GPT 5.6 Sol Modell-Übersicht

GPT-5.6 Sol ist das Flaggschiff der GPT-5.6-Serie von OpenAI und neben den "kleineren Geschwistern" Terra und GPT-5.6 Luna das stärkste Modell aus der GPT-5.6 Reihe. OpenAI positioniert das Modell für langfristige agentische Aufgaben in den Bereichen Coding, Biologie und Cybersecurity, ein kleiner Seitenhieb auf Anthropic, die ihr Modell Claude Fable 5 auf Druck der US-Regierung genau in diesen Bereichen einschränken mussten. Gegenüber dem Vorgänger GPT-5.5 soll GPT-5.6 Sol eine neue Stufe erreicht haben, vergleichbar mit der von Opus --> Fable. Das Community-Feedback spiegelt wider, dass ein ähnlich großer Sprung durchaus erreicht worden sein könnte. Mit $5 / $30 pro 1 Mio. Input-/Output-Token liegt Sol deutlich über Terra ($2,50 / $15) und Luna ($1 / $6) aber mit <272k Token Kontext nur bei knapp der Hälfte von Fable 5 ($10 / $50) Der Marktstart war zudem auf Wunsch von US-Behörden zunächst auf ausgewählte Partner beschränkt und wurde erst am 9. Juli 2026 breit geöffnet.

Playground API Dokumentation System Card Blog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar

Finetuning

Verfügbar

ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben

Input:TextBild

Output:TextJson

Details zum Modell

1,05 Mio. Token

128k Token

5,00 $

30,00 $

Kosten berechnen Geschwindigkeit testen

GPT 5.6 Sol Benchmark Scores

Auf einen Blick

58,9 Pkt.Rang 4 von 19

Stärken

TopLogik & Schlussfolgerung

TopCybersecurity

TopProgrammierung

Top 3Wissen & Sprache

GPT 5.6 Sol Benchmark Übersicht

Wissen & Sprache

BrowseComp

GPQA Diamond

GPT 5.6 Sol Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

Benchmark	GPT 5.6 Sol	GPT 5.6 Terra	Muse Spark 1.1	Inkling	Muse Glimmer 30B	Muse Spark 1.2	Qwen 3.8 Max
ARC-AGI-2Logik & Schlussfolgerung	67,1 %	37,5 %	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	90,42 %
GPT-5.5	85 %
Gemini 3.1 Pro	77,1 %
Gemini 3.5 Flash	72,1 %
Claude Opus 4.6	68,8 %
GPT-5.6 Sol	67,1 %
Claude Sonnet 4.6	58,3 %
GPT-5.2 Pro	54,2 %
GPT-5.2	52,9 %
Gemini 3 Deep Think	45,1 %
Muse Spark	42,5 %
Inkling-Small	40,1 %
Claude Opus 4.5	37,6 %
GPT-5.6 Terra	37,5 %
Gemini 3 Pro	31,1 %
Grok-4	15,9 %
GPT-5.6 Luna	7,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-3. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	30,16 %
GPT-5.6 Sol	7,78 %
Claude Opus 4.8	1,5 %
GPT-5.6 Terra	0,8 %
Claude Opus 4.6	0,5 %
GPT-5.5	0,4 %
Gemini 3.1 Pro	0,4 %
Claude Opus 4.7	0,2 %
GPT-5.4	0,2 %
GPT-5.6 Luna	0,18 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-3. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Artificial Analysis Intelligence Index. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	65 %
Claude Opus 5	61 %
Claude Opus 4.8	61 %
GPT-5.6 Sol	58,9 %
Kimi K3	57 %
GPT-5.6 Terra	55 %
Gemini 3.5 Flash	55 %
Muse Spark 1.2	54,07 %
Grok 4.5	53,8 %
GPT-5.6 Luna	51,2 %
Gemini 3.6 Flash	50,1 %
MiniMax M2.7	50 %
DeepSeek V4 Flash 0731	49,9 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	44 %
Inkling	41 %
Inkling-Small	40 %
DeepSeek V4 Flash	40 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	36,5 %
Muse Glimmer 30B	35,06 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Artificial Analysis Intelligence Index. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Kimi K3	91,2 %
Claude Opus 5	90,8 %
GPT-5.6 Sol	90,4 %
GPT-5.6 Terra	87,5 %
Claude Sonnet 5	84,7 %
GPT-5.5	84,4 %
Claude Opus 4.8	84,3 %
MiniMax-M3	83,52 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	83,4 %
GPT-5.6 Luna	83,3 %
Kimi K2.6	83,2 %
Claude Opus 4.7	79,3 %
Inkling-Small	77,4 %
Inkling	77,1 %
MiniMax M2.7	76,3 %
DeepSeek V4 Flash	72,2 %
GLM-5.1	68 %

Vergleich von LLMs im Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	84,5 %
GPT-5.6 Terra	81,8 %
GPT-5.5	81,8 %
Claude Opus 4.8	78,8 %
GPT-5.6 Luna	77,9 %
DeepSeek V4 Flash 0731	76,7 %
Claude Opus 4.7	73,1 %
GLM-5.1	68,7 %
Muse Spark 1.1	59 %
Claude Sonnet 5	52,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark FrontierMath. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	89 %
GPT-5.6 Terra	84,9 %
GPT-5.6 Luna	78,6 %
GPT-5.5	51,7 %
GPT-5.2 Pro	31,3 %
GPT-5.4	27,1 %
Claude Opus 4.6	22,9 %
GPT-5.2	18,8 %
Gemini 3 Pro	18,75 %
Gemini 3.1 Pro	16,7 %
GPT-5 Pro	14,6 %
GPT-5.1	12,5 %
GPT-5	12,5 %
Claude Sonnet 4.6	8,3 %
Kimi K2.5 (Thinking)	4,2 %
Claude Opus 4.5	4,17 %
Claude Opus 4.1	4,17 %
GLM-5	2,1 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	2,1 %
Grok-4 Heavy	2,08 %

Vergleich von LLMs im Benchmark FrontierMath. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GDPval-AA. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	1.932 %
Claude Opus 4.8	1.890 %
Claude Opus 5	1.861 %
GPT-5.6 Sol	1.747,8 %
Gemini 3.5 Flash	1.656 %
Muse Spark 1.2	1.631 %
Claude Sonnet 5	1.618 %
GPT-5.6 Terra	1.593 %
GPT-5.6 Luna	1.591,8 %
DeepSeek V4 Flash 0731	1.558,61 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	1.554 %
Grok 4.5	1.543 %
Muse Spark	1.444 %
Gemini 3.6 Flash	1.421 %
DeepSeek V4 Flash	1.395 %
Muse Spark 1.1	1.381 %
Inkling-Small	1.269 %
Inkling	1.238 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	1.140 %
Muse Glimmer 30B	953 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GDPval-AA. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	95,5 %
GPT-5.6 Sol	94,6 %
Claude Opus 4.8	93,6 %
Kimi K3	93,5 %
Claude Opus 5	93,43 %
Claude Fable 5	93,18 %
Grok 4.5	93,1 %
GPT-5.6 Terra	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	92,8 %
Qwen 3.8 Max	92,6 %
GPT-5.6 Luna	92,3 %
GLM-5.2	91,2 %
DeepSeek V4 Flash 0731	90,8 %
Muse Spark 1.2	90,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Inkling-Small	89,5 %
DeepSeek V4 Flash	88,1 %
Inkling	87,2 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	83,8 %
Muse Glimmer 30B	83,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	56,3 %
Muse Spark 1.1	52,2 %
Fugu Ultra	50 %
Claude Opus 4.8	49,8 %
GPT-5.6 Sol	47,2 %
Muse Spark 1.2	43,93 %
Qwen 3.8 Max	43,6 %
Kimi K3	43,5 %
Claude Sonnet 5	43,2 %
GPT-5.6 Terra	41,8 %
GLM-5.2	40,5 %
Grok 4.5	40,3 %
Gemini 3.5 Flash	40,2 %
Gemini 3.6 Flash	38,3 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	37,7 %
DeepSeek V4 Flash 0731	36,8 %
Inkling-Small	31,6 %
Inkling	29,7 %
Muse Glimmer 30B	22 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	17,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	2.887 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	93,5 %
Fugu Ultra	93,2 %
DeepSeek V4 Flash	91,6 %
Kimi K2.6	89,6 %
Claude Opus 5	89,03 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	88,7 %
GPT-5.6 Terra	85,93 %
Kimi K2.5 (Thinking)	85 %
GLM-4.7	84,9 %
Qwen3.5-397B-A17B	83,6 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	83,3 %
Kimi K2 Thinking	83,1 %
MiniMax-M2	83 %
GPT-5.6 Sol	82,6 %
Nemotron 3 Super	81,19 %
MiniMax M2.1	81 %
Muse Spark	80 %
Gemma 4 31B	80 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	72 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMLU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	91,59 %
GPT-5.6 Sol	89,1 %
MiniMax M2.1	88 %
Qwen3.5-397B-A17B	87,8 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	87,5 %
Kimi K2.5 (Thinking)	87,1 %
GPT-5.6 Terra	86,66 %
Grok-4	86,6 %
DeepSeek V4 Flash	86,2 %
Gemma 4 31B	85,2 %
DeepSeek-R1-0528	85 %
Kimi K2 Thinking	84,6 %
GLM-4.5	84,6 %
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	84,4 %
GLM-4.7	84,3 %
Nemotron 3 Super	83,73 %
MiniMax-M2	82 %
GLM-4.5 Air	81,4 %
Qwen3 30B A3B Instruct 2507	78,4 %
Gemma 3	67,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMLU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	89,88 %
Claude Fable 5	89,31 %
Gemini 3.5 Flash	83,6 %
Gemini 3.6 Flash	83,2 %
GPT-5.6 Sol	83 %
Qwen 3.8 Max	82,3 %
Kimi K3	81,6 %
GPT-5.5	81,2 %
GPT-5.6 Terra	80,7 %
Grok 4.5	80,4 %
Muse Spark	80,4 %
Kimi K2.6	79,4 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	79 %
GPT-5.6 Luna	78,4 %
MiniMax-M3	78,1 %
Gemma 4 31B	76,9 %
Muse Glimmer 30B	74 %
Inkling-Small	74 %
Inkling	73,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MRCR v2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	93,6 %
Qwen 3.8 Max	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	91,8 %
GPT-5.6 Sol	91,5 %
GPT-5.6 Terra	89,6 %
Gemini 3.5 Flash	77,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	72,2 %
Gemma 4 31B	66,4 %
Muse Spark 1.1	54,1 %
GPT-5.6 Luna	41,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MRCR v2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	80 %
Claude Opus 5	79,2 %
Fugu Ultra	73,7 %
Claude Opus 4.8	69,2 %
Qwen 3.8 Max	67,7 %
Grok 4.5	64,7 %
GPT-5.6 Sol	64,6 %
GPT-5.6 Terra	63,4 %
Claude Sonnet 5	63,2 %
GPT-5.6 Luna	62,7 %
GLM-5.2	62,1 %
Muse Spark 1.1	61,5 %
Laguna S 2.1	59,4 %
MiniMax-M3	59 %
Gemini 3.6 Flash	58,7 %
Inkling-Small	55,9 %
Gemini 3.5 Flash	55,1 %
Inkling	54,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54,2 %
Muse Glimmer 30B	51,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	96,2 %
Claude Opus 5	96 %
Claude Fable 5	95 %
Claude Mythos Preview	93,9 %
Claude Opus 4.8	88,6 %
Claude Opus 4.7	87,6 %
Claude Sonnet 5	85,2 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	80,6 %
Gemini 3.1 Pro	80,6 %
MiniMax-M3	80,5 %
Inkling-Small	80,2 %
Kimi K2.6	80,2 %
MiniMax M2.7	79,9 %
Claude Sonnet 4.6	79,6 %
DeepSeek V4 Flash	79 %
Inkling	77,6 %
Muse Spark	77,4 %
Qwen3.5-397B-A17B	76,4 %
Muse Glimmer 30B	76 %
GPT-5.6 Terra	75,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2.1. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	88,8 %
Kimi K3	88,3 %
GPT-5.6 Terra	87,4 %
Qwen 3.8 Max	86,6 %
GPT-5.6 Luna	84,7 %
Claude Opus 5	84,64 %
Claude Fable 5	84,3 %
Grok 4.5	83,3 %
Muse Spark 1.2	82,9 %
DeepSeek V4 Flash 0731	82,7 %
GLM-5.2	82,7 %
Fugu Ultra	82,1 %
Claude Sonnet 5	80,4 %
Muse Spark 1.1	80 %
Gemini 3.6 Flash	78 %
Laguna S 2.1	70,2 %
Inkling-Small	64,7 %
Inkling	63,8 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54 %
Muse Glimmer 30B	51,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2.1. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Proprietärer Transformer
Input Kontextlänge	1,05 Mio.
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	Proprietärer Tokenizer

Besonderheiten

Pro Mode	Parallel Test-Time-Compute für optimierten Output bei hohen Kosten
Ultra Mode (Multi-Agent)	Koordiniert in ChatGPT Work/Codex mehrere parallel laufende, kooperierende KI-Agenten.
Prompt Caching mit Cache-Breakpoints	Explizit setzbare Cache-Breakpoints machen das Caching planbarer.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Stark verbesserte Frontend Skills
GPT-5.6 erreicht (zugegebenermaßen subjektiv) deutlich bessere Ergebnisse in der Web-Entwicklung von Frontends. Sogar funktionierende und unterhaltsame (3D-) Spiele können per Vibe-Coding mit GPT-5.6 Sol ge-one-shotted werden.
Großes Kontextfenster
Mit rund 1 Mio. Token Kontextfenster und bis zu 128k Token Output ist GPT-5.6 Sol für ganze Codebases als Input gewappnet.
Kompetitive Kosten
GPT-5.6 Sol ist günstiger, als viele Nutzer erwartet hatten. Erst ab Kontextfenstern jenseits der 272k Tokens wird die Nutzung ähnlich teuer wie bei Fable 5.

Nachteile

Aufpreis bei sehr langem Kontext
Ab 272K Input-Token pro Request verdoppelt sich der Input-Preis (auf ca. $10) und der Output-Preis steigt um Faktor 1,5 (auf ca. $45). Der volle 1-Mio.-Kontext ist damit deutlich teurer.
Proprietär, keine offenen Gewichte, kein Fine-Tuning
Sol ist ausschließlich über OpenAIs API/ChatGPT nutzbar. Es gibt keine herunterladbaren Gewichte, kein lokales Deployment und keine Fine-Tuning Möglichkeiten.
Begrenzte Modalitäten
Input nur als Text und Bild, Output ausschließlich Text. Audio- und Video-Ein- oder -Ausgabe werden nicht unterstützt.

Vergleiche GPT 5.6 Sol mit anderen LLMs

Vergleiche GPT 5.6 Sol mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Intelligence-Index ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
OpenAI	GPT 5.6 Sol	Proprietär	58,9	1,05 Mio.	128k	5,00 $	30,00 $	09.07.2026
Meta AI	Muse Glimmer 30B	Apache 2.0	35,1	131,07k	131,07k	0,35 $	1,50 $	10.08.2026
Meta AI	Muse Spark 1.2	Proprietär	54,1	1,05 Mio.	1,05 Mio.	1,25 $	4,25 $	05.08.2026
Alibaba	Qwen 3.8 Max	Proprietär	–	1 Mio.	128k	2,00 $	6,00 $	02.08.2026
DeepSeek AI	DeepSeek V4 Flash	MIT	49,9	1 Mio.	384k	0,14 $	0,28 $	31.07.2026
Thinking Machines Lab	Inkling Small	Apache 2.0	40	1 Mio.	1 Mio.	0,50 $	1,20 $	30.07.2026
Anthropic	Claude Opus 5	Proprietär	61	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	24.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.5 Flash Lite	Proprietär	36,5	1 Mio.	65,54k	0,30 $	2,50 $	21.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.6 Flash	Proprietär	50,1	1 Mio.	64k	1,50 $	7,50 $	21.07.2026
Poolside	Laguna S 2.1	Open Model License	–	1,05 Mio.	131,07k	0,10 $	0,20 $	20.07.2026
OpenAI	GPT-5.5	Proprietär	–	1,05 Mio.	128k	5,00 $	30,00 $	23.04.2026

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GPT 5.6 Sol ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GPT 5.6 Sol ist auch direkt in ChatGPT nutzbar.

ChatGPT

23,00 €

Provider & APIs

Du kannst OpenAI GPT 5.6 Sol über die API folgender Anbieter nutzen.

OpenAI
Zu OpenAI
Token (in)
Unbekannt
Token (out)
Unbekannt
Latenz
Unbekannt
USD / 1M Input
5,00 $
USD / 1M Output
30,00 $
Throughput
Unbekannt

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Häufige Fragen zu GPT 5.6 Sol

Kann ich GPT 5.6 Sol kostenlos nutzen?

Ja, GPT 5.6 Sol ist in ChatGPT auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GPT 5.6 Sol Open Source?

Nein, GPT 5.6 Sol ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingabeformate versteht GPT 5.6 Sol?

GPT 5.6 Sol verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet GPT 5.6 Sol über die API?

Über die API kostet GPT 5.6 Sol 5,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 30,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT 5.6 Sol?

GPT 5.6 Sol verarbeitet bis zu 1,05 Mio. Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von GPT 5.6 Sol?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von GPT 5.6 Sol reicht bis Februar 2026. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Was ist der Vorgänger von GPT 5.6 Sol?

Der direkte Vorgänger von GPT 5.6 Sol ist GPT-5.5 (erschienen April 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.

GPT 5.6 Sol Modell-Übersicht

Features & Modalitäten

Details zum Modell