科技领域近日迎来新突破，OpenAI 研发的 GPT-5.6 Sol 展现出强大能力，可自主对较小的 Luna 模型进行后训练，且在聚合 RSI 指数方面表现优异，较 GPT-5.5 高出 16.2 个百分点。
后训练是模型完成初始预训练后，针对特定任务、行为或能力，进一步调整参数与配置的过程。在本次研究中，研究人员运用部分经过编辑的提示信息引导 GPT-5.6 Sol 对 Luna 模型开展后训练，这些提示信息涉及训练配置、GPU 选择、脚本启动以及运行验证等多个方面。
OpenAI 研究员 Kathy Shi 在演讲中提到，通常后训练工作由高级研究团队承担，而 GPT-5.6 Sol 却能扮演“自动化研究员”的角色。它以自身后训练路径和配置为基础，为 Luna 模型量身定制完整的后训练方案。
为准确衡量此类能力，OpenAI 构建了基于真实 AI 研究任务的内部评估套件“聚合 RSI”。该评估任务涵盖调试研究系统、优化 kernel 和训练方案、运行机器学习实验以及改进其他模型等多个领域。从评估结果来看，GPT-5.6 Sol 模型在聚合 RSI 指数上明显优于 GPT-5.5 模型，高出 16.2 个百分点。
OpenAI 还表示，在整个开发周期中，研究人员都会借助 GPT-5.6 Sol 的力量，包括调试、优化训练系统、运行实验以及阅读结果等环节。内部测试数据显示，活跃研究员人均日 token 产出相较于 GPT-5.5 上一轮峰值实现翻倍以上增长，单个研究员的 pull request 和实验数量也有所提升。
