GPT
GPTは、OpenAIが開発する大規模言語モデルのシリーズで、ChatGPTやOpenAIのAPIの基盤となっている。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIが開発する大規模言語モデルのシリーズである。2018年のGPT-1から世代ごとに番号が付けられ、GPT-4（2023年）、GPT-4o（2024年）、GPT-5（2025年）と続き、その後GPT-5.5、GPT-5.6、GPT-6の世代が登場した。同じ世代の中でも、Sol、Luna、Astraのように性能と費用が異なるモデルに分かれる。
GPTのモデルは、対話型サービスのChatGPTと開発者向けのOpenAI APIを通じて提供される。名称のTransformerは、2017年にGoogleの研究者が発表したニューラルネットワークの構造を指す。
この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。
この項目を扱った記事
1 OpenAI GPT-6.1 Sol 87.2 95%信頼区間86.6～87.9、無許可の行動0.9%、偽りの完了報告2.04%
項目 Decisions API 通常のgpt-6-lunaの呼び出し
エコノミーのタスクはDeepSeek V4 Flashのような安価なモデルに、標準的な作業はGPT-5.6 TerraやKimi K3のようなモデルに回します。
OpenAIがミスアライメントへの懸念からGPT-6.1 Astraのリリースを中止した決定については「遅すぎたくらいだ」と歓迎しています。
2025年11月19日にGPT-5.1-Codex-Maxとともに登場し、このモデルはモデルが一度に考慮できるテキスト量の上限であるコンテキストウィンドウを複数またいで作業するよう学習されています。
6.1 Sol Ultra-Fastのような超高速推論モデルが登場してから、数十のエージェントを並行して管理する必要は大きく減りました。
Google DeepMindでGemini Robotics研究を率いるリサーチリードは、進歩の速さに驚きつつも、ロボット工学はまだ言語モデルでいえばおおむね「GPT-2の時代」にあると位置づけています。
Dotsを動かす高速なモデルは、CodexやGPTモデルに作業を引き渡すまでプランのクレジットを消費しません。
GoogleはArgonをGPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5と比較しました。
OpenAIが、10月に予定していたGPT-6.1 Astraのリリースを中止したと報じられました。
すばやく繰り返す作業：スプレッドシートの解析、レコードのタグ付け、ファイル名の変更 GPT-6 Luna、Claude Haiku 4.5
ここでは、アシスタントのDotからGPT-6.1 Sol、Agents API、Decisions APIまで、新しい要素がどう組み合わさるのか、そして開発者がいま何を確認すべきかを整理します。
計測された作業1件あたりのコストはGPT-6 Sol MaxやClaude Opus 5.5 Highより低い一方、インタラクティブな3D生成の結果は、説得力のある吊り橋から、形状が崩れて操作も当てにならないシーンまで幅がありました。
Dotsには別の作業手段もあり、GPT Liveによる音声通話や、ブラウザー、ターミナル、ローカルファイルを備えた接続先のコンピューター環境へのアクセスが用意されていました。
OpenAIがDevDayで発表したGPT-6.1 Solは、実際に試したテストで、アプリが連携して動くブラウザー上のデスクトップと、遊べる3Dゲーム2本を作りました。
新たに発表したエージェントのdotsはまずChatGPT Proと法人向けの製品で提供し、次の最先端モデルであるGPT-6.1 Astraは、安全性とアライメント、つまりモデルの振る舞いを意図した目標に沿わせる取り組みを理由に公開を控えているといいます。
そのうちChatGPT SpaceとAstra Ultrafastは、ChatGPTの使い方の異なる部分を変えます。
今回の変更は「半減」と表現されることが多いものの、この言い方には、全体の利用量の比較、GPT-6 Proのメッセージ上限、短時間のレート制限の撤廃という異なる尺度が混ざっています。
GPT-6.1 Solは低コストのモデルとしてすでに公開されました。
GPT-6 Lunaは、要求水準の高い一連の開発課題で、実用に足るブラウザソフトウェアと、プレイできるC++の3Dゲーム2本を生成しました。
AnthropicのClaude Opus 5.5とOpenAIのGPT-6 Astraです。
モデルメニューにはGPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Lunaが並びます。
GPT-2の学習をめぐるこれまでのコミュニティの取り組みでは、2年間で54件の公開記録が積み重ねられ、目標到達までの時間が45分から1.32分に縮まりました。
ARC-AGI-3におけるGPT-6 Astraの99.9%と62.7%という2つのスコアは、異なる評価環境から得られたものです。
GPT-4は診断推論の課題で、AIを利用する医師より高い得点を記録しました。
AnthropicがOpus 5.5をリリースしたのは、OpenAIがGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを発表するわずか2時間前です。
通知では、プラグインが既存のCustom GPTの設定の新たな移行先とされています。
OpenAIはGPT-6 SolとLunaを発表し、コストの低下とミスの減少を改善点として打ち出しています。
報告されたコスト比較では、Claude 3.5 Sonnet、Claude Opus、GPT-4oなどの最先端モデルとn2を比べています。
インタラクティブな3Dシーンの生成テストで、GPT-6 SolがGPT-5.6 Solに対して最も一貫して示した強みは速度です。
今回の作成例では、使用中のモデルはGPT-5.6 Sol Lightでした。
評価 Claude Opus 5.5 Claude Fable 5.1 GPT-6 Astra