Wariant modelu GPT-5.5 stosujący dodatkowe obliczenia równoległe podczas wnioskowania (parallel test-time compute) przeznaczony do najtrudniejszych zadań wymagających wyższej dokładności.
Okno kontekstowe
1M
tokenów
Max output
128 000
tokenów
Data premiery
23 kwietnia 2026
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Zastosowania
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 1M
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz
Platformy
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
1M
tokenów
Max output tokens
128 000
tokenów na odpowiedź
Knowledge cutoff
1 gru 2025
Data graniczna wiedzy
Licencja
Proprietary (closed)
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimage
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_data
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Długi kontekst
Utrzymanie spójności i uwagi w bardzo długim kontekście wejściowym.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analiza i modyfikacja kodu źródłowego.
Kategoria: coding
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
Rozumienie audio
Zdolność modelu do interpretowania dźwięku, mowy, tonów i sygnałów audio.
Kategoria: audio
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
Rozumienie wideo
Zdolność analizy wideo poprzez przetwarzanie sekwencji klatek.
Kategoria: video
Rozumienie wykresów
Odczyt i interpretacja wykresów, tabel i diagramów.
Kategoria: vision
Rozumowanie po diagramach
Zdolność modelu do analizowania diagramów, schematów i relacji przedstawionych wizualnie.
Kategoria: reasoning
OCR
Rozpoznawanie tekstu na obrazach i w dokumentach.
Kategoria: vision
Wielojęzyczność
Rozumienie i generowanie tekstu w wielu językach.
Kategoria: language
Planowanie
Tworzenie i realizacja planów działania dla złożonych zadań.
Kategoria: planning
Wyjście strumieniowe
Wiadomości strumieniowe umożliwiają pobieranie treści w czasie rzeczywistym, gdy model generuje odpowiedzi, bez czekania na wygenerowanie całej odpowiedzi. Takie podejście może znacząco poprawić doświadczenie użytkownika, zwłaszcza podczas tworzenia długich treści tekstowych, ponieważ użytkownicy mogą od razu zobaczyć, że odpowiedź zaczyna się pojawiać.
Kategoria: reasoning
Przeplatane wejście multimodalne
Zdolność do dowolnego łączenia tekstu i obrazu w dowolnej kolejności w ramach jednego polecenia.
Kategoria: reasoning
Rozumienie multimodalne
Zdolność modelu do łączenia i interpretowania informacji z więcej niż jednej modalności, np. tekstu i obrazu.
Kategoria: multimodal
Wyniki benchmarków
4 benchmarki
BrowseComp
accuracy · Ewaluacja zdolności do wyszukiwania trudnych informacji w sieci; reasoning effort xhigh w środowisku badawczym.
90.1%
📅 23 kwi 2026📄 OpenAI (openai.com/index/introducing-gpt-5-5/)
Wynik GPT-5.5 Pro (90.1%) wyższy niż GPT-5.5 standard (84.4%) i Gemini 3.1 Pro (85.9%). Ewaluacja z reasoning effort xhigh.
EpochAI Frontier Math
accuracy · Ewaluacja z reasoning effort xhigh w środowisku badawczym.
52.4%
📅 23 kwi 2026📄 OpenAI (openai.com/index/introducing-gpt-5-5/)
Wynik GPT-5.5 Pro (52.4%) wyższy niż GPT-5.5 standard (51.7%).
EpochAI Frontier Math
accuracy · Najtrudniejszy poziom FrontierMath; reasoning effort xhigh w środowisku badawczym.
39.6%
📅 23 kwi 2026📄 OpenAI (openai.com/index/introducing-gpt-5-5/)
Wynik GPT-5.5 Pro (39.6%) wyższy niż GPT-5.5 standard (35.4%) i Claude Opus 4.7 (22.9%).
Humanity's Last Exam (HLE)
accuracy · Ewaluacja z narzędziami; reasoning effort xhigh w środowisku badawczym.
57.2%
📅 23 kwi 2026📄 OpenAI (openai.com/index/introducing-gpt-5-5/)
Wynik GPT-5.5 Pro (57.2%) wyższy niż GPT-5.5 standard (52.2%) i Claude Opus 4.7 (54.7%).
Cennik
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)
Wdrożenie i bezpieczeństwo
☁ Dostępny na platformach
🔒 Security / Enterprise
✓ Zweryfikowane informacje enterprise
OpenAI ocenia zdolności cybernetyczne i biologiczne modeli GPT-5.5 (w tym Pro) jako High w ramach Preparedness Framework. Model przeszedł pełny proces bezpieczeństwa przed wydaniem, w tym targetowane ewaluacje dla zaawansowanych zdolności cybernetycznych i biologicznych.
Aktualizacja: 25 kwi 2026↗ Dokumentacja security
Źródła i powiązane strony
3 źródła