家GPT-5.6のIQは130の天才ラインを突破し、人間の99%よりも賢く、実務能力も並外れている
AIの最新のオフラインIQ評価の追跡によると、OpenAIのGPT-5.6の複数の反復版が136というスコアを達成し、大規模言語モデルがIQ130の基準を突破した初の事例となった。標準的な人間の分布において、IQ130は「天才」の閾値を示し、これは全世界の人口のわずか1%が達成するレベルであり、GPT-5.6を99%の人々よりも知的であると位置づけている。
最も厳格で、漏洩防止対策が施された問題集で136点を獲得し、GPT-5.6は競合他社を大きく上回るパフォーマンスを示した。
Tracking AIは2つの異なるテストフレームワークを使用した。1つはオープンソースのメンサ・ノルウェー式試験で、モデルはすでに140点を超えていた。もう1つは、事前暗記を防ぐために設計された非公開のオフライン問題集である。GPT-5.6はこの困難なオフラインデータセットを無事にクリアし、SOLおよびTERRAファミリー全体が136点を記録した。これには視覚バリエーション版も含まれる。Claude-5 Fableは130点で続いた一方、GPT-5.6 LUNA MaxおよびClaude-4.8 Opusは117〜123点の間で後れを取った。o3から各種フラッグシップシステムに至るまで、モデルは歴史的に130の閾値で頭打ちになっていたが、GPT-5.6がこれを突破した初のモデルとなった。
テストスコアだけでなく、GPT-5.6は実用的な応用においても卓越したパフォーマンスを示している。
高いテスト数値だけが有用性を保証するわけではない。開発者は現実のシナリオでGPT-5.6を評価し、驚くべき結果を得た。開発者のAmir BohlooliがFable5とGPT-5.6 Solの両方に同一の物理シミュレーションプロンプトを提出した際、彼はFableの優位性を予想していた。しかし実際には、GPT-5.6 Solがリアルタイムの物理演算を伴う粒子流体シミュレーションを実行し、CSS、インターフェースデザイン、レンダリングを単一のHTMLファイル内にカプセル化した。さらに、結果を共有可能なWebページとして自動的にホストし、単一のプロンプトから完全な製品を提供した。同様に、Ramanpal Singhは1つのプロンプトでRAGを用いて顧客チケットシステムを開発し、4つの異なる役割、管理バックエンド、自動苦情分類、感情認識を組み込んだ。この複雑なセットアップは、Fable5に関連するコストのわずか一部で実現可能だった。
Claire Voの経験は、これらの実用的な利点を浮き彫りにした。彼女はコードがクラッシュしたと信じる持続的なバグに遭遇した後、GPT-5.6 Solに切り替え、「この私に勝たせない」と述べた。Solは問題を即座に解決し、他のモデルの円滑な実行を支援した。Voの評価は明確であった。Fableの技術的精度への硬直した焦点がその有効性を阻害していたのに対し、Solの実用的なアプローチは具体的な結果をもたらした。
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