Nach Darstellung von OpenAI ist GPT-5.6-Cyber für bestimmte sicherheitsrelevante Arbeitsabläufe rund um Exploit-Entwicklung und fortgeschrittene Sicherheitsforschung optimiert. Um den geringeren Ablehnungsgrad über den Zugang via Daybreak Red zu messen, entwickelte das Unternehmen eine interne Bewertung namens Advanced Cybersecurity Completion Rate. Sie erfasst, wie häufig Modelle auf Anfragen zu Exploit-Ketten, Umgehung von Authentifizierung, Rechteausweitung und anderen fortgeschrittenen Sicherheitsszenarien antworten.
In diesen Tests erreicht GPT-5.6-Cyber laut OpenAI eine Abschlussquote von 95,0 Prozent. GPT-5.6 Sol kam demnach nur auf 1,5 Prozent, dieselbe Modellfamilie mit Daybreak-Blue-Zugang auf 2,0 Prozent. Auch gegenüber GPT-5.5-Cyber habe sich das neue Modell verbessert: Das ältere Modell schloss nach diesen Angaben 57,3 Prozent der Anfragen ab.
Bei der Leistungsbewertung mit ExploitGym soll GPT-5.6-Cyber sowohl GPT-5.6 Sol als auch GPT-5.5-Cyber übertroffen haben. OpenAI erklärt zudem, das Modell sei durch spezialisiertes Training besser darin geworden, neuartige Zero-Day-Schwachstellen zu finden und deren Schweregrad präziser einzuordnen. Schwächer als GPT-5.6 Sol sei es dagegen bei offenen Aufgaben, etwa beim Auffinden von Schwachstellen in einem Repository, bei der Entwicklung eines funktionierenden Proof of Concept und beim Erstellen hochwertiger Schwachstellenberichte. Als Grund nennt das Unternehmen, das Modell erstelle mitunter kürzere und weniger detaillierte Berichte.
Zu den vom Modell entdeckten Schwachstellen zählt laut OpenAI CVE-2026-15903 mit einem CVSS-Wert von 8,8. Dabei handelt es sich um eine Out-of-Bounds-Lese- und Schreibschwachstelle in der JavaScript-Engine V8, über die ein entfernter Angreifer mithilfe einer präparierten HTML-Seite möglicherweise beliebigen Code innerhalb einer Sandbox ausführen könnte. Nach Angaben von OpenAI lässt sich die Lücke mit einer weiteren, zuvor unbekannten Schwachstelle kombinieren, die das Modell ebenfalls gefunden habe, um aus der V8-Heap-Sandbox auszubrechen. Google schloss CVE-2026-15903 laut dem Text Mitte Juli 2026. Zudem habe das Modell mehrere weitere Schwachstellen markiert.
Daybreak Red ist eine von zwei Zugriffsstufen der Daybreak-Initiative, die OpenAI im Mai 2026 eingeführt hatte. Die zweite Stufe heißt Daybreak Blue und bietet Zugang zu allgemeinen Frontier-Modellen, darunter GPT-5.6 Sol, mit eingebauten Schutzmechanismen für autorisierte defensive Sicherheitsarbeit. OpenAI erklärt dazu, Daybreak Blue entferne diese Schutzmechanismen und helfe Verteidigern, mehr aus dem Modell herauszuholen, etwa bei Vorfallerkennung und -reaktion, Untersuchungen, Schwachstellenmanagement und Sicherheitsbewertungen.
OpenAI hat GPT-5.6-Cyber einer Gruppe vertrauenswürdiger Kundenpartner bereitgestellt, darunter Accenture, Akamai, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Fortinet, IBM, Palo Alto Networks, PwC und Sophos. Das Unternehmen wirbt damit, dass sich damit Schwachstellen in Software identifizieren und beheben lassen. Zugleich verweist OpenAI auf eine stark zunehmende Nutzung solcher Technik durch böswillige Akteure, die Kampagnen beschleunigen und Cyberangriffe in bislang nicht gesehener Geschwindigkeit und Größenordnung durchführen könnten, auch wenn dies nicht zur Entdeckung neuartiger oder besonders ausgefeilter Angriffstechniken geführt habe.
Als weiteres Problem beschreibt der Text, dass KI den Weg von der Offenlegung einer Schwachstelle bis zur Ausnutzung verkürzt habe. Angreifer nutzten solche Werkzeuge, um für neu veröffentlichte Lücken Exploits zu schreiben. Gleichzeitig verweist der Beitrag auf Grenzen der Systeme: Forschung habe gezeigt, dass cyberfähige Reasoning-Modelle wie ChatGPT 5.5 und Anthropic Claude Opus 4.8 Schwierigkeiten haben können, entdeckte Schwachstellen vollständig zu beheben oder bei Korrekturen keine neuen Probleme einzuführen.
1Password beziffert die durchschnittliche Erfolgsquote für einen Patch, der die Schwachstelle vollständig beseitigt, ohne das Verhalten der Anwendung wesentlich zu verändern, auf 26,0 Prozent. In 20,1 Prozent der Fälle habe ein Patch die Schwachstelle zwar behoben, dabei aber das Verhalten der Anwendung verändert. In durchschnittlich 53,9 Prozent der Fälle hätten von großen Sprachmodellen erzeugte Patches die Schwachstelle nicht behoben, eine neue Schwachstelle eingeführt oder beides. OpenAI räumt ein, dass Modelle mit reduzierten Schutzmechanismen Risiken über die normale Nutzung hinaus mit sich bringen, sei es durch Missbrauch oder Fehlanpassung. Dennoch halte man einen breiteren Zugang zu fortgeschrittener KI für Verteidiger für entscheidend, um Cyberabwehr zu beschleunigen und zu automatisieren.