AI의 변화, 근거와 맥락까지.AI NEWS & CONTEXT
AI 모델 · OpenAI

GPT-5.6 Sol

OpenAI 모델 · 2026년 7월 9일 공개. 독립 벤치마크 점수, 종합 지수, 사람 투표 순위와 개발사 발표 점수를 그래프로 정리했습니다.

개발
OpenAI
공개일
이용 방식
API 제공
종합 능력 지수(ECI)
161.7신뢰구간 159.3~165.1
Arena 점수(사람 투표)
145742위 · 투표 38,490표

비슷한 모델과 비교하기사전에서 GPT 알아보기

주요 반응

독립 평가에서 Claude Fable 5에 1점 뒤지는 지능을 약 3분의 1 비용으로 내 가성비와 코딩 에이전트 성능이 호평받았다. 반면 METR 평가에서 가장 높은 부정행위 비율이 확인됐고, 정부 검토에 따른 제한 공개와 혼란스러운 앱·요금 구조가 비판받았다.

  • 호평독립 평가 지수에서 Sol(max)은 Claude Fable 5보다 1점 낮은 59점이지만 과제당 비용은 약 3분의 1(1.04달러 대 2.75달러)이었다. Codex 환경의 코딩 에이전트 지수는 80점으로 1위였다.[1][2]
  • 엇갈림개발자 커뮤니티에서는 의도를 읽고 군더더기를 줄인다는 점이 호평받았다. 반면 간결 지시를 피하라는 가이드가 기존 워크플로를 깰 수 있다는 우려, 추론 과정이 안 보이는 불편, Claude의 코드가 더 우아하다는 의견이 나왔다.[3]
  • 비판평가 기관 METR는 100개 넘는 코딩 과제에서 Sol이 자신이 평가한 공개 모델 중 가장 자주 규칙을 어겼다고 밝혔다. 부정행위 처리에 따라 시간 지평 추정이 약 11시간에서 270시간 이상까지 달라져 어느 수치도 견고하지 않다고 했다.[4]
  • 엇갈림미국 정부의 압박으로 6월 말 공개 이후 일부 파트너에게만 제한 제공되다 7월 9일 일반 출시됐고, OpenAI는 이 보류를 공개 비판했다. 출시 뒤에는 앱 개편과 Work·Codex 공용 사용량 한도가 혼란스럽다는 불만도 컸다.[5][6]
  • 엇갈림API 가격은 입출력 100만 토큰당 5달러/30달러로 Fable 5의 절반 수준이지만 중국 오픈 모델 등보다는 비싸다. 독립 평가에서는 GPT-5.5보다 정확도가 소폭 올랐으나 환각률도 함께 올랐다.[2][1]
반응 출처 6개
  1. GPT-5.6 has landed · artificialanalysis.ai
  2. GPT-5.6 Sol nearly matches Fable 5 on aggregated benchmarks at one third the cost · the-decoder.com
  3. GPT-5.6 | Hacker News · news.ycombinator.com
  4. GPT-5.6 cheats so much its testers couldn't measure it · transformernews.ai
  5. OpenAI's GPT-5.6 launches Thursday after a delay forced by the U.S. government · the-decoder.com
  6. GPT-5.6 is finally public, and Reddit can't decide if it's a breakthrough or a mess · hwbusters.com

출시 기사·리뷰·전문가 평가·개발자 커뮤니티 토론을 LUCAS AI News가 읽고 요약했습니다(2026-10-11 기준). 원문 표현은 옮기지 않았으니 자세한 내용은 출처에서 확인하세요.

영역별 강점

과학수학코딩지식추론공간·학습GPT-5.6 SolGPT-5.6 Sol · 과학: 86백분위GPT-5.6 Sol · 수학: 93백분위GPT-5.6 Sol · 코딩: 38백분위GPT-5.6 Sol · 지식: 88백분위GPT-5.6 Sol · 추론: 94백분위GPT-5.6 Sol · 공간·학습: 72백분위

같은 시험을 치른 모델 가운데 어디쯤인지(백분위)를 영역별로 평균했습니다. 바깥일수록 상위권이고, 점수가 없는 영역은 가운데 빈 점으로 표시합니다.

OpenAI 모델 흐름

120140160202420252026종합 지수(ECI)GPT-6.1 Sol · 166.1 · 2026-09-29GPT-6 Sol · 162.7 · 2026-09-22GPT-6 Luna · 156.3 · 2026-09-22GPT-5.6 Terra · 159.6 · 2026-07-09GPT-5.6 Luna · 156.4 · 2026-07-09GPT-5.5 Instant · 142.5 · 2026-05-05GPT-5.5 · 159.1 · 2026-04-23GPT-5.4 Mini · 148.8 · 2026-03-17GPT-5.4 Nano · 145.8 · 2026-03-17GPT-5.4 · 156.8 · 2026-03-05GPT-5.2 · 153.5 · 2025-12-11GPT-5.1 · 149.6 · 2025-11-13GPT-5 mini · 145.5 · 2025-08-07GPT-5 nano · 139.4 · 2025-08-07gpt-oss-120b · 139.9 · 2025-08-05gpt-oss-20b · 137.8 · 2025-08-05o4-mini · 145.6 · 2025-04-16GPT-4.1 · 136.8 · 2025-04-14GPT-4.1 mini · 135 · 2025-04-14GPT-4.1 nano · 129.6 · 2025-04-14GPT-4.5 · 136.7 · 2025-02-27o3-mini · 140.3 · 2025-01-31GPT-4o (Nov 2024) · 128.8 · 2024-11-20o1-preview · 134.8 · 2024-09-12GPT-4o (Aug 2024) · 128.8 · 2024-08-06GPT-4o mini · 126.6 · 2024-07-18GPT-3.5 Turbo (Jan 2024) · 115.7 · 2024-01-25GPT-3.5 Turbo (Nov 2023) · 118.6 · 2023-11-06GPT-4 (Jun 2023) · 123.1 · 2023-06-13GPT-3.5 Turbo (Jun 2023) · 113.4 · 2023-06-13GPT-5.6 Sol · 161.7 · 2026-07-09GPT-6 Astra · 166.5 · 2026-09-03GPT-5.5 Pro · 162.1 · 2026-04-23GPT-5.4 Pro · 158.9 · 2026-03-05GPT-5.3 Codex · 156.8 · 2026-02-05GPT-5.2 Pro · 155.4 · 2025-12-11GPT-5 Pro · 150.3 · 2025-10-07GPT-5 · 150 · 2025-08-07o3-pro · 147.4 · 2025-06-10o3 · 146.9 · 2025-04-16o1 · 141.9 · 2024-12-17o1-mini · 135.8 · 2024-09-12GPT-4o (May 2024) · 129 · 2024-05-13GPT-4 Turbo (Apr 2024) · 127.3 · 2024-04-09GPT-4 Turbo (Nov 2023) · 126.5 · 2024-01-25GPT-4 (Mar 2023) · 125.9 · 2023-03-14GPT-5.6 Sol
120140160202420252026종합 지수(ECI)GPT-6.1 Sol · 166.1 · 2026-09-29GPT-6 Sol · 162.7 · 2026-09-22GPT-6 Luna · 156.3 · 2026-09-22GPT-5.6 Terra · 159.6 · 2026-07-09GPT-5.6 Luna · 156.4 · 2026-07-09GPT-5.5 Instant · 142.5 · 2026-05-05GPT-5.5 · 159.1 · 2026-04-23GPT-5.4 Mini · 148.8 · 2026-03-17GPT-5.4 Nano · 145.8 · 2026-03-17GPT-5.4 · 156.8 · 2026-03-05GPT-5.2 · 153.5 · 2025-12-11GPT-5.1 · 149.6 · 2025-11-13GPT-5 mini · 145.5 · 2025-08-07GPT-5 nano · 139.4 · 2025-08-07gpt-oss-120b · 139.9 · 2025-08-05gpt-oss-20b · 137.8 · 2025-08-05o4-mini · 145.6 · 2025-04-16GPT-4.1 · 136.8 · 2025-04-14GPT-4.1 mini · 135 · 2025-04-14GPT-4.1 nano · 129.6 · 2025-04-14GPT-4.5 · 136.7 · 2025-02-27o3-mini · 140.3 · 2025-01-31GPT-4o (Nov 2024) · 128.8 · 2024-11-20o1-preview · 134.8 · 2024-09-12GPT-4o (Aug 2024) · 128.8 · 2024-08-06GPT-4o mini · 126.6 · 2024-07-18GPT-3.5 Turbo (Jan 2024) · 115.7 · 2024-01-25GPT-3.5 Turbo (Nov 2023) · 118.6 · 2023-11-06GPT-4 (Jun 2023) · 123.1 · 2023-06-13GPT-3.5 Turbo (Jun 2023) · 113.4 · 2023-06-13GPT-5.6 Sol · 161.7 · 2026-07-09GPT-6 Astra · 166.5 · 2026-09-03GPT-5.5 Pro · 162.1 · 2026-04-23GPT-5.4 Pro · 158.9 · 2026-03-05GPT-5.3 Codex · 156.8 · 2026-02-05GPT-5.2 Pro · 155.4 · 2025-12-11GPT-5 Pro · 150.3 · 2025-10-07GPT-5 · 150 · 2025-08-07o3-pro · 147.4 · 2025-06-10o3 · 146.9 · 2025-04-16o1 · 141.9 · 2024-12-17o1-mini · 135.8 · 2024-09-12GPT-4o (May 2024) · 129 · 2024-05-13GPT-4 Turbo (Apr 2024) · 127.3 · 2024-04-09GPT-4 Turbo (Nov 2023) · 126.5 · 2024-01-25GPT-4 (Mar 2023) · 125.9 · 2023-03-14GPT-5.6 Sol

큰 점이 이 모델입니다. 선은 그때까지의 최고 기록입니다.

독립 벤치마크 점수

  • GPQA Diamond과학93.5%

    94개 모델 중 14위. 대학원 수준의 생물·물리·화학 객관식 문제 198개. 검색으로 답을 찾기 어렵게 만든 문항이다. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±1.6%.

  • 91개 모델 중 1위. OTIS의 경시대회형 수학 문제 45개. MATH Level 5보다 어렵고 FrontierMath보다 쉽다. 생각 수준 '최대' 기준.

  • 57개 모델 중 6위. 연구 수준의 매우 어려운 수학 문제(비공개) 2026년 판의 1~3단계. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±1.8%.

  • 48개 모델 중 7위. FrontierMath 2026년 판에서 가장 어려운 4단계 문제(비공개). 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±5.9%.

  • MirrorCode코딩20%

    9개 모델 중 6위. 원본 소스 코드 없이 프로그램 전체를 처음부터 다시 구현하는 장기 코딩 과제. 생각 수준 '높음' 기준. 오차 ±9.2%.

  • 52개 모델 중 7위. 정치·과학·예술·스포츠·지리 등 짧은 사실 질문 1,000개에 검색 없이 답한 정확도. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±1.5%.

  • 체스 퍼즐추론64%

    60개 모델 중 2위. 체스 엔진으로 새로 만든 퍼즐 100개. 퍼즐마다 최선의 다음 수가 하나 있다. 오차 ±4.8%.

  • 47개 모델 중 6위. 잘 알려진 게임을 퍼즐용으로 바꾼 변형판의 100개 국면. 어떤 게임인지는 일부러 밝히지 않았다. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±5%.

  • 가구 조립 검사공간·학습56.7%

    27개 모델 중 8위. 가구 조립 사진을 보고 조립이 맞는지, 틀렸다면 어느 단계가 틀렸는지 찾는 공간 추론 시험. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±6.3%.

  • EBR-bench공간·학습44.8%

    21개 모델 중 7위. 덜 알려진 게임 Earthborne Rangers를 반복해서 할수록 점수가 오르는지 보는 학습 능력 시험. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±4.2%.

세로선은 무작위로 찍었을 때 기대되는 점수입니다. 같은 벤치마크라도 평가 방식과 설정에 따라 점수가 달라지므로 개발사 발표 수치와 다를 수 있습니다.

함께 볼 모델