GPT-6 Sol
OpenAI 모델 · 2026년 9월 22일 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)
- 162.7신뢰구간 160.1~166.6
- Arena 점수(사람 투표)
- 1395158위 · 투표 10,469표
주요 반응
GPT-5.6의 절반 가격을 내세워 비용 효율은 호평받았다. 반면 독립 평가에서 지능 지수는 GPT-5.6 수준에 머물렀고 지식 노동 평가는 하락했으며, Astra에 못 미쳐 아쉽다는 반응과 추론 감시 우려도 나왔다.
- 호평Sol은 입출력 100만 토큰당 2달러/10달러로 GPT-5.6 Sol의 절반이다. 독립 평가에서 지수 실행 비용도 1.06달러로 GPT-5.6 Sol(1.99달러)보다 약 50% 낮았다.[1][2]
- 엇갈림지능 지수와 코딩 에이전트 지수는 GPT-5.6과 비슷한 수준이었고 코딩 에이전트 지수만 2점 올라 57점이었다. 환각률은 92%에서 60%로 줄었지만 일부는 답변을 덜 시도해서 나온 결과였다.[1]
- 비판지식 노동 평가 GDPval-AA v2에서는 Sol이 약 100 Elo 하락했다. 독립 평가 측은 발표 자료의 완성도가 떨어지고 평가 기준 항목이 빠지는 점을 원인으로 설명했다.[1]
- 엇갈림개발자 커뮤니티에서는 50% 가격 인하가 가장 큰 화제였다. 일부는 Sol이 Astra에 못 미쳐 실망했고, Sol의 코드 리뷰에 거짓 지적이 많았다는 후기도 나왔다.[3]
- 비판Sol과 Luna는 Astra와 비슷한 방식으로 학습됐고 연산을 반복하는 recurrent depth 기법이 쓰였을 가능성이 거론됐다. 추론 감시가 어려워진다는 우려가 제기됐지만 OpenAI는 답하지 않았다.[4]
반응 출처 4개
- GPT-6 Sol and Luna push the cost-efficiency frontier · artificialanalysis.ai
- OpenAI Introduces GPT-6 Sol and Luna · letsdatascience.com
- GPT-6 Sol and Luna | Hacker News · news.ycombinator.com
- OpenAI releases new GPT-6 Sol and Luna models, sells them as mini Astras · gizmodo.jp
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
같은 시험을 치른 모델 가운데 어디쯤인지(백분위)를 영역별로 평균했습니다. 바깥일수록 상위권이고, 점수가 없는 영역은 가운데 빈 점으로 표시합니다.
OpenAI 모델 흐름
큰 점이 이 모델입니다. 선은 그때까지의 최고 기록입니다.
독립 벤치마크 점수
- GPQA Diamond과학94.3%
94개 모델 중 8위. 대학원 수준의 생물·물리·화학 객관식 문제 198개. 검색으로 답을 찾기 어렵게 만든 문항이다. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±1.5%.
- OTIS 모의 AIME수학100%
91개 모델 중 1위. OTIS의 경시대회형 수학 문제 45개. MATH Level 5보다 어렵고 FrontierMath보다 쉽다. 생각 수준 '최대' 기준.
- FrontierMath 1~3단계수학89.8%
57개 모델 중 5위. 연구 수준의 매우 어려운 수학 문제(비공개) 2026년 판의 1~3단계. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±1.8%.
- FrontierMath 4단계수학90%
48개 모델 중 5위. FrontierMath 2026년 판에서 가장 어려운 4단계 문제(비공개). 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±5.2%.
- SimpleQA Verified지식60.7%
52개 모델 중 14위. 정치·과학·예술·스포츠·지리 등 짧은 사실 질문 1,000개에 검색 없이 답한 정확도. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±1.6%.
- 미공개 게임 퍼즐추론56%
47개 모델 중 8위. 잘 알려진 게임을 퍼즐용으로 바꾼 변형판의 100개 국면. 어떤 게임인지는 일부러 밝히지 않았다. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±5%.
- 가구 조립 검사공간·학습58.3%
27개 모델 중 7위. 가구 조립 사진을 보고 조립이 맞는지, 틀렸다면 어느 단계가 틀렸는지 찾는 공간 추론 시험. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±6.4%.
- EBR-bench공간·학습53.3%
21개 모델 중 5위. 덜 알려진 게임 Earthborne Rangers를 반복해서 할수록 점수가 오르는지 보는 학습 능력 시험. 생각 수준 '최대' 기준. 오차 ±4.6%.
세로선은 무작위로 찍었을 때 기대되는 점수입니다. 같은 벤치마크라도 평가 방식과 설정에 따라 점수가 달라지므로 개발사 발표 수치와 다를 수 있습니다.
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