Schlagwort: Sol

  • ChatGPT deligiert mit »Multi-Agents V2« Subagenten deutlich besser

    Ein Weltraumbild mit Planeten

    GPT-Images-2.0

    Kurzfassung

    Quellen

    OpenAI hat die Funktion Multi-Agents V2 eingeführt, mit der große KI-Modelle Aufgaben eigenständig delegieren.
    Ein rechenintensives Modell wie GPT-5.6 Sol fungiert dabei als Manager und lagert Teilbereiche an spezialisierte Sub-Agenten wie das schnelle Luna aus.
    Anwender müssen dadurch nicht mehr händisch entscheiden, welche KI für welchen Arbeitsschritt am besten geeignet ist.
    Langfristig plant OpenAI ein komplett unsichtbares Routing, bei dem die Modelle im Hintergrund automatisch im effizientesten Team arbeiten.

    X – Tibo & Eric Provencher

    Mit dem Update »Multi-Agents V2« übergeben große KI-Modelle wie GPT-5.6 Sol ihre Aufgaben nun selbstständig an kleinere Spezialisten. Nutzer müssen die passende KI für komplexe Arbeitsschritte dadurch seltener händisch auswählen. Sol managt Luna-Agenten Die Neuerung blieb in den vergangenen Tagen weitgehend unbemerkt. Am Wochenende bestätigte Entwickler Eric Provencher, dass die großen Modelle Teilaufgaben nun an sogenannte Sub-Agenten verteilen. Ein rechenintensives Modell wie GPT-5.6 Sol agiert dabei als Manager. Es plant die Aufgabe und lagert Teilbereiche aus. Für schnelle und wirtschaftliche Arbeitsschritte greift Sol dann auf GPT-5.6 Luna zurück. Sol kann dabei eine ganze Flotte von Luna-Agenten steuern. Sie sind aufeinander abgestimmt und liefern Ergebnisse in dieser Arbeitsteilung deutlich schneller.

    Twitter Beitrag – Cookies links unten aktivieren.

    This went under the radar this week, but we just shipped the ability for models with multi agents v2 to delegate to any supported model, including Luna! Took a bit of time to make sure this worked reliably pic.twitter.com/84Wto45mzA — eric provencher (@pvncher) August 15, 2026 Spezialisten für Cybersicherheit Sol delegiert nicht nur an Luna. Für ausgewogene Alltagsaufgaben steht GPT-5.6 Terra bereit. Geht es um defensive Cybersicherheit, übernimmt Daybreak-Blue. Auch GPT-5.5 lässt sich als Sub-Agent einspannen. Gibt der Nutzer keine feste Zuteilung vor, erbt der Sub-Agent das aktuell aktive System. Je nach Modell lässt sich zudem festlegen, wie hoch die Thinking-Stufe sein solll. OpenAI will die manuelle Auswahl mittelfristig komplett überflüssig machen. Anwender sollen künftig nur noch ihr Problem beschreiben, während die KI im Hintergrund selbst die effizienteste Modell-Kombination zusammenstellt. Anzeige

  • 14x schneller: OpenAI launcht neuen „Ultrafast“-Modus für GPT-5.6 Sol

    OpenAI startet mit „Ultrafast“ einen neuen Inferenz-Modus, der GPT-5.6 Sol mit bis zu 750 Output-Tokens pro Sekunde ausliefert, angetrieben von Cerebras-Hardware aus der Zehn-Milliarden-Dollar-Kooperation. Zusammen mit Standard und Fast baut OpenAI damit eine dreistufige Preisarchitektur auf, die Geschwindigkeit zum eigenständigen Produkt macht.

    Der Artikel 14x schneller: OpenAI launcht neuen „Ultrafast“-Modus für GPT-5.6 Sol erschien zuerst auf The Decoder.

  • OpenAI verbessert GPT-5.6 Sol in ChatGPT und beschränkt Free-Nutzer auf das schwächste Modell

    OpenAI aktualisiert GPT-5.6 Sol mit fokussierteren Antworten und einem neuen Reasoning-Slider, der die Denktiefe stufenlos regeln lässt. Kostenlose Nutzer erhalten ab nächster Woche unbegrenzte Text-Chats mit dem kleineren GPT-5.6 Luna; ein Reasoning-Button lässt Luna länger nachdenken. Dennoch hängt das Modell den Großen deutlich hinterher.

    Der Artikel OpenAI verbessert GPT-5.6 Sol in ChatGPT und beschränkt Free-Nutzer auf das schwächste Modell erschien zuerst auf The Decoder.

  • OpenAI macht Modelle bis zu 80% günstiger

    Eine Erde, ein Mond und eine OpenAI-Basis

    GPT-Images-2.0

    Kurzfassung

    Quellen

    OpenAI hat die Preise für seine KI-Modelle GPT-5.6 Luna und Terra um bis zu 80 Prozent gesenkt.
    Nutzer von ChatGPT und Codex verbrauchen dadurch für dieselben Aufgaben ab sofort deutlich weniger Credits.
    Für das Spitzenmodell Sol gibt es einen neuen Modus, der Antworten zweieinhalbmal so schnell liefert.
    Die massiven Preissenkungen basieren auf Software-Optimierungen, bei denen die KI ihren eigenen Code erfolgreich verbessert hat.

    OpenAI: Advancing the price-performance frontier with GPT‑5.6

    OpenAI macht seine Modelle GPT-5.6 Luna und Terra deutlich günstiger. Luna kostet künftig 80 Prozent weniger, während Entwickler das Spitzenmodell Sol über einen neuen Modus um das Zweieinhalbfache beschleunigen können. Geringere Kosten für Entwickler und Nutzer Nutzer von ChatGPT Work und Codex profitieren direkt von den Anpassungen. Die Modelle verbrauchen dort nun weniger Credits. Für Entwickler, die über die API auf die Modelle zugreifen, sinken die Kosten spürbar. Eine Million Input-Token bei Terra kosten nun 2 US-Dollar, für Output-Token fallen 12 Dollar an. Der Preis für das auf hohe Volumina ausgelegte Modell Luna sinkt auf 0,20 Dollar für Input- und 1,20 Dollar für Output-Token. + Quelle: OpenAI Luna erzielt damit ein Preis/Leistungsverhältnis, wo kein anderes Modell mehr mithalten kann. Auch die gesamte chinesische Konkurrenz nicht. Modelle wie Gemini 3.1 Pro, das aktuelle Top Modell von Google, ist deutlich teurer und schlechter. GLM 5.2 ist auf einem ähnlichen Leistungsniveau, aber ebenso deutlich teurer. Selbst mit Claude Opus 5 auf der Low Einstellung kann es Luna Max aufnehmen. Für viele Aufgaben dürfte damit die Wahl aktuell auf Luna fallen. + Quelle: OpenAI Künstliche Intelligenz optimiert eigenen Code Die Preissenkungen sind das Resultat grundlegender Effizienzsteigerungen bei der Hardwareauslastung und der Token-Generierung. Das Modell GPT-5.6 Sol hat bei dieser Optimierung aktiv mitgeholfen. In einem von Menschen geführten Prozess schrieb Sol Teile der Produktionskernel selbst neu. Diese Code-Anpassungen senkten die Kosten für den Betrieb des Modells um 20 Prozent. Weitere Experimente verbesserten die Effizienz bei der Token-Generierung um über 15 Prozent. Anzeige Neuer Fast Mode für zeitkritische Aufgaben Für Sol bleibt der Preis unverändert, Entwickler können aber einen neuen »Fast mode« aktivieren. Dieser ersetzt das bisherige Priority Processing in der API. Kunden erhalten damit Antworten bis zu 2,5-mal schneller als bei der Standardverarbeitung. Die Intelligenz des Modells bleibt bei dieser Einstellung unverändert. Für den Geschwindigkeitsvorteil berechnet OpenAI den doppelten Preis der regulären Sol-Nutzung.

  • GPT-5.6 Sol schlägt Claude Opus 5 bei ARC-AGI-3, aber nur mit speziellen API-Tricks

    OpenAI kontert Anthropics ARC-AGI-3-Rekord: GPT-5.6 Sol erreicht 38,3 Prozent, allerdings nur mit eigener API-Infrastruktur statt der offiziellen Testumgebung, in der das Modell bei 7,8 Prozent landet. Opus 5 hatte seine 30,2 Prozent ohne solche Hilfsmittel erzielt, was die Vergleichbarkeit infrage stellt.

    Der Artikel GPT-5.6 Sol schlägt Claude Opus 5 bei ARC-AGI-3, aber nur mit speziellen API-Tricks erschien zuerst auf The Decoder.

  • OpenAI GPT-Red: KI kämpft gegen KI

    GPT-Red Logo

    GPT-Images-2.0

    Kurzfassung

    Quellen

    OpenAI nutzt das neue Modell GPT-Red, um eigene Systeme automatisiert auf Sicherheitslücken zu prüfen.
    Die KI trainiert durch ständige Angriffe auf interne Modelle und ist menschlichen Testern bei der Fehlersuche deutlich überlegen.
    Durch diese Methode senkte OpenAI die Anfälligkeit für Prompt Injections beim neuen Modell GPT-5.6 Sol drastisch.

    OpenAI Blog: Unlocking Self-Improvement for Robustness

    OpenAI hat am Mittwoch das Sicherheitsmodell GPT-Red vorgestellt. Es greift interne Modelle wie GPT-5.6 gezielt an, um Schwachstellen aufzudecken, bevor diese veröffentlicht werden. Menschliche Tester allein können die nötige Vielfalt und Menge an Angriffsdaten nicht mehr schnell genug generieren, um mit der wachsenden Komplexität der Neuentwicklungen mitzuhalten. Ständiger Wettbewerb beim Training Um GPT-Red zu trainieren, setzt OpenAI auf sogenanntes Self-Play. GPT-Red erhält eine Belohnung, wenn es eine erfolgreiche Prompt Injection gegen andere Modelle ausführt. Die verteidigenden Modelle werden belohnt, wenn sie den Angriff abwehren und ihre eigentliche Aufgabe erfüllen. Dieser ständige Wettbewerb zwingt GPT-Red dazu, immer vielseitigere Angriffsstrategien zu entwickeln. Am Ende des Trainingsprozesses konnte es fast alle Modelle erfolgreich manipulieren. Dazu zählten auch Produktionsmodelle bis einschließlich GPT-5.5. + Quelle: OpenAI Höhere Erfolgsquote als der Mensch OpenAI hat GPT-Red auch in völlig neuen Sicherheitsumgebungen getestet. In einem Vergleich auf der sogenannten »Indirect Prompt Injection Arena« trat GPT-Red gegen menschliche Tester an. Es fand in 84 Prozent der Szenarien einen erfolgreichen Angriffsweg. Die Menschen erreichten bei demselben Testaufbau lediglich eine Erfolgsquote von 13 Prozent. + Quelle: OpenAI In einem Praxistest attackierte GPT-Red einen echten, von einer KI gesteuerten Verkaufsautomaten. Es schaffte es, den Preis eines teuren Artikels auf 50 Cent zu senken und die Bestellungen anderer Kunden zu stornieren. Ebenso brach GPT-Red effizient in Codex-Agenten auf Basis von GPT-5.4 Mini ein, um Daten zu stehlen. Die entdeckten Sicherheitslücken meldete OpenAI den jeweiligen Herstellern. + Quelle: OpenAI Robusteres GPT-5.6 Sol GPT-Red bleibt intern und wird nicht veröffentlicht. OpenAI nutzt die generierten Angriffsdaten direkt beim Training, um die eigenen Produktionsmodelle robuster zu machen. Ein Ergebnis dieses Prozesses ist GPT-5.6 Sol. Frühere Angriffe wie sogenannte »Fake Chain-of-Thought«-Methoden waren bei GPT-5.1 noch zu über 95 Prozent erfolgreich. Bei GPT-5.6 Sol liegt die Erfolgsquote dieser Angriffe nun unter 10 Prozent. Bei direkten Prompt Injections von GPT-Red scheitert GPT-5.6 Sol nur noch in 0,05 Prozent der Fälle. Die regulären Fähigkeiten leiden unter dieser Härtung nicht. GPT-5.6 Sol verweigert laut OpenAI keine legitimen Anfragen, sondern wehrt zielgerichtet bösartige Instruktionen ab. KI-Agenten verbessern bereits die Fähigkeiten künftiger Generationen. Mit GPT-Red überträgt OpenAI dieses Prinzip nun auf die Sicherheit und wird das interne Modell parallel zu menschlichen Testern mit steigender Rechenleistung kontinuierlich weiterentwickeln. Anzeige

  • OpenAIs GPT-5.6 Sol widerlegt angeblich 25 Jahre alte Vermutung der Statistik

    Ein Statistikprofessor der University of Pennsylvania hat mit OpenAIs GPT-5.6 Sol Pro eine zentrale offene Vermutung zum Benjamini-Hochberg-Verfahren widerlegt – in rund 90 Minuten. Mit dem Vorgängermodell GPT-5.5 war ihm das auch nach 20 Stunden nicht gelungen. Die Lösung kombiniert bekannte Methoden neu, echte konzeptuelle Kreativität bleibt damit weiter eine offene Frage.

    Der Artikel OpenAIs GPT-5.6 Sol widerlegt angeblich 25 Jahre alte Vermutung der Statistik erschien zuerst auf The Decoder.

  • OpenAI streicht nerviges 5 Stunden Zeitlimit vorübergehend

    Usage Verbrauch bei GPT

    GPT-Images-2.0

    Kurzfassung

    Quellen

    OpenAI hat das rollierende Fünf-Stunden-Nutzungslimit für GPT-5.6 Sol und Codex in den Bezahltarifen vorübergehend aufgehoben.
    Nach einer extremen Auslastung wurden zudem die bisherigen Verbrauchsdaten aller sechs Millionen aktiven Nutzer komplett auf null zurückgesetzt.
    Zusätzlich optimiert der Anbieter die Effizienz der KI, wodurch komplexe Aufgaben nun spürbar weniger Kontingent verbrauchen.

    X – Thomas Sottiaux

    OpenAI hebt das fünfstündige Nutzungslimit für zahlende Kunden von ChatGPT und Codex vorübergehend auf. Nach einem extremen Nachfrageanstieg am Wochenende erhalten Nutzer von GPT-5.6 Sol dadurch wieder mehr Spielraum für rechenintensive Aufgaben. Wegfall des Zeitfensters Bisher bremste ein Fünf-Stunden-Fenster die Interaktionen mit GPT-5.6 Sol aus. Wer dieses Limit ausschöpfte, musste die Arbeit zwangsläufig unterbrechen. Diese Einschränkung entfällt nun für die Tarife Plus, Pro und Business. OpenAI-Produktmanager Tibo begründet den Schritt mit einer außergewöhnlichen Auslastung: »Die letzten 48 Stunden von Codex und ChatGPT Work waren intensiv.« Um den sechs Millionen aktiven Nutzern unmittelbar wieder Kapazitäten bereitzustellen, setzte OpenAI die bisherigen Verbrauchsdaten komplett zurück. Davon profitieren besonders Anwender, die Codex und ChatGPT für lokale Abfragen und Cloud-Aufgaben kombinieren, da beide auf ein gemeinsames Kontingent zugreifen. Völlig unbegrenzt agiert GPT-5.6 Sol durch die Änderungen allerdings nicht. Wöchentliche Obergrenzen bleiben abhängig vom gewählten Tarif bestehen.

    Twitter Beitrag – Cookies links unten aktivieren.

    Morning. The last 48 hours of Codex and ChatGPT Work have been intense! Three important updates: – Temporarily removing the 5 hour usage limit restriction for all Plus, Business and Pro plans- Rolling out changes that will make GPT 5.6 Sol more efficient across the board and…— Tibo (@thsottiaux) July 12, 2026 Effizientere Verarbeitung Neben den gelockerten Zeitlimits verbraucht GPT-5.6 Sol künftig weniger vom verfügbaren Kontingent. OpenAI hat GPT-5.6 Sol so angepasst, dass es dieselbe Arbeitsmenge effizienter abarbeitet. Das Unternehmen nennt noch keine genauen Zahlen, der geringere Verbrauch resultiert jedoch wahrscheinlich aus einem gesenkten Token-Bedarf bei den Berechnungen. Diese Anpassung zielt direkt auf Intensivnutzer ab. Sie können nun umfangreichere Programmierprojekte umsetzen oder autonome Agenten deutlich länger laufen lassen, bevor sie an die wöchentlichen Tarifgrenzen stoßen.

  • OpenAIs GPT-5.6 Sol Ultra löst angeblich 50 Jahre altes Mathe-Problem in unter einer Stunde

    GPT-5.6 Sol Ultra von OpenAI hat mit 64 parallel arbeitenden Subagenten in knapp einer Stunde einen Beweis der seit 50 Jahren offenen Cycle Double Cover Conjecture produziert. Mathematiker Thomas Bloom lobt den Beweis als überraschend elementar, kritisiert aber fehlende Quellenangaben für bekannte Vorarbeiten. Die Frage bleibt: Kombiniert die KI „nur“ vorhandenes Wissen – oder schafft sie Neues?

    Der Artikel OpenAIs GPT-5.6 Sol Ultra löst angeblich 50 Jahre altes Mathe-Problem in unter einer Stunde erschien zuerst auf The Decoder.

  • Kritik an ChatGPT Work: OpenAI will Kosten transparenter machen und Desktop-App nachbessern

    OpenAI räumt nach dem Launch von ChatGPT Work und GPT-5.6 Sol erhebliche Probleme ein: zu hoher Compute-Verbrauch, eine verwirrende Desktop-Umstellung bei Chats und Projekten, eine unklare Aufteilung zwischen Codex und ChatGPT Work sowie Regressionen bei bestehenden Workflows. In Einzelfällen löschte GPT-5.6 Sol wohl eigenständig Daten, die der Nutzer nicht freigegeben hatte.

    Der Artikel Kritik an ChatGPT Work: OpenAI will Kosten transparenter machen und Desktop-App nachbessern erschien zuerst auf The Decoder.