Antwort auf Claude Mythos: OpenAI startet GPT-5.6 Sol, doch die US-Regierung bremst den Zugang
Kurz & Knapp
- OpenAI hat die neue Modellgeneration GPT-5.6 vorgestellt, die aus dem Flaggschiffmodell Sol sowie den günstigeren Varianten Terra und Luna besteht.
- In Benchmarks erreicht Sol ähnliche oder bessere Ergebnisse als Anthropics Claude Mythos 5. Dabei zeigt das Modell einen klaren Vorsprung bei Coding-Aufgaben sowie eine höhere Token-Effizienz im Bereich Cybersecurity.
- Die US-Regierung beschränkt den Zugang zu den Modellen vorerst auf ausgewählte Partner. OpenAI kritisiert, dass diese Vorgabe Entwicklern und Unternehmen schadet.
OpenAIs neues Flaggschiffmodell GPT-5.6 Sol soll in Coding- und Cybersecurity-Aufgaben deutlich vor Anthropics Claude Mythos liegen. Der Zugang bleibt vorerst auf wenige Partner beschränkt.
OpenAI hat mit GPT-5.6 Sol eine neue Modellgeneration vorgestellt, die mit Claudes Mythos-Klasse konkurrieren soll. Die limitierte Preview steht zunächst nur ausgewählten Partnern über die API und Codex zur Verfügung, auf explizites Bestreben der US-Regierung. Die nahm zuvor auch schon Anthropics Mythos-Klasse-Modell Fable 5 vom Markt.
In der Ankündigung von GPT-5.6 kritisiert OpenAI dieses Vorgehen mit überraschend deutlichen Worten: "Wir glauben nicht, dass eine solche Form des staatlichen Zugriffsverfahrens langfristig zum Standard werden sollte. Sie hält die besten Werkzeuge von Nutzern, Entwicklern, Unternehmen, Cyber-Verteidigern und globalen Partnern fern, die sie benötigen."
Mit GPT-5.6 führt OpenAI ein neues Namensschema ein, das an Claude erinnert. Die Nummer (x.6) bezeichnet die Generation. Sol, Terra und Luna stehen für drei dauerhafte Leistungsstufen, die sich laut OpenAI unabhängig voneinander weiterentwickeln können.
Sol ist das Flaggschiff, Terra konkurriert mit GPT-5.5 und kostet halb so viel, Luna ist die günstigste Variante. Hinzu kommen ein neuer "max"-Modus für besonders tiefes Reasoning und ein "ultra"-Modus, der über Subagenten komplexe Aufgaben parallelisiert.
Sol übertrifft Claude Mythos beim agentischen Coding
Die von OpenAI veröffentlichten Benchmark-Ergebnisse positionieren Sol vor Anthropics Claude Mythos 5. Auf Terminal-Bench 2.1, einem Test für agentisches Coding, erreicht Sol 88,8 Prozent und Sol Ultra 91,9 Prozent. Claude Mythos 5 liegt bei 88 Prozent, Fable 5 bei 84,3.
Auch in der Biologie zeigt Sol laut OpenAI Fortschritte. Auf GeneBench v1, einem Benchmark für Genomik- und quantitative Biologie-Analysen, erzielt das Modell bessere Ergebnisse als GPT-5.5 (30 % vs. 22 % im Bestfall) bei gleichzeitig weniger verbrauchten Tokens.
Auf ExploitBench, der misst, wie gut KI-Agenten reale Sicherheitslücken in Googles JavaScript-Engine V8 bis hin zur vollständigen Codeausführung, erreicht Sol laut OpenAI eine mit Mythos Preview vergleichbare Leistung, benötigt dafür aber nur rund ein Drittel der Output-Tokens.
Auf ExploitGym, einem von Forschern der UC Berkeley in Zusammenarbeit mit OpenAI und anderen Laboren entwickelten Benchmark, zeigen alle drei GPT-5.6-Modelle Verbesserungen bei steigendem Reasoning-Aufwand; hier besteht also Skalierungspotenzial durch mehr Rechenleistung. Ein Vergleichswert der Claude-Modelle fehlt bei diesem Benchmark noch.
Insgesamt beschreibt OpenAI Sol als das bisher fähigste Modell im Bereich Cybersecurity, sieht es aber eher als Verteidiger denn als Angreifer. Das Modell könne Schwachstellen besser finden und beheben, als eigenständig End-to-End-Angriffe durchführen. In Tests mit Chromium und Firefox habe Sol Bugs und sogenannte Exploitation-Primitives identifiziert, jedoch keinen autonomen Full-Chain-Exploit produziert. Damit überschreite das Modell nicht den "Cyber Critical"-Schwellenwert des eigenen Preparedness Frameworks.
Preise, Verfügbarkeit und Cerebras-Launch im Juli
Die Preise pro eine Million Tokens betragen laut OpenAI für Sol 5 Dollar Input und 30 Dollar Output, für Terra 2,50 Dollar und 15 Dollar, für Luna 1 Dollar und 6 Dollar.
Neu ist ein überarbeitetes Prompt-Caching mit expliziten Cache-Breakpoints und einer garantierten Mindestlebensdauer von 30 Minuten. Cache-Writes kosten das 1,25-fache des regulären Input-Preises, Cache-Reads erhalten weiterhin 90 Prozent Rabatt.
Da Sol in mehreren Benchmarks weniger Tokens als die Konkurrenz benötigt, könnten die effektiven Kosten pro Aufgabe trotz der Listenpreise sinken. Das wäre ein Gegenargument zum Trend steigender Modellpreise, der zuletzt häufig kritisiert wurde und gegenüber günstigeren chinesischen Modellen als Wettbewerbsnachteil gilt.
Im Juli soll Sol zudem auf Cerebras mit bis zu 750 Tokens pro Sekunde verfügbar werden.
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