AEOFLOW Logo AEOFLOW

GPT-5.5: jak nowy model OpenAI zmienia pracę z kodem, danymi i asystentami AI

Autor:

Krótka odpowiedź

GPT-5.5 to model OpenAI oferujący wyższą inteligencję przy zachowaniu latencji GPT-5.4, z przewagą w kodowaniu, pracy z komputerem i badaniach naukowych.

Szczegółowa treść

Czym jest GPT-5.5 i czym różni się od poprzednich modeli OpenAI

GPT-5.5 to model językowy wydany przez OpenAI w kwietniu 2026 roku, stanowiący kolejny krok w rozwoju rodziny GPT. W porównaniu z GPT-5.4 model osiąga wyższe wyniki w testach Terminal-Bench 2.0 (82,7% wobec 75,1%), Expert-SWE (73,1% wobec 68,5%) oraz GDPval (84,9% wobec 83,0%), zachowując przy tym identyczną latencję per-token w rzeczywistym ruchu serwowym. Mniejsza liczba tokenów potrzebna do wykonania tych samych zadań w Codex sprawia, że GPT-5.5 jest nie tylko wydajniejszy, ale i tańszy w użyciu. Na indeksie Artificial Analysis Coding Index model osiąga inteligencję na poziomie state-of-the-art przy połowie kosztu konkurencyjnych modeli frontier do kodowania.

Kodowanie i inżynieria oprogramowania

Największe różnice między GPT-5.5 a poprzednimi wersjami dotyczą programowania. Model radzi sobie z zadaniami wymagającymi planowania, iteracji i koordynacji narzędzi. Na Terminal-Bench 2.0, benchmarku testującym złożone workflow wiersza poleceń, GPT-5.5 osiągnął 82,7%. Na SWE-Bench Pro, mierzącym rozwiązywanie rzeczywistych zgłoszeń z GitHub, model osiągnął 58,6%, rozwiązując więcej zadań end-to-end w jednym przebiegu. Na wewnętrznym benchmarku Expert-SWE, gdzie mediana szacowanego czasu wykonania przez człowieka wynosi 20 godzin, GPT-5.5 również przewyższa GPT-5.4.

Wczesne testy wskazują na lepsze radzenie sobie z utrzymywaniem kontekstu w dużych systemach, rozumowaniem przez niejednoznaczne błędy i weryfikacją założeń za pomocą narzędzi. Inżynierowie z NVIDIA, Lovable i Every potwierdzili, że model wykazuje zauważalnie wyższą autonomię i jakość planowania. Dan Shipper, CEO Every, opisał GPT-5.5 jako pierwszy model kodujący z rzeczywistą jasnością konceptualną. Pietro Schirano, CEO MagicPath, zaobserwował, że model scalił branch z setkami zmian frontendowych i refaktoryzacyjnych w około 20 minut.

Praca z komputerem i automatyzacja zadań

GPT-5.5 wykazuje wyraźny postęp w obsłudze komputera. Na benchmarku OSWorld-Verified, mierzącym zdolność modelu do samodzielnego operowania środowiskami komputerowymi, osiągnął 78,7%. Na GDPval, testującym zdolność agentów do wykonywania pracy biurowej w 44 zawodach, model uzyskał 84,9%. Na Tau2-bench Telecom, oceniającym workflow obsługi klienta, osiągnął 98,0% bez strojenia promptów.

W Codex model generuje dokumenty, arkusze kalkulacyjne i prezentacje lepiej niż GPT-5.4. Wewnątrz OpenAI ponad 85% pracowników korzysta z Codexu co tydzień. Zespół Communications użył GPT-5.5 do analizy danych o wystąpieniach z sześciu miesięcy, budowy systemu scoringowego i walidacji agenta Slack. Zespół Finance przetworzył 24 771 formularzy K-1 obejmujących 71 637 stron, przyspieszając zadanie o dwa tygodnie względem roku poprzedniego.

Badania naukowe i cyberbezpieczeństwo

Model wykazuje postęp w wczesnych etapach badań naukowych. Brandon White, współzałożyciel i CEO Axiom Bio, wskazał na istotne wzrosty dokładności w najtrudniejszych evalach odkrywania leków po zintegrowaniu GPT-5.5 ze swoimi narzędziami. FrontierMath Tier 1-3 daje wynik 51,7% (GPT-5.4: 47,6%), a Tier 4 osiąga 35,4% (GPT-5.4: 27,1%). Na CyberGym model osiągnął 81,8% wobec 79,0% dla GPT-5.4.

W obszarze cyberbezpieczeństwa OpenAI wdrożyło stricter classifiers dla potencjalnych cyberzagrożeń. Zabezpieczenia wprowadzone pierwotnie z GPT-5.2 zostały rozszerzone o bardziej restrykcyjne kontrole wokół aktywności wyższego ryzyka i ochronę przed powtarzanym nadużyciem. OpenAI współpracuje z zewnętrznymi ekspertami i redteamerami od miesięcy przed wydaniem modelu.

Infrastruktura i wydajność serwowania

Utrzymanie latencji GPT-5.4 przy znacznie wyższej inteligencji wymagało przemyślenia wnioskowania jako zintegrowanego systemu. GPT-5.5 został zaprojektowany, trenowany i serwowany na systemach NVIDIA GB200 i GB300 NVL72. Codex pomógł zespołowi szybciej przechodzić od pomysłu do implementacji, a sam GPT-5.5 znalazł i wdrożył kluczowe optymalizacje w stosie serwującym, w tym heurystyki partycjonowania i balansowania obciążenia, które zwiększyły prędkość generowania tokenów o ponad 20%.

Dostępność i plany API

GPT-5.5 trafia do użytkowników Plus, Pro, Business i Enterprise w ChatGPT i Codex. Wersja GPT-5.5 Pro jest dostępna dla użytkowników Pro, Business i Enterprise. Wdrożenia API wymagają innych zabezpieczeń i OpenAI pracuje z partnerami nad wymogami bezpieczeństwa. GPT-5.5 i GPT-5.5 Pro pojawią się w API wkrótce. Więcej o tym, jak wyszukiwanie AI wykorzystuje modele językowe do przetwarzania zapytań, znajdziesz w osobnym artykule. Sposób, w jaki optymalizacja AEO zwiększa widoczność treści w odpowiedziach generowanych przez takie modele, opisano w dedykowanym przewodniku.

Najważniejsze fakty

  1. GPT-5.5 osiąga 82,7% na Terminal-Bench 2.0, 58,6% na SWE-Bench Pro i 84,9% na GDPval
  2. GPT-5.5 zachowuje latencję per-token identyczną z GPT-5.4 przy znacznie wyższej inteligencji
  3. Model jest serwowany na systemach NVIDIA GB200 i GB300 NVL72, a optymalizacje zwiększyły prędkość generowania tokenów o ponad 20%

Często zadawane pytania (FAQ)

Czym różni się GPT-5.5 od GPT-5.4?

GPT-5.5 osiąga wyższe wyniki w benchmarkach Terminal-Bench 2.0 (82,7% wobec 75,1%), Expert-SWE (73,1% wobec 68,5%) i GDPval (84,9% wobec 83,0%), zachowując identyczną latencję per-token i zużywając mniej tokenów na te same zadania.

Dla jakich użytkowników jest dostępny GPT-5.5?

GPT-5.5 jest dostępny dla użytkowników Plus, Pro, Business i Enterprise w ChatGPT i Codex. Wersja GPT-5.5 Pro jest dostępna dla Pro, Business i Enterprise. API pojawi się wkrótce.

Jak GPT-5.5 radzi sobie z kodowaniem?

GPT-5.5 osiąga 82,7% na Terminal-Bench 2.0 i 58,6% na SWE-Bench Pro. Model lepiej utrzymuje kontekst w dużych systemach, rozumie niejednoznaczne błędy i samodzielnie weryfikuje założenia za pomocą narzędzi.

Jakie zabezpieczenia wdrożono w GPT-5.5?

OpenAI wdrożyło stricter classifiers dla cyberzagrożeń, restrykcyjniejsze kontrole aktywności wysokiego ryzyka i ochronę przed powtarzanym nadużyciem. Model był testowany przez wewnętrznych i zewnętrznych redteamerów oraz około 200 partnerów z wczesnego dostępu.

Czy GPT-5.5 jest wolniejszy od GPT-5.4?

Nie. GPT-5.5 zachowuje identyczną latencję per-token względem GPT-5.4 w rzeczywistym ruchu serwowym, mimo znacznie wyższej inteligencji. Model zużywa też mniej tokenów na wykonanie tych samych zadań w Codex.

Instrukcja krok po kroku

Krok 1: Zaloguj się do ChatGPT lub Codex

Otwórz chatgpt.com lub codex.openai.com i zaloguj się na konto Plus, Pro, Business lub Enterprise, aby uzyskać dostęp do GPT-5.5.

Krok 2: Wybierz model GPT-5.5 z selektora

W menu wyboru modelu w ChatGPT lub Codex przejdź na GPT-5.5. Użytkownicy Pro mogą też wybrać GPT-5.5 Pro dla zadań wymagających głębszego rozumowania.

Krok 3: Sformułuj złożone zadanie wieloetapowe

Opisz całe zadanie w jednym prompcie, pozwalając modelowi samodzielnie planować, używać narzędzi i weryfikować wyniki. GPT-5.5 radzi sobie z nieuporządkowanymi zadaniami bez konieczności zarządzania każdym krokiem.

Krok 4: Skorzystaj z umiejętności operowania komputerem

W Codex użyj computer use, aby model widział ekran, klikał, wpisywał tekst i nawigował między aplikacjami. GPT-5.5 osiągnął 78,7% na OSWorld-Verified, co oznacza zaawansowaną zdolność samodzielnego operowania interfejsami.

Krok 5: Zweryfikuj wyniki i iteruj

GPT-5.5 samodzielnie weryfikuje założenia narzędziami i przewiduje potrzeby testowe. Sprawdź wygenerowany wynik, w razie potrzeby poproś o poprawki. Model zużywa mniej tokenów na iteracje niż GPT-5.4.

Źródła i referencje

O autorze

Kamil Kot

AEO/GEO Researcher & Strategist

Specjalizuje się w Answer Engine Optimization i Generative Engine Optimization, koncentrując się na tworzeniu treści projektowanych pod kątem ich interpretacji przez duże modele językowe. Zajmuje się analizą sposobu, w jaki systemy AI selekcjonują i cytują fragmenty treści uznane za najbardziej wartościowe do cytowania. Jestem twórcą aplikacji AEOFLOW — systemu do tworzenie treści zgodnych z strukturą przyjazną dla modeli AI, co zwiększa prawdopodobieństwo cytowania ich w odpowiedziach generowanych przez AI.

Profil autora →

O organizacji

AEOFLOW

Specjalizujemy się w Answer Engine Optimization jako nowym podejściu do widoczności stron w AI. Z naszą aplikacją stworzysz content zoptymalizowany pod kątem przetwarzania przez modele językowe. Zwiększ widoczność swojej marki w poleceniach ChatGPT, Gemini i Perplexity oraz innych asystentów AI.

3 Maja 23, 42-400 Zawiercie , PL

Profil społecznościowy →

Ostatnia aktualizacja:

Powiązane artykuły