<cite index="13-2">Os modelos avançados da série GPT-5.6 de inteligência artificial da OpenAI se tornaram publicamente disponíveis na quinta-feira (9 de julho de 2026) após um período de visualização limitado no final de junho.</cite> <cite index="14-2">Sol Ultra lidera Terminal-Bench 2.1 com 91,9% em fluxos de linha de comando, superando Claude Mythos 5 da Anthropic (88,0%), enquanto Terra corresponde Fable 5 em raciocínio complexo pela metade do preço.</cite> A família de três níveis vem em Sol (fronteira), Terra (custo-otimizado diário) e Luna (mais rápido/mais barato). <cite index="13-2">GPT-5.6 Sol é o modelo mais forte da série e é sintonizado para trabalho em biologia, química e cibersegurança.</cite>
<cite index="11-5">GPT-5.6 Sol é o modelo mais capaz da OpenAI para cibersegurança, mudando a fronteira de eficiência de desempenho para tarefas de pesquisa de vulnerabilidade e exploração de longo horizonte. Em ExploitBench, GPT-5.6 Sol é competitivo com Mythos Preview usando apenas ~1/3 dos tokens de saída.</cite> <cite index="15-3">Em avaliações SecureBio, GPT-5.6 alcançou as pontuações máximas relatadas incluindo 53,5% no Teste de Capacidades de Virologia, 60,0% em Biologia Molecular e 68,4% em Capacidades de Patogenia Humana—cerca de 9 pontos percentuais acima do GPT-5.5.</cite>
<cite index="12-3">A visualização com fechadura do governo manteve Sol, Terra e Luna disponíveis apenas através da API OpenAI e Codex para um grupo selecionado de parceiros e organizações confiáveis.</cite> <cite index="12-1">Separadamente, a OpenAI está lançando GPT-5.6 Sol em hardware Cerebras a até 750 tokens por segundo em julho de 2026, inicialmente limitado a clientes selecionados conforme a capacidade se expande.</cite> Preços: Sol $5/$30 entrada/saída, Terra $2,50/$15, Luna $1/$6 por 1M tokens. Arquitetos: o precedente de revisão de segurança do governo é significativo—futuros lançamentos de modelos de fronteira podem enfrentar cercação similar. A mudança para preços multi-tier (proporção de custo Sol–Luna: 5x) pressiona as equipes para arquiteturas de roteamento de modelo em vez de padrões padrão-para-melhor-modelo.