![[ENG] GPT 5.6 Sol: pełna recenzja i testy bez marketingowego szumu](https://aiport.pl/wp-content/uploads/2026/08/eng-gpt-5-6-sol-pelna-recenzja-i-testy-bez-marketingowego-szumu.webp "[ENG] GPT 5.6 Sol: pełna recenzja i testy bez marketingowego szumu")
Pat Simmons, autor kanału o narzędziach AI dla osób nietechnicznych, przepuścił nowy model OpenAI przez dziesięć własnych zadań. Sol zmierzył się z Fable 5, Opusem 4.8 oraz swoim poprzednikiem GPT-5.5 w budowaniu aplikacji działających w przeglądarce i w typowej pracy umysłowej. Wynik nie jest jednoznaczny i właśnie dlatego ten materiał wart jest obejrzenia.
Kluczowe fakty:
- OpenAI wypuściło nie jeden, lecz trzy modele: Sol (przeznaczony do pracy agentowej), Terra (środkowa półka, około połowy ceny GPT-5.5) oraz Luna (obsługa prostych, powtarzalnych zadań).
- Nowe poziomy wysiłku obliczeniowego „max" i „ultra" umożliwiają koordynację pracy czterech agentów równolegle, z możliwością rozszerzenia do około szesnastu.
- Pat Simmons przetestował Sol w dziesięciu zadaniach podzielonych na dwie kategorie: pięć zadań z budowania aplikacji działających w przeglądarce oraz pięć z obszaru pracy umysłowej, porównując go z Fable 5 i GPT-5.5.
Film: GPT 5.6 Sol: No-Hype Full Review & Testing
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Trzy modele, dziesięć zadań i żadnej litości dla marketingu
Simmons zaczyna od wyjaśnienia, że OpenAI nie wypuściło jednego modelu, tylko trzy. Sol to model przeznaczony do ambitnej pracy agentowej i bezpośredni rywal Fable 5. Terra plasuje się w środku stawki, działa mniej więcej na poziomie GPT-5.5, ale kosztuje około połowy tego co poprzednik. Luna obsługuje drobne, powtarzalne zadania w rodzaju streszczania rozmów czy segregowania poczty, a autor porównuje ją do Haiku z oferty Anthropic. Zaskoczeniem jest to, że według testów porównawczych Luna wypada lepiej od Opusa 4.8 w kodowaniu agentowym.
Druga część wprowadzenia dotyczy poziomów wysiłku obliczeniowego. Do dotychczasowej skali doszły dwa nowe stopnie, max i ultra, przy czym ultra nie tylko myśli dłużej. Zgodnie z dokumentacją OpenAI koordynuje pracę czterech agentów równolegle, z możliwością rozszerzenia mniej więcej do szesnastu. Simmons zestawia to z podejściem Anthropic, gdzie plan powstaje jako mały program uruchamiany na komputerze użytkownika, przez co potrafi rozsiać zadanie na setki agentów.
Reszta materiału to dziesięć zadań. Pięć z obszaru budowania aplikacji w przeglądarce: solver kostki Rubika, mieszkanie Moniki z serialu Przyjaciele w 3D, interaktywna mapa Drogi Mlecznej, demo strzelanki w stylu Counter-Strike 2 oraz graf wiedzy o kinie. I pięć z obszaru pracy umysłowej: interaktywna powieść graficzna, tekstowa gra przygodowa, intro do filmu na YouTube pisane głosem autora, prezentacja PowerPoint o samej premierze i kampania rebrandingowa dla Spirit Airlines.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Kto wyciągnie z tego testu najwięcej
Simmons nie testuje modeli na zadaniach syntetycznych. Buduje rzeczy, które da się kliknąć, a potem klika i pokazuje, co się psuje. Najwięcej wyniosą z tego osoby decydujące, który model wpiąć do którego etapu pracy, bo autor kończy propozycją podziału ról zamiast ogłoszenia jednego zwycięzcy. Jeśli ktoś szuka analizy samych wyników testów porównawczych, trafi pod zły adres, bo autor traktuje je wyłącznie jako punkt wyjścia i otwarcie przyznaje, że jego własna metoda ma luki. Po serii zadań umysłowych podsumowuje to krótko: „OpenAI nie kłamało w sprawie pracy umysłowej” / „OpenAI was not lying about their knowledge work.”
Sześć momentów, dla których warto włączyć ten film
- Podział na trzy modele i cennik. Sol kosztuje 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 30 za wyjściowe, Terra 2,50 i 15, Luna 1 i 6. Fable 5 wypada tu najdrożej, 10 i 50. To najbardziej praktyczna część filmu, bo od tych liczb zależy, czy przełączanie się w ogóle ma sens.
- Wyjaśnienie poziomu ultra i różnicy wobec dynamicznych przepływów pracy Anthropic. Simmons pokazuje, dlaczego jedno rozwiązanie skaluje się do kilkunastu agentów, a drugie do setek, i sam dodaje, że więcej agentów nie znaczy lepiej.
- Test odwzorowania mieszkania Moniki z Przyjaciół. Sol wygenerował ładne wnętrze, tylko że nie było to mieszkanie z serialu. Dobrze widać różnicę między estetyką a wiernością źródłu.
- Prezentacja PowerPoint o premierze GPT-5.6. Sol wygrał ten test u autora i sam z siebie nawiązał do kosmicznej stylistyki premiery, choć nikt go o to nie prosił.
- Rebranding Spirit Airlines. Ten sam brief, cztery kompletnie różne interpretacje. GPT-5.5 jako jedyny wygenerował realistycznie wyglądające makiety.
- Wnioski końcowe o łączeniu modeli. Autor streszcza je zdaniem: „Nie potrzebujesz doktoratu, żeby liczyć tabliczkę mnożenia” / „You don’t need a PhD to do your multiplication tables.”
Oglądałem ten materiał z rosnącym przekonaniem, że era pytania „który model jest najlepszy” właśnie się kończy. Simmons dochodzi do wniosku, który wydaje mi się trafny: Fable jako architekt i nadzorca, Sol do pracy umysłowej, Opus do reszty. Tylko że taki układ ma cenę, o której w filmie mówi się mało. Zarządzanie trzema dostawcami jednocześnie to trzy umowy, trzy polityki przetwarzania danych i trzy różne miejsca, w których coś może pójść nie tak. Doceniam też uczciwość autora, który przyznaje, że pojedynczy przebieg testu bywa niesprawiedliwy i że przy jednym zadaniu prawdopodobnie skończyły mu się limity użycia. To rzadkie w tym gatunku wideo. Zostaje mi jednak pytanie, na które ten film nie odpowiada: ile z tych ocen przetrwałoby ślepy test, w którym autor nie wiedziałby, czyj wynik ogląda? Bo przy okazji intro do filmu wygrał model, po którym najmniej się tego spodziewał.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co z tego wynika dla polskich zespołów pracujących z modelami
Piszę o tym z perspektywy rynku, na którym budżety na narzędzia AI są liczone ostrożniej niż w Dolinie Krzemowej. Różnica między 30 a 50 dolarami za milion tokenów wyjściowych brzmi abstrakcyjnie do momentu, w którym zespół przepuszcza przez model kilkaset zadań dziennie. Wtedy zaczyna się liczyć to, o czym mówi Simmons: nie każdy etap pracy wymaga najdroższego modelu.
Widzę tu praktyczną wskazówkę dla polskich firm, które dopiero układają swoje procesy wokół modeli językowych. Zamiast wybierać jednego dostawcę i podpisywać roczną umowę, lepiej najpierw rozpisać, które zadania są rutynowe, a które faktycznie trudne. Streszczanie korespondencji i segregowanie zgłoszeń to zupełnie inna klasa problemu niż projektowanie architektury systemu. Test Simmonsa pokazuje, że mniejsze i tańsze modele radzą sobie z pierwszą kategorią lepiej, niż sugerowałaby ich cena.
Zastrzeżenie na koniec. To jest test jednej osoby, przeprowadzony raz, bez powtórzeń i bez ślepej oceny. Traktowałbym go jako inspirację do własnych prób na własnych zadaniach, nie jako wynik, na którym można oprzeć decyzję zakupową.
O materiale
Kanał: Pat Simmons (@per_simmons). Film: GPT 5.6 Sol: No-Hype Full Review & Testing. Język materiału: angielski. Redakcja AIPORT.pl nie jest autorem filmu ani nie jest powiązana z kanałem. Komentarz redakcyjny i wybór fragmentów: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
