GPT-5.5

自律的なタスク処理とクロスツール操作機能を備えた、実際の作業向けに発売された OpenAI の新世代エージェントベースのフラッグシップモデル

大規模な言語モデル

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GPT-5.5は、OpenAIが2026年4月23日に正式にリリースした新世代のフラッグシップ大型モデルで、正式には「実作業向けの新しいインテリジェンスレベル」と位置付けられています。これは、GPT-4.5 以降、ゼロからトレーニングされた最初の基本モデルであり、プログラミング機能、コンピューター操作、知識作業、および科学研究タスクが大幅に向上しています。 GPT-5.5 API の入力価格は 5 米ドル/100 万トークン、出力価格は 30 米ドル/100 万トークンで、GPT-5.4 と比較して約 2 倍の価格上昇ですが、トークン効率は約 40% 向上し、実際のコスト増加は約 20% です。コミュニティからのフィードバックは概ね好意的で、開発者らはこれを「目に見える増分メリット」と捉え、短いコードタスクと速度について満場一致で賞賛を受けていますが、長いプロキシタスクに関しては依然として注意が必要です。
OpenAI は 2015 年に設立され、米国サンフランシスコに本部を置く世界有数の人工知能研究機関です。同社の中核製品には、ChatGPT 会話アシスタント、Codex プログラミング支援ツール、GPT シリーズの大規模言語モデルなどがあります。 2026 年以降、OpenAI は製品のイテレーションのペースを加速し、GPT-5.4 と GPT-5.5 の 2 世代の製品を 4 か月以内にリリースし、強力な技術スプリント傾向を示しています。 GPT-5.5 の開発コードは「Spud」(ポテト) で、事前トレーニングは 2026 年 3 月 24 日に完了しました。このモデルは、GB200 および GB300 NVL72 システムのコンピューティング能力を最大限に活用した、OpenAI と NVIDIA の間の共同設計、共同トレーニング、および共同展開の成果です。 OpenAIのチーフサイエンティスト、ヤクブ・パチョッキ氏は、過去2年間のAI分野の進歩は比較的遅かったが、短期的には大幅な改善が見込まれ、中期的には非常に大幅な改善が見込まれると述べた。企業の戦略的観点から見ると、GPT-5.5 のリリースは OpenAI にとって「スーパーアプリ」ビジョンに向けた重要な一歩となります。共同創設者のグレッグ・ブロックマン氏は、同社はChatGPT、Codex、AIブラウザを統合された単一サービスに統合し、企業顧客により完全なソリューションを提供する計画だと述べた。この戦略は、Xを「スーパーアプリ」に構築するというライバルのイーロン・マスクの計画と直接競合する。
GPT-5.5 は、技術アーキテクチャにおいて質的な飛躍を達成しました。 GPT-5.5はこれまでのバージョンとは異なり、明確に「エージェントモデル」として位置付けられた初のベースモデルです。そのトレーニング目標は、もはや単純な会話能力ではなく、複数のステップのタスクを独立して実行し、ツールを呼び出し、自己チェックし、タスクが完了するまで前進し続ける完全な能力です。これは、GPT-5.5 がもはや「対話大型モデル + ツール機能」の組み合わせではなく、「エージェントベース + 対話機能」の本質的なアップグレードであることを意味します。このモデルには、GPT-5.5 Thinking と GPT-5.5 Pro の 2 つのバリエーションがあります。 Thinking はデフォルトのバージョンで、ChatGPT の GPT-5.4 を置き換えます。 Pro は高精度のバージョンで、価格は Thinking の 6 倍ですが、信頼性は 1 桁のパーセントポイント向上します。 API コンテキストウィンドウは 100 万トークンに統一され、Codex プラットフォームは 400K トークンです。
GPT-5.5 は正式には「現在最も強力なエージェントコーディングモデル」と呼ばれています。公開テストベンチマークでは、 Terminal-Bench 2.0 は 82.7% の精度に達し、2 位の Claude Opus 4.7 を 13 ポイント以上上回りました。 SWE-Bench Pro は 58.6% に達しました。 OpenAI の内部 Expert-SWE ベンチマークは、GPT-5.4 よりも大幅に高かった。このモデルは、プロジェクト構造の理解、失敗の原因の特定、関連ファイルの変更、テストの補足、結果の検証など、完全な開発ワークフローを形成するための長いリンクのタスクを処理できます。 OpenAI 内の従業員の 85% 以上が毎週 Codex を使用しており、エンジニアリング、財務、マーケティング、広報、データサイエンス、製品管理などの機能をカバーしています。財務チームは GPT-5.5 を使用して 24,771 件の K-1 納税フォーム (合計 71,637 ページ) をレビューし、昨年より 2 週間早く完了しました。 GTM チームを使用して週次レポートを自動的に生成し、毎週の反復作業を 5 ～ 10 時間節約します。
GPT-5.5 は、コンピューター操作の大幅な改善を実証します。 OSWorld-Verified テストでは 78.7% の成功率を達成しました。これは基本的に Claude Opus 4.7 と同じです。このモデルは、1 つ以上のツールを柔軟に切り替えて、単に質問に答えるだけでなく、複雑なタスクを継続的に進めることができます。ユーザーは GPT-5.5 にコードの作成、デバッグ、情報のチェック、データの分析、ドキュメントとフォームの生成、ソフトウェアの操作を実行させ、情報の検索、内容の理解、ツールの呼び出しから出力の確認、結果の整理までの完全なプロセスを完了させることができます。
GPT-5.5はナレッジワークの分野で優れたパフォーマンスを発揮します。 GDPval テスト (44 件の専門知識作業シミュレーション) では、タスクの 84.9% が業界専門家のレベルに達するか、それを超えました。ビジネス、法律、教育、データサイエンスの分野では、回答ははるかに包括的で構造化され、有用なものになっています。内部テストでは、スプレッドシートモデリングタスクは 88.5% の精度を達成し、投資銀行レベルのモデリングタスクもリードを維持しました。科学研究の分野では、GPT-5.5 は最先端の研究を支援する能力を実証しています。遺伝学、定量生物学、バイオインフォマティクスなどの分野でのテストパフォーマンスが大幅に向上し、GeneBench テストや BixBench テストで優れた結果が得られました。 OpenAI の内部バージョンとカスタムツールチェーンを組み合わせることで、ラムゼー数に関する新しい数学的証明の発見に役立ち、正式な証明ツール Lean での検証を完了しました。ポズナン大学数学部助教授 Bartosz Naskręcki は、たった 1 つの言葉で代数幾何学アプリケーションを 11 分で構築しました。ジャクソン研究所の免疫学教授であるデリヤ・ウヌトマズ氏は、GPT-5.5 Pro を使用して 2 つの血液サンプルから得た約 28,000 個の遺伝子の遺伝子発現データセットを分析し、数か月の作業を節約しました。
モデルが大きいにもかかわらず、GPT-5.5 のトークンごとのレイテンシーは GPT-5.4 と同等です。 Codex は、トークンの生成速度を 20% 以上向上させる負荷分散ヒューリスティックアルゴリズムを作成します。同時に、このモデルは、モデルにサービスを提供するインフラストラクチャの改善にも役立ち、自己最適化の好循環を実現します。セキュリティの面では、ネットワークセキュリティ機能が GPT-5.4 と比較して向上しており、高リスクのアクティビティや機密性の高いネットワークセキュリティリクエストに対してより厳格な分類子を導入し、検証済みの防御ユーザーがより少ない障害にさらされることを可能にする Trusted Access for Cyber も提供しています。
GPT-5.5 の API 価格は、GPT-5.4 に比べて大幅に値上がりしました。 GPT-5.5 の入力価格は 5 米ドル/100 万トークン、出力価格は 30 米ドル/100 万トークンで、GPT-5.4 (2.50 米ドル/15 米ドル) の約 2 倍です。 GPT-5.5 Pro の入力価格は 30 米ドル/100 万トークン、出力価格は 180 米ドル/100 万トークンです。注目に値するのは、単価が約 100% 増加しているにもかかわらず、トークン効率が約 40% 増加していることです。 Artificial Analysis の知能指数によると、GPT-5.5 (中) は、Opus 4.7 (最大) の 4 分の 1 の価格 (約 1,200 米ドル対 4,800 米ドル) で同じレベルの知能を達成できます。バッチとフレックスの価格は標準 API 価格の半額、優先処理の価格は標準価格の 2.5 倍です。
Chat 側での GPT-5.5 の考え方GPT は Plus、Pro、Business、および Enterprise ユーザーを対象としていますが、GPT-5.5 Pro は Pro、Business、および Enterprise ユーザーのみを対象としています。 Codex 側は Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu、Go プランをサポートし、400K コンテキストサポートを提供します。 Fast モードでは、トークンの生成速度が 1.5 倍、コストが 2.5 倍になります。参考サブスクリプション価格: Plus は月額 20 ドル、Pro は月額 200 ドルです。 OpenAI のリリースペースは非常に速く、2025 年 11 月から 2026 年 4 月まで複数世代の製品が継続的にリリースされており、市場での激しい競争が見られます。
GPT-5.5 のリリース後 24 時間以内のコミュニティのフィードバックは、主に r/codex、r/ChatGPT、Hacker News、X から寄せられました。GPT-5 がリリースされた時とは異なり、今回はアーリーアダプターが主に開発者や上級ユーザーだったため、技術的な議論が多くなりました。ポジティブフィードバックは 3 つの側面に焦点を当てます。まず、短いコードサイクルのタスクに関しては、GPT-5.5 の最初のドラフトはよりクリーンに実行され、コンポーネントの実装、独立したバグ修正、明確な範囲の PR レビューなどのタスクに必要な改訂サイクルが少なくなります。 Every の創設者兼 CEO である Dan Shipper は、これが「私がこれまでに使用した中で本当に概念的な明確さを備えた初めてのプログラミングモデル」であるとコメントしました。次に、速度の点で、MagicPath CEO の Pietro Schirano 氏は、GPT-5.5 は数百ものフロントエンド変更を含むブランチマージを約 20 分で完了したと報告しており、他の早期アクセスパートナーも同様の体験を述べています。第三に、トークンの効率という点では、開発者は一般に、トークンによって時間を 10% ～ 30% 節約できると考えています。混合フィードバックは主に、長期間にわたって実行されるタスクに焦点を当てます。コミュニティは、リポジトリレベルのタスク、複数ファイルの変更、または 1 時間以上実行されるエージェントに対して引き続き警戒しています。 GPT-5 以降、繰り返し発生している苦情は、20 回の代理ラウンド後に指示への忠誠心が低下するというものですが、現時点では GPT-5.5 がこの問題を完全に解決したという明確な証拠はありません。 Cursor の共同創設者である Michael Truell 氏は、GPT-5.5 は「GPT-5.4 よりもスマートでタフで、複雑で長期的なタスクでもより長く使用できる」とコメントしましたが、まだ改善の余地があることも認めました。
Nvidia のエンジニアは、GPT-5.5 にアクセスできなくなった後、「足を切断されたような気分だった」と述べ、プロの開発者コミュニティにおけるこのモデルの重要な位置を反映しています。 Axiom Bio の共同創設者 Brandon White 氏は、OpenAI がこの勢いを維持すれば、年末までに創薬の基盤が変わるだろうと予測しています。
価格の値上げはいくつかの論争を引き起こした。さらに、ユーザーは週に 200 メッセージに制限されており、実際のエクスペリエンスはダウングレードとみなされます。一部のユーザーは、値上げにより一部の Plus ユーザーが失われる可能性があると考えています。特に、同時実行性の高い短い会話のシナリオでは、価格が半額の GPT-5.4 がより経済的な選択肢になる可能性があります。
GPT-5.5 は、複数の信頼できるベンチマークテストで優れた強度を示しています。 Terminal-Bench 2.0 (コマンドラインワークフロー) は 82.7% に達し、Claude Opus 4.7 を 13 ポイント以上上回りました。 OSWorld-Verified (実際のコンピューター操作) は 78.7% に達し、基本的には Claude Opus 4.7 と同じです。 GDPval（44種類の専門的知識労働）は84.9％に達し、大幅にリード。 CyberGym (ネットワークセキュリティ) は 81.8% に達しました。 FrontierMath Tier 4 (Pro バージョン) は 39.6% に達し、Claude Opus 4.7 のリードの 2 倍近くに達しました。 Artificial Analysis の Intelligence Index ランキングでは、GPT-5.5 (xhigh) が 60 ポイント、Claude Opus 4.7 と Gemini 3.1 Pro が両方とも 57 ポイントを獲得しました。これは、OpenAI が主要なベンチマークでリードを取り戻したことを示す重要な兆候です。
GPT-5.5のリリースにより、AI分野の競争は激化しています。 GPT-5.5 がリリースされたのと同じ日に、DeepSeek V4 も正式にリリースされました。上位 2 つのモデルはほぼ同時に発表され、AI の競争環境の変化について広範な議論が巻き起こりました。 OpenAI は、GPT-5.5 を通じてエージェント機能における技術的リーダーシップを実証し、価格戦略における過激な姿勢も明らかにしました。一部の観察者は、エージェントのシナリオでは GPT-5.5 には明らかな利点があると考えていますが、すべての面で GPT-5.5 を超えているわけではありません。 Claude Opus 4.7 は、コードベースレベルの修正タスク (SWE ベンチ、多言語理解) において依然としてリードしています。この 2 つは同じ次元で競合するものではないため、モデルはリストではなくタスクに基づいて選択する必要があります。
GPT-5.5 は、AA-Omniscience ベンチマークで 57% の精度 (これまでの最高記録) を達成しますが、錯視率は 86% (これも最高) です。比較すると、Claude Opus 4.7 の幻覚率は 36%、Gemini 3.1 Pro の幻覚率は 50% でした。これは、モデルが「わからない」ときに「わからない」と言うよりも、「知っている」ものの方がより正確に「補おう」とすることを意味します。事実に基づく質疑応答、引用の生成、コンプライアンスなどのゼロトレランスのシナリオの場合、ユーザーは最初にデータセットの検証を実行する必要があります。
API の価格が約 2 倍になったことで、一部のユーザーの間で不満が生じています。同時実行性の高い短い会話のシナリオでは、GPT-5.4 がより経済的な選択肢となる可能性があります。 Plus ユーザーの週ごとのメッセージ制限も、実質的なエクスペリエンスのダウングレードとみなされます。
より厳密なリスク分類子の導入は、特にサイバーセキュリティ研究や企業内部の自動化シナリオにおいて、一部の正当なユースケースの誤った傍受につながる可能性があります。 OpenAI がセキュリティを向上させながらユーザーエクスペリエンスのバランスをどのように取るかは、依然として注目に値する問題です。
エージェントのワークフローシナリオ (複数ステップのツールの呼び出し、ターミナルの自動化、ブラウザーの操作) では、GPT-5.5 にアップグレードすることを強くお勧めします。長いコンテキスト分析シナリオ (コードベース、財務レポート、調査ドキュメント) をアップグレードすることも推奨されますが、最初に予算を計算する必要があります。研究者やデータアナリストは、このモデルが複雑なデータセットを処理する際に効率が大幅に向上することに気づくでしょう。
Opus 4.7 のパフォーマンスが向上する可能性があるため、コードベースレベルの修正タスクを最初にテストすることをお勧めします。同時実行性の高い短い会話シナリオの場合は、価格が半額の GPT-5.4 を使用することをお勧めします。幻覚ゼロ許容シナリオ (事実の質問と回答、引用の生成、コンプライアンス) では、最初にデータセットを実行して効果を検証することをお勧めします。
予算に余裕のあるユーザーにとって、GPT-5.4 は依然として有力な選択肢です。 GPT-5.5 Pro は、最高レベルのインテリジェンスを追求するユーザー向け、Pro 以上のサブスクリプションの最高構成バージョンです。特定の垂直シナリオの場合、コード理解タスクにおいては Claude Opus 4.7 の方が優れている可能性があります。
GPT-5.5 は、OpenAI の Agent 時代の重要な製品であり、「実際の作業のための新しいレベルのインテリジェンス」として位置付けられています。このモデルは、エージェントコーディング、コンピュータ操作、知識作業、科学研究能力において大きな進歩を遂げており、そのベンチマークパフォーマンスは競合製品を上回っていますが、錯視率の制御と価格戦略については論争があります。コミュニティからのフィードバックは概して肯定的であり、開発者らはこれにより 10% ～ 30% の効率向上がもたらされる可能性があると考えており、これは「世代間の飛躍」ではなく「目に見える漸進的利益」であると考えています。複雑な複数ステップのタスクを処理する必要があるプロフェッショナルユーザーにとって、GPT-5.5 は検討する価値があります。簡単な会話や予算重視のシナリオの場合は、引き続き GPT-5.4 以前のバージョンを使用できます。

ユーザーレビュー

BlockBear639

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GPT-5.5 を 2 か月間使用した後の私の最も深い感情は、コードを書くのは確かにはるかに優れているが、ポイントを消費するのは本当に苦痛であるということです。同じ Codex タスクの場合、トークンの消費量は公式には 40% 削減されていると言われていますが、単価は 2 倍になっているため、月額コストは 20 ～ 30 ドル高くなります。 OpenAI の価格戦略は非常に洗練されています。

BeverlyWilliams_2020

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5.5 世代の最大の変更点は、ついに冗長ではなくなったことです。以前は、5.4 では常に推論の長い段落を書いてから答えを与えていました。今では結果を直接お伝えできるので、とても楽になりました。そして応答速度は5.4とかなり速いので驚きです。通常モデルは強くなると速度が落ちますが、速度は落ちませんでした。

Christopher.Robinson520

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古いプロジェクトを再構築するために GPT-5.5 を試してみましたが、確かに 5.4 よりも信頼性が高くなります。以前、5.4 を変更したときにコンテキストを忘れてしまいましたが、5.5 では連続性が維持でき、最初から最後まで 20 以上のファイルが変更されました。 Claude に切り替えるのを少し躊躇しているのは、この API の価格上昇です。

GEsch

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GPT-5.5の幻覚率は86％と言われていますが、日常使用では問題なく使用できます。おそらく、開発中にバックアップするテストケースがあるため、でっち上げることをあまり恐れていないからでしょう。文書を書くときにすべてを信頼するのは少し難しいです。主要なデータは手動で確認する必要があります。この 86% は、通常の会話ではなく、知識の死角にあるシーンを具体的にテストします。見出しを見て怖がらないでください。

Kyle.EvansK836

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私は 5.5 を使用して 100 ページを超える有価証券報告書 PDF を分析しましたが、確かに検索精度は 5.4 よりもはるかに高かったです。以前は5.4で長い文書を読んでいると、質問を間違えることが多かったのですが、5.5では基本的に正確な位置決めが可能です。数百万のトークンを含むコンテキストウィンドウは単なる自慢ではなく、今回は実際に機能します。

Grayso_n387

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正直に言うと、今回の 5.5 ではエージェントの機能が実際に向上しており、一度に 1 ステップずつ要求されていた以前とは異なり、エージェントが独自にステップを計画して実行できるようになりました。ただし、複雑なタスクには注意が必要です。30% の確率で、完了したと嘘をつきながらも、実際には正しく実行されていない可能性があります。システムカードの誤報率 29% は理にかなっています。そこに書かれていることがすべて完了したと信じないでください。

tinycat401

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さらに、ユーザーは自分たちが収穫されていると感じます。 5.5 のリリース後は制限がさらに増え、割り当ては 1 週間あたり少量のみになります。ミニに切り替えるのを待っていると、すぐに知恵が遅れてしまいます。

江磊

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新しいモデルはすべてが優れていますが、高すぎます。出力は $30/M トークンで、これはクロードより 20% 高価です。小規模チームにはそんな余裕はないので、最終的には国産モデルに戻さざるを得なくなる。

Andrea_Johnson_Pro

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Codex 5.5 のパフォーマンスは本当に素晴らしく、ブランチのマージは 20 分で完了します。以前は一日中このような作業をしなければならなかったのですが、以前のモデルのように 1 か所を修正して 3 か所を修正しなければならないようなことはありませんでした。 MagicPath の CEO は、高次元の知性を操作しているような気分だと言いましたが、確かにその味があります。

赵怡敏

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深推理モードがオンになると、本当に頭が良すぎると感じることがあります。簡単な問題を繰り返し推理し、一文で解けるものを5分間考えます。

MrDerzhislavDumenko

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GPT-5.5 はフロントエンド設計にはまだ適していません。何度も修正を重ねた結果、出来上がったテンプレートはAIらしさ満載です。コーディングロジックは問題ありませんが、UI の美しさに関しては無理があります。

Kathryn_Jimenez520

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苦情は苦情ですが、客観的に言えば、ターミナルベンチでは 5.5 が先行しているのは事実です。運用および保守スクリプトや自動展開などのシナリオでは、競合するものはありません。

Zachary_SanchezIII

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レビューによると、GPT-5.5 の長いコンテキストは驚異的な改善であり、1M ウィンドウで 74% の検索精度を実現しています。実際の測定では、コードベースレベル全体で要件を処理するため、実際に道を誤ることは容易ではありません。大規模な復興を行う人にとっては必需品です。以前は、メモリの損失は 5.4 から 200K で始まりましたが、今では数百万のトークンでも安定するようになりました。

KDiaz_2024

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デフォルトのモデルよりも 5.5 Instant の方が使いやすいと思う人はいますか?回答が長くなることが多いフルモードとは異なり、回答は迅速かつ簡潔です。日常のチャットにはインスタントを使用するだけで十分です。コードを記述するときのみ思考モードに切り替えてください。この組み合わせにより、最も多くのトークンが節約されます。

GabrielWilliams_202147

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5日後に登録を解除しようとしました。強くないのではなく、不安になるくらい強いのです。コードに理解できない変更が加えられる可能性があります。仕事が入れ替わる気がする…

PolygonPioneerLarsen

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私を最も悩ませているのは、そのルーティング層が頻繁に失敗することです。インターフェイスの表示は5.5 Proを使用していますが、実際の出力は5.3にダウングレードされたように感じます。これは、長い会話の場合に特に顕著です。最初の数文は大丈夫ですが、その後はどんどん愚かになっていきます。

Grace.Anderson_2022

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内部コードはスパッド（ジャガイモ）ですが、ジャガイモの味はしません。これは、事前トレーニングベースを置き換える最初のメジャーアップデートです。基礎が築かれると、その後の反復はより速く行われるはずです。 5.6を待ちましょう。

kk2j2p1nj9

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簡単に言えば、よりスマートですが、より高価でもあります。オフィスシーンが大幅に改善されました。データの整理、週次レポートの作成、PPT の作成は 5.4 よりもはるかに優れています。創造的な文章のことを忘れて、その記事は常に人々に頑張りすぎているという感覚を与えます。

AmandaSanchez

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科学研究文献のレビューを行うために GPT-5.5 を試してみましたが、確かに幻覚は大幅に減少しました。引用文献は基本的に信頼できるものであり、以前のように論文のタイトルをランダムに作成することはありません。助手は主力の半分として使える。しかし同時に、それを完全に信じることはできません。最先端のニッチ分野は依然として手作業で検証する必要があります。

AltSeasonYoung

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この世代のモデルの最大の進歩は、賢くなったことではなく、いつ黙るべきかを知っていることだと思います。すべての文を長い段落に展開する必要はなくなり、質問に何でも答えることができます。この拘束感がとても心地よい。

RYhen

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トークンごとのレイテンシーは 5.4 と同等ですが、モデルははるかに大きくなります。この効率の最適化には、確かにメリットがあります。モデル自身が推論基盤のパラメータを調整するという。

JMyersSr

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オープンソースのデスクトッププロジェクトに使用する新しいターミナル機能をテストしました。以前、5.4 は 2 ラウンドの実行で止まっていましたが、5.5 では 1 ラウンドで実行可能バージョンを入手し、Computer Use を使用して機能を検証しました。

ubfgyfe

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創薬シナリオでは、遺伝子データの分析に使用され、数か月の作業が節約されますが、これは嘘ではありません。

James_Adams_2020044

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正直、性能向上よりも価格上昇の方が早いです。 2.50 米ドルから 5 米ドルに直接ジャンプします。私は確信しています。

熊悦琪

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数学科の人間として、リーンによって検証されたラムゼー数の新しい証明を見ると、これには本当に意味があると感じます。

姚萍兰

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最適な使用方法: クロードに計画をさせ、GPT-5.5 でそれを実行します。この 2 つの組み合わせに満足しすぎないでください。

RWard_88

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エージェントシナリオでは、自動化されたワークフローを実行し、複数ステップのツール呼び出し、ターミナル自動化、および長いリンクタスクを保持するために使用されます。これは確かに現時点で最も強力なエージェントコーディングモデルですが、複雑な計画には依然としてクロードの方が強力です。

JudithMendoza369063

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CyberGym 81.8% では、ネットワークセキュリティ機能は大幅に向上していますが、リスクの高いリクエストはより厳格な分類子によって傍受される可能性があり、セキュリティ研究者は注意を払う必要があります。

Evelyn_HicksJr

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Huang Renxun が全従業員にクレジット Codex +5.5 を発行したことを見ると、これが小さなアップデートではないことがわかります。 Nvidia はこれを社内で大規模に導入する必要がありました。

trueAdrianCaldwell_dev

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5.5 のテスト後、3 つのバグが基本的に一度に修正されました。クロード作品4.7にも同じコードが与えられています。問題の位置は正しい方向にありますが、指定された修復計画を実行するには 2 ～ 3 回の調整が必要です。

GPT-5.5

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