GPT-5.6 Sol ist OpenAIs bislang leistungsfähigstes Modell der Sol-Reihe und wurde laut The Decoder in der Lage demonstriert, ein kleineres Schwestermodell namens Luna eigenständig per Post-Training zu verfeinern – ohne detaillierte menschliche Anweisungen, sondern lediglich auf Basis eines einzigen, bewusst vage gehaltenen Prompts. Dieser Vorgang gilt als konkreter Beleg für rekursives Selbstverbesserungspotenzial (RSI), bei dem ein KI-System die Entwicklung eines anderen KI-Systems aktiv vorantreibt. OpenAI misst diese Fähigkeit mit einem internen RSI-Benchmark, in dem Sol gegenüber dem Vorgänger GPT-5.5 einen Vorsprung von 16,2 Punkten erzielt – ein substanzieller Abstand, der die qualitative Sprungstelle zwischen den Generationen quantifiziert. Bemerkenswert ist dabei, dass der Trainingsimpuls nicht aus einer aufwendig kuratierten Pipeline stammte, sondern der Grad der menschlichen Spezifikation bewusst gering gehalten wurde. OpenAI interpretiert das Ergebnis als Hinweis darauf, dass das Konzept des „automatisierten Forschers" – ein Modell, das ML-Experimente eigenständig plant, ausführt und auswertet – in greifbarer Nähe liegt. Für KI-Labore und Unternehmen, die automatisierte ML-Pipelines aufbauen, verschiebt dieser Schritt die Frage von „ob" zu „wann" solche Systeme praktisch einsetzbar werden. Die Entwicklung rückt zugleich Sicherheits- und Kontrolldebatten rund um autonomes Modell-Training weiter in den Vordergrund.