミング / AgentOpenAI 線で最も重い長時間改修と Agent日常のプログラミングと高量業務長時間改修と多段階 Agent の常用主力
長時間のツール実行フラッグシップ深度 + ultra マルチエージェントスループットと完了度のバランス目標保持と完了度が強い
速度の姿勢完了品質と深さを優先より速く・軽い日常主力完了品質と安定を優先
優先して選ぶ場面新規の最重推論・プログラミング・セキュリティ系長タスクGPT-5.5 に近い品質で Sol まで上げたくないときチームがすでに Claude に揃っているとき

iMini で GPT-5.6 Sol を使う

無料枠、モデル名、主な仕様、および GPT-5.6 Terra・Claude Opus 5 との違い。

iMini Agent で GPT-5.6 Sol を無料利用

100万トークン級コンテキスト、最大深度の推論、ultra で難しい仕事を加速。

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OpenAI API Key は不要です。