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Cloud-Referenz

GPT 5.6 Sol

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Hardware
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Speicher
Aufgaben
Moorhuhn
Quantisierungen

Beschreibung des Modells

OpenAI dokumentiert für GPT-5.6 Sol weder Parameterzahl noch Schichtzahl noch Architekturtyp. Die API-Dokumentation nennt ein Kontextfenster von 1 050 000 Token, davon höchstens 922 000 Eingabe-Token und 128 000 Ausgabe-Token, dazu den Wissensstand 16. Februar 2026. Eingaben sind Text und Bild, die Ausgabe ist Text, der Rechenaufwand wird über reasoning.effort mit den Stufen none, low, medium, high, xhigh und max gesteuert. Die System Card vom 9. Juli 2026 ordnet Sol einer Familie aus drei Modellen zu, neben Terra und Luna, und macht ebenfalls keine Angabe zum inneren Aufbau.

Kontextfenster
1 050 000 Token
Maximale Eingabe-Token
922 000
Maximale Ausgabe-Token
128 000
Wissensstand
16. Februar 2026
Eingabemodalitäten
Text, Bild
Ausgabemodalität
Text
Reasoning-Stufen
none, low, medium (Standard), high, xhigh, max
Reasoning-Modi
standard, pro

Angaben des Herstellers: Quelle · Hersteller

Die Zahlen auf einen Blick

Dieser Lauf steht noch aus. Es liegt nur der Auftrag vor, keine Messung und kein Artefakt.

Einordnung

noch nicht bewertet

Die Note ist eine persönliche also subjektive Einschätzung.

Für diesen Lauf liegt kein bewertbares Artefakt vor, deshalb steht hier keine Note.

Was schiefging

Keine Selbstkorrekturen protokolliert.

Selbst ausprobieren

  1. Gewichte laden
  2. llama-server mit der Startzeile oben starten
  3. Den Endpunkt in VS Code als eigenes Modell eintragen und den Agenten wählen

Auftrag, Agentdateien und Werkzeuge: Agent Test Harness

Zitieren: Kai Felix Bennett, „Nutzbarkeitstest von lokaler KI auf AMD-Hardware", benchmark.securesight.ai, Lauf gpt56-sol. Messdaten CC-BY-4.0.

Messdaten CC-BY-4.0, Code MIT.