23 अप्रैल को, OpenAI ने फ्लैगशिप मॉडल GPT-5.5 की एक नई पीढ़ी जारी की, और अपनी आधिकारिक वेबसाइट पर लिखा कि यह इसका अब तक का सबसे स्मार्ट, सबसे सहज और उपयोग में आसान मॉडल है, और यह कंप्यूटर पर काम पूरा करने के नए तरीके में अगला कदम भी है। इस रिलीज़ ने तुरंत उद्योग का ध्यान आकर्षित किया, न केवल इसलिए कि इसने बुद्धिमान एजेंट कार्यों में सफलता हासिल करने का दावा किया, बल्कि कई बेंचमार्क परीक्षणों में प्रदर्शित इसके "प्रभुत्व" के कारण भी।
तृतीय-पक्ष मूल्यांकन एजेंसी आर्टिफिशियल एनालिसिस द्वारा जारी व्यापक खुफिया सूचकांक सूची के अनुसार, OpenAI अपनी GPT-5.5 श्रृंखला के साथ शीर्ष छह स्थानों में से चार पर काबिज है। एजेंसी का मानना है कि "जीपीटी-5.5 ओपनएआई को एंथ्रोपिक और गूगल के साथ तीन-तरफ़ा संबंध को तोड़ते हुए एआई क्षेत्र में पहले स्थान पर लौटने की अनुमति देता है।"
लेकिन उच्च प्रदर्शन के साथ-साथ, उच्च मतिभ्रम दर भी थी। आर्टिफिशियल एनालिसिस के निजी बेंचमार्क AA-Omniscience में, GPT-5.5 की मतिभ्रम दर 86% तक है, जो क्लाउड ओपस 4.7 के 36% से बहुत अधिक है।
इसका मतलब यह है कि जब वर्तमान में "सबसे चतुर" एआई मस्तिष्क अनिश्चित या अज्ञात समस्या का सामना करता है, तो "आत्मविश्वास से न जानने" को चुनने की संभावना बेहद कम है। इसके बजाय, किसी उत्तर को "विश्वासपूर्वक गढ़ने" की अधिक संभावना है। एक बार जब इस उच्च मतिभ्रम दर को ऐसे कार्य परिदृश्य में रखा जाता है जिसके लिए उच्च विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है, तो इससे विश्लेषण पूर्वाग्रह, निर्णय लेने में त्रुटियां और यहां तक कि वित्तीय नुकसान होने की संभावना है।
सबसे शक्तिशाली AI सबसे खतरनाक "झूठा" भी है? उच्च मतिभ्रम दर का सामना करते हुए, क्या GPT-5.5 व्यावहारिक अनुप्रयोगों में जटिल ज्ञान कार्यों को विश्वसनीय रूप से पूरा कर सकता है? इन प्रमुख सवालों का जवाब देने के लिए, हमने घरेलू बहीखातों को संसाधित करने से लेकर वास्तविक समय के युद्ध खेल लिखने तक, लंबे संदर्भों और जटिल तर्क से निपटने में इसके ज्ञान कार्य और प्रोग्रामिंग क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए GPT-5.5 पर वास्तविक परीक्षण किए।
यह परीक्षण न केवल एक मॉडल के प्रदर्शन के बारे में है, बल्कि इस बारे में भी है कि एआई तकनीक के गहरे पानी के क्षेत्र में प्रवेश करने के बाद इसके संभावित खतरों से निपटने के दौरान हम इसकी शक्तिशाली क्षमताओं को कैसे अपना सकते हैं।
01.ज्ञान और क्षमता: यह वास्तव में जानता है कि एक पेशेवर की तरह कैसे काम करना है
आधिकारिक बेंचमार्क परीक्षण परिणामों के अनुसार, GPT-5.5 ने लगभग सभी मुख्य संकेतकों में पिछली पीढ़ी के GPT-5.4 को पीछे छोड़ दिया है, और इसका प्रदर्शन विशेष रूप से ज्ञान कार्य के क्षेत्र में उत्कृष्ट है।
44 व्यवसायों को कवर करने वाले जीडीपीवल परीक्षण में, जीपीटी-5.5 ने 84.9% का स्कोर हासिल किया, जो न केवल वास्तविक कार्यस्थल कर्मियों के 83.0% के स्तर से अधिक है, बल्कि क्लाउड ओपस 4.7 के 80.3% और जेमिनी 3.1 प्रो के 67.3% से भी अधिक है। परीक्षण वित्तीय विश्लेषकों, बाजार प्रबंधकों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों जैसे विभिन्न सफेदपोश व्यवसायों के दैनिक कार्य का अनुकरण करता है, और मॉडल को सूचना एकीकरण, विश्लेषणात्मक तर्क, निर्णय लेने की सिफारिशें और रिपोर्ट निर्माण जैसे व्यापक कार्यों को पूरा करने की आवश्यकता होती है।
इसके अलावा, GPT-5.5 ने कई अन्य व्यावहारिक परिदृश्यों में भी परीक्षणों में अच्छा प्रदर्शन किया। एक परीक्षण में जो जटिल ग्राहक सेवा वार्तालापों का अनुकरण करता है, यह विशेष मार्गदर्शन के बिना 98.0% की सटीकता प्राप्त कर सकता है; एक परीक्षण में जो एआई को एक वास्तविक व्यक्ति की तरह कार्यों को पूरा करने के लिए कंप्यूटर संचालित करने देता है, इसका स्कोर 78.7% है; एक परीक्षण में जिसमें छवि और पाठ समझ के संयोजन और समस्याओं को हल करने के लिए उपकरणों के उपयोग की आवश्यकता होती है, इसने क्रमशः 83.2% और 75.3% अंक प्राप्त किए। इन परिणामों से पता चलता है कि GPT-5.5 धीरे-धीरे "देखना, बोलना और करना" जैसी क्षमताओं की एक श्रृंखला खोल रहा है।
OpenAI अपने उत्पादकता मूल्य को साबित करने के लिए आंतरिक वास्तविक मामलों का भी उपयोग करता है। इसकी वित्तीय टीम ने इसका उपयोग 24,771 K-1 कर फॉर्म, कुल 71,637 पृष्ठों के दस्तावेजों की समीक्षा करने के लिए किया, और कहा कि प्रक्रिया पिछले वर्ष की तुलना में दो सप्ताह पहले पूरी हो गई थी। इससे पता चलता है कि GPT-5.5 एक उत्पादकता उपकरण है जिसे सीधे वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जा सकता है और दक्षता में प्रभावी ढंग से सुधार किया जा सकता है।
वास्तविक जीवन में ये क्षमताएँ कैसे काम करती हैं? हमने सत्यापित करने के लिए घर के नजदीक एक परीक्षण डिज़ाइन किया।
हमने GPT-5.5 को एक अव्यवस्थित प्रारूप में एक महीने के व्यय डेटा के कई टुकड़े दिए, और इसे पारिवारिक डेटा विश्लेषक के रूप में कार्य करने, डेटा को व्यवस्थित करने, कुल व्यय की गणना करने, प्रत्येक भुगतान विधि के अनुपात का विश्लेषण करने, व्यय आंकड़ों को वर्गीकृत करने और अंत में परिवार के सदस्यों के लिए एक सिफारिश रिपोर्ट तैयार करने जैसे कार्यों को पूरा करने के लिए कहा।
हालाँकि यह परीक्षण परिदृश्य सरल होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह स्पष्ट रूप से दिखा सकता है कि क्या AI वास्तव में "उपयोग में आसान" है। घरेलू लेखांकन कई लोगों के लिए एक दैनिक दिनचर्या है, लेकिन रिकॉर्ड अक्सर हस्तलिखित और अव्यवस्थित प्रारूप में होते हैं। "अव्यवस्थित" लेखांकन डेटा के लिए एआई को न केवल साफ-सुथरी तालिकाओं को संसाधित करने की आवश्यकता होती है, बल्कि हस्तलिखित रिकॉर्ड को "पढ़ने" की भी आवश्यकता होती है, यह समझने के लिए कि प्रत्येक राशि का क्या मतलब है, और समान वस्तुओं को एक साथ समूहित करना है।
सामान्य बही-खाते की गणना करना, यह विश्लेषण करना कि पैसा कहाँ खर्च किया गया है, और बचत सुझाव देना वास्तव में एक संपूर्ण विचार प्रक्रिया के अनुरूप है। GPT-5.5 को पहले जानकारी को छांटना होगा, फिर उसमें से सुराग देखना होगा, व्यवहार्य तरीकों का प्रस्ताव करना होगा और अंत में उसे "एक रिपोर्ट लिखने देना होगा।" इसके लिए आवश्यक है कि वह अपने काम को इस तरह से रिपोर्ट करे जिसे लोग समझ सकें और स्वीकार कर सकें।
परीक्षण के नतीजे बताते हैं कि यह "टेकआउट-लंच" और "टेकआउट-डिनर" को सटीक रूप से जोड़ता है, और सक्रिय रूप से संकेत देता है कि "Alipay स्वचालित कटौती" को "Alipay" आंकड़ों में शामिल किया जाना चाहिए, जो भ्रामक खातों और उपयोगकर्ताओं के सच्चे इरादों को समझने की क्षमता का प्रदर्शन करता है।
GPT-5.5 स्वायत्त रूप से तालिकाओं को व्यवस्थित करता है और विश्लेषण प्रदान करता है
विश्लेषण में, इसने अनुपात की गणना की और बताया कि "ऑनलाइन शॉपिंग" (कपड़े, किताबें) श्रेणी के व्यय अपेक्षाकृत अधिक हैं, और उनमें से अधिकांश गैर-जरूरी आपूर्ति हैं। इसलिए, इस प्रकार की खपत के लिए एक बजट निर्धारित करने की सिफारिश की जाती है, और दिए गए सुझाव विशिष्ट और व्यवहार्य हैं। तैयार की गई अंतिम रिपोर्ट भी मानवीय स्पर्श से भरपूर है। वाक्य "यदि आप ऑनलाइन खरीदारी करने के अपने आवेग पर थोड़ा नियंत्रण रखें, तो हमारे परिवार का खर्च आसान हो जाएगा।" यह "इसे अपने परिवार को दिखाने" की संचार आवश्यकताओं को पूरा करता है। लहजा सौहार्दपूर्ण है और इसे व्यावहारिक होने की सलाह दी जाती है।
यह सरल परीक्षण जीवन परिदृश्यों में उपरोक्त जीडीपीवल परीक्षण द्वारा जांची गई मुख्य क्षमताओं को बहाल करने के बराबर है। वर्तमान परिणाम यह भी दिखाते हैं कि इसकी व्यावसायिक क्षमताओं का उपयोग वास्तविक जीवन में किया जा सकता है।
02.प्रोग्रामिंग क्षमता: बुनियादी से जटिल तक, यह कोई भ्रम नहीं पैदा करती
दैनिक ज्ञान कार्यों में अपने विश्वसनीय प्रदर्शन के अलावा, GPT-5.5 ने प्रोग्रामिंग जैसे "कठिन कौशल" में भी अच्छी प्रगति दिखाई है, जिसके लिए उच्च सटीकता की आवश्यकता होती है।
एक बेंचमार्क परीक्षण (टर्मिनल-बेंच 2.0) में जो "बुद्धिमान एजेंटों" का परीक्षण करता है, इसने 82.7% का उच्च स्कोर हासिल किया। यह परीक्षण कमांड लाइन पर जटिल परिचालनों की एक श्रृंखला को निष्पादित करने का अनुकरण करता है, ठीक उसी तरह जैसे एआई को एक बहु-चरणीय संचालन और रखरखाव कार्य को स्वयं पूरा करने की अनुमति देता है। इसका स्कोर न केवल अपनी पिछली पीढ़ी (जीपीटी-5.4 का 75.1%) से अधिक है, बल्कि अपने प्रतिद्वंद्वी क्लाउड ओपस 4.7 (69.4%) से भी काफी आगे है। इससे पता चलता है कि यह तब बेहतर प्रदर्शन करता है जब आपको चरणों को याद रखने, खुद को डीबग करने और दीर्घकालिक कार्यों को पूरा करने में लगे रहने की आवश्यकता होती है।
दूसरे, बहुत लंबी सामग्री को संभालने में सुधार हुआ है। 500,000 से 10 लाख अक्षरों तक के बहुत लंबे पाठों की पुनर्प्राप्ति के लिए एक परीक्षण में, इसे 74.0% स्कोर मिला, जो पिछली पीढ़ी (36.6%) के दोगुने से भी अधिक है। इसका मतलब यह है कि जब उसे एक मोटी किताब का विश्लेषण करने या एक विशाल कोड वेयरहाउस ब्राउज़ करने के लिए कहा जाता है, तो उसके "मिस" या "गलत याद रखने" की संभावना कम होगी, जानकारी अधिक सटीक रूप से मिलेगी, और अधिक सुसंगत विचार होंगे।
इसके अलावा, कई परीक्षण परिणाम बताते हैं कि समान प्रोग्रामिंग कार्य करते समय, GPT-5.5, GPT-5.4 की तुलना में काफी कम टोकन की खपत करता है। यहां तक कि कोड एडिटर कर्सर के सह-संस्थापक माइकल ट्रूएल ने टिप्पणी की कि यह पिछली पीढ़ी की तुलना में अधिक स्मार्ट और अधिक लचीला है, टूल को अधिक विश्वसनीय रूप से कॉल कर सकता है, और जटिल और दीर्घकालिक कार्यों के सामने लंबे समय तक टिक सकता है।
सीधे शब्दों में कहें तो, प्रोग्रामिंग जैसे जटिल ऑपरेशन परिदृश्यों में, उपरोक्त डेटा से पता चलता है कि GPT-5.5 न केवल मजबूत है, बल्कि अधिक स्थिर और संसाधन-बचत करने वाला भी है, और वास्तविक विकास कार्यों को संभालने के लिए उपयुक्त है जिनमें कई चरण होते हैं और समय लगता है।
इसकी वास्तविक प्रोग्रामिंग क्षमताओं को सत्यापित करने के लिए, हमने इसे एक विशिष्ट विकास कार्य के साथ परीक्षण किया, एक लियानलियानकन गेम का निर्माण और धीरे-धीरे स्क्रैच से अपग्रेड किया, और यह निर्धारित किया कि इसमें दिए गए 12 अलग-अलग इमोजी अभिव्यक्तियों का उपयोग करना होगा।
सबसे पहले, हमने GPT-5.5 को एक पूर्ण और चलाने योग्य लियानलियानकन गेम तैयार करने दिया।
इसके लिए डेवलपर्स की टेक्स्ट जरूरतों को समझना, इंटरफेस डिजाइन करना, गेम स्टेट्स को प्रबंधित करना और कोर पाथ सर्च एल्गोरिदम को स्वतंत्र रूप से लागू करना आवश्यक है। यह कुछ ही मिनटों में पूरा हो गया।
GPT-5.5 द्वारा जनरेट किया गया लियानलियानकन मिनी गेम
इसके बाद, हमने कठिनाई बढ़ा दी और गेम में "रीड्रा" प्रोप जोड़ने के लिए कहा।
इस प्रोप का कार्य यह है: जब खिलाड़ी इसका उपयोग करता है, तो यह "संयोजन" ऊर्जा का उपभोग कर सकता है और बोर्ड पर सभी आइकन को यादृच्छिक रूप से ताज़ा कर सकता है जो पिछली बार हटाए जाने के समान प्रकार के होते हैं।
इसे प्राप्त करने के लिए, GPT-5.5 को दो काम करने होंगे। एक इस नई सुविधा का समर्थन करने के लिए गेम के पीछे डेटा नियमों को संशोधित करना है; दूसरा यह सुनिश्चित करना है कि ताज़ा बोर्ड लेआउट अभी भी "समाधान योग्य" है और खिलाड़ियों को फंसने नहीं देगा। अंततः, GPT-5.5 ने कोड के इस भाग को सफलतापूर्वक लिखा।
उसके बाद, हमने उसे गेम में लॉगिन, स्कोर रिकॉर्डिंग और रैंकिंग डिस्प्ले सहित एक संपूर्ण उपयोगकर्ता सिस्टम जोड़ने देना जारी रखा।
इस चरण का मुख्य परीक्षण यह है कि क्या GPT-5.5 गेम के मूल कोर गेमप्ले और तर्क को नष्ट किए बिना बनाए रखते हुए नए कार्यों को मौजूदा ढांचे में आसानी से एकीकृत कर सकता है।
एक बार फिर, इसने काम पूरा कर लिया और ओवर-रिफैक्टरिंग या अनावश्यक परिवर्तन किए बिना कोड को दोहराने में संयम दिखाया।
GPT-5.5 गेम विवरण में समायोजन लागू करता है
अंत में, हमने कठिनाई को वास्तविक समय युद्ध मोड के उच्च स्तर पर धकेल दिया, जिससे दो खिलाड़ियों को विभिन्न ब्राउज़रों में वास्तविक समय उन्मूलन में प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति मिली।
इसमें विशिष्ट मल्टीप्लेयर ऑनलाइन समस्याओं की एक श्रृंखला शामिल है जैसे कि बोर्ड राज्य सिंक्रनाइज़ेशन, ऑपरेशन संघर्ष समाधान और नेटवर्क विलंब प्रसंस्करण। उच्च एकीकरण और मजबूत वास्तविक समय प्रदर्शन के साथ ऐसी जटिल चुनौती का सामना करते हुए, GPT-5.5 ने फिर भी सटीक डिलीवरी हासिल की।
यह सरल से जटिल परीक्षण दर्शाता है कि वास्तविक प्रोग्रामिंग कार्यों में, GPT-5.5 न केवल जटिल तर्क और वास्तुशिल्प डिजाइन को संभाल सकता है, बल्कि डेवलपर की जरूरतों का सटीक रूप से जवाब भी दे सकता है, और इच्छानुसार अन्य कोड को रिफैक्टर या पेश नहीं करता है। यहां तक कि जब हम पिछले संस्करण पर वापस जाने के लिए कहते हैं, तब भी यह स्थिर रूप से पिछली स्थिति में बहाल हो सकता है।
03.उच्च मतिभ्रम दर: आप इसका उपयोग कर सकते हैं, लेकिन आप इसे जाने देने का साहस नहीं करते
वास्तविक परीक्षणों में अपने आश्चर्यजनक प्रदर्शन के बावजूद, सार्वजनिक डेटा के साथ संयुक्त, GPT-5.5 अभी भी बाजार की अपेक्षाओं से अधिक नहीं है, और ऐसे जोखिम हैं जिन्हें नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है।
आइए तुलनात्मक डेटा के एक सेट पर नजर डालें।
आर्टिफिशियल एनालिसिस के निजी बेंचमार्क AA-Omniscience में, GPT-5.5 ने 86% की भ्रम दर हासिल की, जबकि क्लाउड ओपस 4.7 ने केवल 36% हासिल की। इसका मतलब यह है कि इस परीक्षण द्वारा निर्धारित परिदृश्य में, जिसे विशेष रूप से मॉडल ज्ञान की सीमाओं का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जब जीपीटी-5.5 को अनिश्चित उत्तर का सामना करना पड़ता है, तो "नहीं जानने की बात कबूल करने" की संभावना उसके प्रतिद्वंद्वी की तुलना में बहुत कम है, और यह संभवतः गलत उत्तर उत्पन्न करने के लिए अधिक इच्छुक है।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस 86% का मतलब यह नहीं है कि मॉडल अधिकांश दैनिक प्रश्नों और उत्तरों में मतिभ्रम करेगा, बल्कि ज्ञान के अंधे धब्बों को छूने पर इसकी विशिष्ट व्यवहारिक प्रवृत्ति होगी। एक अभ्यासकर्ता ने बताया कि ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि GPT-5.5 में मजबूत तथ्यात्मक ज्ञान कवरेज है, लेकिन अनिश्चितता भी अधिक कट्टरपंथी है, और लोग अनिश्चित प्रश्नों के उत्तर का अनुमान लगाएंगे। हालाँकि, इस सूचक को उन कार्यों के लिए उपयोग करते समय अभी भी उच्च स्तर की सावधानी की आवश्यकता होती है जिनके लिए उच्च विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है।
जब GPT-5.5 को "स्वायत्त कार्य" परिदृश्यों में तैनात किया जाता है तो यह उच्च मतिभ्रम प्रवृत्ति जोखिम पैदा कर सकती है।
उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषण और रिपोर्ट निर्माण कार्यों में, यह आत्मविश्वास से गैर-मौजूद डेटा को उद्धृत कर सकता है, सांख्यिकीय रुझान बना सकता है, या गलत तथ्यों के आधार पर निर्णय लेने के सुझाव दे सकता है, जिससे उपयोगकर्ता वास्तविकता से भटकने वाले व्यावसायिक निर्णय ले सकते हैं। प्रोग्रामिंग और डिबगिंग प्रक्रिया में, यह जो कोड समाधान प्रदान करता है वह उचित लग सकता है, लेकिन यह चल नहीं सकता है, या सुरक्षा कमजोरियों को छिपा भी सकता है, जिससे बाद की जांच और मरम्मत की लागत में काफी वृद्धि हो सकती है।
इसके अलावा, ऐसे मतिभ्रम अक्सर अत्यधिक आत्मविश्वास और तार्किक रूप से सुसंगत रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं। जिन उपयोगकर्ताओं के पास प्रासंगिक पेशेवर पृष्ठभूमि नहीं है, उनके लिए इस प्रकार का "नियतात्मक" आउटपुट बेहद भ्रामक है और इसके लिए अत्यधिक सतर्कता की आवश्यकता होती है।
तकनीकी चिंताओं के अलावा, ओपनएआई की व्यावसायिक रणनीति इस बार भी स्पष्ट इरादे दिखाती है: पहले उपयोगकर्ताओं को लॉक करने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करें, और फिर बाजार में लाभ उठाने के लिए मूल्य वृद्धि का उपयोग करें।
एक ओर, GPT-5.5 ने एपीआई को उसी समय नहीं खोला जब इसे पहली बार लॉन्च किया गया था। इसका उपयोग केवल अपने स्वयं के चैटजीपीटी और कोडेक्स द्वारा किया गया था, शुरुआत में उपयोगकर्ताओं को इसके एप्लिकेशन इकोसिस्टम में लॉक कर दिया गया था। दूसरी ओर, पिछली पीढ़ी की तुलना में GPT-5.5 की कीमत में काफी वृद्धि हुई है। आधिकारिक आंकड़ों के अनुसार, GPT-5.5 संसाधित प्रत्येक 1 मिलियन टोकन के लिए इनपुट के लिए $5 और आउटपुट के लिए $30 का शुल्क लेता है। पिछली पीढ़ी के GPT-5.4 की इनपुट और आउटपुट कीमतें क्रमशः US$2.5 और US$15 थीं, जिसका मतलब है कि नई पीढ़ी की कीमत सीधे दोगुनी हो गई है।
यदि मौजूदा मुख्य प्रतिस्पर्धियों से तुलना की जाए, तो एंथ्रोपिक के सबसे मजबूत मॉडल, ओपस 4.7 की कीमत इनपुट के लिए $5 और आउटपुट के लिए $25 प्रति मिलियन टोकन है। यह देखा जा सकता है कि GPT-5.5 इनपुट मूल्य में अपने प्रतिद्वंद्वी के बराबर है, लेकिन आउटपुट मूल्य में 20% अधिक है।
हालाँकि OpenAI ने बताया कि टोकन उपयोग दक्षता में सुधार मूल्य वृद्धि से बचाव कर सकता है, ताकि उपयोगकर्ताओं की वास्तविक लागत में उल्लेखनीय वृद्धि न हो, विशिष्ट लागत-प्रभावशीलता को अभी भी उद्योग द्वारा और सत्यापन की आवश्यकता है।
इस मॉडल के बारे में, वरिष्ठ एजेंट प्रैक्टिशनर झाओ जियांगजी ने टिप्पणी की कि GPT-5.5 की रिलीज़ से कोई सफलता नहीं मिली। यह समुदाय में लोकप्रिय "स्पड" मॉडल के लिए अपेक्षित बड़े सुधार जितना बड़ा नहीं है। हालाँकि, यह एजेंट और कोडिंग क्षमताओं में अपना शीर्ष स्थान बनाए हुए है। जबकि एजेंट क्षमताओं में सुधार हो रहा है, यह बेस मॉडल निर्माताओं को मॉडल पुनरावृत्ति दक्षता में सुधार करने के लिए भी प्रेरित कर रहा है। OpenAI का अगली पीढ़ी का ब्रेकथ्रू मॉडल (GPT-6) आने की संभावना है।
संक्षेप में, सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए, GPT-5.5 आज़माने लायक हो सकता है, लेकिन इसे बिल्कुल विश्वसनीय उपकरण नहीं माना जाना चाहिए। एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं के लिए, उन्हें इसे मुख्य वर्कफ़्लो में एकीकृत करने से पहले सतर्क रहना चाहिए। एक बार वे 86% "विश्वास त्रुटियाँ" घटित हो गईं, तो कौन जिम्मेदार होगा?