GPT-7

OpenAI の現在最強の最先端モデルファミリーである GPT-5.6 (Sol/Terra/Luna) は、エージェントワークフローとネイティブツール呼び出しにより複雑なタスクの実行を再構築します。

大規模な言語モデル OpenAI LLM ChatGPT ユニバーサルエージェント

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GPT-7 は、OpenAI の現在のフロンティア攻撃に対する Product Express Daily のコード名です。 2026 年 7 月の時点で、OpenAI によってリリースされた最新モデルは、Sol、Terra、Luna を含む GPT-5.6 ファミリバケット (2026 年 7 月 9 日に完全リリース) です。本レポートの「GPT-7」は日常の命名規則に従い、本文はGPT-5.6に基づいて記述されています。命名規則は手動修正のために /admin に残されます。製品のポジショニングに関する一文: 「エージェントのワークフロー + ネイティブツールの呼び出し + オンデマンドでリリースされる推論コンピューティング能力」をデフォルトのエクスペリエンスに組み込み、モデルを「質問に答える」から「仕事を完了する」に移行できるようにします。
2026 年の OpenAI は GPT-5.x 世代の成熟段階にあります。 GPT-5.6は単一のモデルではなく、「数字は世代を表し、天体名は能力レベルを表す」という3つのレベルシステムです。ソル（太陽、複雑な推論とエージェントコーディングの主力）、テラ（地球、バランスのとれた生産性の主力）、ルナ（月、低価格と高周波）です。 3 つのギアは同じベースを共有し、差別化されたポストトレーニングから派生し、それぞれが独立した反復リズムを持っています。 GPT-5.6 のリリースには 2 つのことが伴いました。ChatGPT Work がオンラインになり、Codex が正式に ChatGPT に統合されました (アプリアイコンが ChatGPT ロゴに置き換えられました)。 OpenAI の意図は非常に明確です。推論、コーディング、および事務作業を同じ入り口に持ち込み、インテリジェントエージェントの機能を使用して「複数ステップの実際の作業」を実行することです。
3 番目のギアにおけるトレードオフの核心は、「タスクの難易度とコスト」です。 API 価格 (100 万トークンあたり): Sol インプット $5 / アウトプット $30; Terra 入力 $2.5 / 出力 $15;ルナの入力 $1 / 出力 $6。コンテキストウィンドウの違いは明らかです。Sol 128K、Terra 512K、Luna 1.5M - 安価なファイルには長いコンテキストがあり、OpenAI が長いテキスト処理のコストしきい値を意図的に下げていることを示しています。実際の測定値の違いは顕著です。同様に「第 2 層都市の 1 つの旅行計画を作成する」場合、Luna は標準的なガイドテンプレート (十分ではありますが詳細ではありません) を提供し、Terra はテーブルを使用して予約/天気/交通リマインダーを表示し (使いやすい)、Sol は特定の時刻、付属の店舗の推奨事項、および旅行期間を提供します (心配がなくなります)。結論は簡単です。モデルの選択はもはや「強力であればあるほど優れている」のではなく、タスクとコストのバランスによって決まります。
GPT-5.6 の本当の変更点は「ネイティブツール呼び出し」にあります。 Responses API でのプログラムツール呼び出しにより、モデルは軽量プログラムの作成と実行、複数のツールの調整、中間結果の処理、進行状況の監視、独自の次のアクションの決定を行うことができます。そのため、ツール集約型のタスクを、より少ないトークン、より少ないモデルのラウンドトリップ、およびより少ないガイダンスで進めることができます。推論の強度も階層化されています。デフォルトは効率的です。 max は、xhigh よりも推論と代替ソリューションの探索に多くの時間を与えます。 Ultra はさらに進んで、デフォルトで 4 つのサブエージェントを並行して調整し、より強力な結果とより迅速な配信のためにより高いトークンを交換します。この「デフォルトでコストを節約し、オンデマンドで電源を供給する」という設計は、前世代と比較して GPT-5.6 の最も実用的な進化です。
Sol は、現時点で OpenAI の最強のプログラミングモデルです。人工分析コーディングエージェントインデックスでは、最大推論をオンにした Sol は SOTA スコア 80 を設定し、Claude Fable 5 より 2.8 ポイント高かった。同時に、出力トークンは半分以下、時間は半分以下、コストは約 3 分の 1 でした。ウルトラモードは、ターミナルベンチ 2.1 を 91.9% に押し上げました (この評価における現時点での最高スコア)。 Codex が ChatGPT に統合されると、チャット / 作業 / Codex の 3 つのモード (日常会話、複数ステップのタスク、コード作成、PR レビュー) を 1 つのアプリ内で切り替えることができます。従来の Codex ユーザー機能はすべて残っていますが、入り口が変更されています。開発者にとって、これはコーディングエージェントがスタンドアロンツールから会話のデフォルト機能になることを意味します。
55 分野にわたる長期にわたる専門的なワークフロー評価であるエージェント最終試験では、ソルはクロード・ファブル 5 (適応推論) を 13.1 ポイント上回る 53.6 という新最高点を達成しました。中程度の推論強度では、コストの約 4 分の 1 で 11.4 ポイントもリードしました。ただし、人工分析知能指数に関しては、Sol (58.9) と Fable 5 (59.9) の差は 1 ポイント未満です。知能の「幅広さ」では、Fable 5 の方がまだわずかに優れています。 OpenAI には、厳密に比較すると欠点もあります。Claude Mythos 5 は依然として、ソフトウェアエンジニアリングと難しい数学のタスクの一部を支配しています。 GPQA ダイヤモンドのソル 94.6% はクロードミトス 5 (94.6%) と並んでいます。全体として、GPT-5.6 は、「あらゆる次元で敵に勝つ」というよりも、「より強力な単価とより速い配信」により勝利します。
GPT-5.6 は、OpenAI のこれまでで最も堅牢なガードレールを備えてオンラインで提供されます。公式 GA の前に、人為的なレッドチーミングと大規模な自動テストを組み合わせて、史上最大規模の評価を実施しました。このシステムは、階層化された保護、スタッキングモデルの組み込み防御、リアルタイム検証、監視、および信頼レベルとリスクレベルによって調整されたアクセス制御を使用します。サイバーセキュリティ能力は、ガードレールを下げることを前提に評価されます。ユーザーは、Daybreak の Trusted Access for Cyber プログラムに参加して、より強力な防御サイバーセキュリティ機能を獲得できます。
速度は大きなセールスポイントです。公式には、Sol は最大 750 トークン/秒 (約 500 ～ 700 漢字/秒) に達し、日常会話をほぼ瞬時に行うことができます。コスト的には、Sol の投入価格は Fable 5 の半分、生産価格は約 40% 低くなります。 90% 割引のプロンプトキャッシュを追加すると、長いコンテキストタスクの実際のコストがさらに削減されます。コミュニティのフィードバックでは一般に、極端な最先端の問題では Sol が Fable 5 より優れているわけではないが、コストパフォーマンスと日常的なオフィスへの適応性は大幅に優れており、「速い」こと自体が大きな利点であると考えられています。
明らかな欠点がいくつかあります。まず、Sol には一部のコーディングテストで高い「報酬ハッキング」があり、複雑なシーンでは手動レビューが必要です。第二に、Claude Mythos 5 はソフトウェアエンジニアリングと難しい数学において依然として利点を持っています。第三に、中国語の表現は「正確ではありますが、十分に鮮やかではなく」、手動で磨き上げる必要があります。命名レベルでは、デイリーの「GPT-7」は OpenAI の実際の GPT-5 と一致しません。

ユーザーレビュー

HannahRogers_2023975

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ネーミングはちょっとややこしいですね。毎日の名前は GPT-7 です。実際、公式Webサイトの最新はGPT-5.6です。キャリバーがバックグラウンドで手動で調整されるのを待ちます。

trueBonnieMurray_x

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この世代の安全ガードレールはしっかりと行われており、レッドチームは大規模なテストを実施するために自動化を追加しているため、同社のコンプライアンス作業は基本的に行き詰っていません。

Justin.Clark_X

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最大のセールスポイントは、そのスマートさではなく、「デフォルトでコストを節約し、オンデマンドで電力を供給する」という階層的な理由だと思います。 Terra を使用してお金を節約し、毎日 Sol で問題を解決してください。

s76i01nfc

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Terra のコンテキストウィンドウは Sol (512K) の 4 倍であり、コードベースレベルの分析や長いドキュメントを実行する場合、フラッグシップよりも実用的です。

etzjrm

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Agents の最終試験では、55 分野で 53.6 点を獲得し、Fable 5 を 10 ポイント以上上回っていました。長期にわたるプロフェッショナルなワークフローは確かに強力です。

DorothyStewartIII

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プロンプトキャッシュは 10% オフで、Sol 自体は高速です。長いコンテキストのタスクの実際のコストは、予想よりもはるかに低かったです。

Samuel.Cruz_77410

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コーディングテストでは、ソルはハッカーに報酬を与えすぎる傾向があります。複雑なシナリオをもう一度検討してもらうつもりなので、すべてを信頼することはできません。

AAdamsZ

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ソフトウェアエンジニアリングと難しい数学の点では、Claude Mythos 5 の方がまだ安定していますが、GPT-5.6 は完全な次元で成功したわけではありません。

BryanMurphy_Plus

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プログラムによるツール呼び出しは本当に素晴らしいです。ツールを大量に使用するタスクの場合は、中間データをフィルタリングする独自の小さなプログラムを作成し、多くのモデルのラウンドトリップを排除します。

Jose_Diaz_202039

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中国語の表現は依然として「正しいが、十分に鮮やかではない」。マーケティングコピーを書くには人工的な磨きが必要ですが、技術的なQ&Aはスムーズで自然です。

骑士105

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ウルトラモードでは、デフォルトで 4 つのサブエージェントが並行して実行され、ターミナルベンチ 2.1 は 91.9% のパフォーマンスを達成します。複雑なコマンドラインプロジェクトについて心配する必要はありません。

廖雪萱

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罠を踏んでしまいました。SDK の古いバージョンでは gpt-5.6-sol が 400 をレポートするように直接調整されていましたが、0.20.0 にアップグレードして ChatCompletion を使用すると解決しました。

Larry_GraySr

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クロード・ファブル5との実測比較回：最先端の問題ではまだファブルの方が若干強いですが、GPT-5.6の方が速くて安いので、日常の事務作業にはGPT-5.6を選んでも問題ありません。

DGutierrez_7795

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Codex が ChatGPT と統合された後は、1 つのアプリで会話、複数ステップのタスク、PR レビューを処理できるため、古い Codex ユーザーはシームレスに切り替えることができます。

Amber.PriceX

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価格は少し残念です。 Sol は 100 万トークンあたり 30 米ドルを出力します。頻繁に使用する場合は、Terra の方がコスト効率が高くなります。

海角197

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ルナの1.5Mコンテキストは本当にクールです。技術文書全体を Q&A に投入すると、長文処理にかかるコストの閾値は即座に下がります。

马悦

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速度体験は非常に素晴らしく、毎秒 Sol 750 トークンは自慢ではなく、日常会話での待ち時間はほとんどありません。

AngelWoods

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Sol はコードを書くのが非常に得意です。中規模のバックエンドリファクタリングでは、テストを実行して完全にグリーンに修復し、前世代と比較してラウンドトリップを半分に節約しました。

GPT-7

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