OpenAIが、GPT-5.6 SolでARC-AGI-3ベンチマークのretained reasoningとcompactionの2設定を有効化するだけで、公開タスク得点が13.3%→38.3%へ約3倍に向上し、出力トークンを約6分の1へ削減できると公表した。
注目度
公式アップデート
ARC-AGI-3ベンチマークの2設定有効化 (retained reasoning + compaction)
OpenAIは、GPT-5.6 SolでARC-AGI-3ベンチマークの2つの設定 —— retained reasoning（推論の保持）と compaction（圧縮）—— を有効にするだけで、大幅な性能・効率改善が得られると公表した。
- 公開タスクの得点が 13.3% → 38.3% へ、約3倍に向上。
- 同時に出力トークンを 約6分の1 に削減。
モデル自体を差し替えることなく、API側の設定変更だけでスコアとコスト効率を両立できる点が要旨。前日発表のGPT-5.6一般提供（Sol / Terra / Luna）に続く、既存モデルの運用面での改善提示となる。
コミュニティの反応
ARC-AGI-3ベンチマークの2設定有効化 (retained reasoning + compaction)
直近7日間のX投稿では、本トピックに関する個人ユーザーの実体験・感想投稿は確認できなかった（公式発表の引用・解説やメディアアカウントの投稿が中心）。
Tips
2026年7月30日にOpenAI公式ニュースへ公開されたGPT-5.6関連2件（新モデル発表と、API側2設定でARC-AGI-3スコアが3倍になる件）を整理して解説。 — Qiita @picnic 出典