{"id":1722,"date":"2026-07-30T09:35:14","date_gmt":"2026-07-30T09:35:14","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1722"},"modified":"2026-07-30T09:35:14","modified_gmt":"2026-07-30T09:35:14","slug":"openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/","title":{"rendered":"OpenAI afferma che il risultato GPT-5.6 Sol su ARC-AGI-3 supera ora quello di Opus 5"},"content":{"rendered":"<p>OpenAI ha pubblicato un post dal titolo \u00abCome l\u2019abilitazione di due impostazioni ha triplicato i nostri punteggi nel benchmark ARC-AGI-3\u00bb, e the-decoder.com riferisce che l\u2019azienda sta utilizzando tali risultati per rivendicare un <strong>GPT-5.6 Sol su ARC-AGI-3<\/strong> vantaggio rispetto al modello concorrente Opus 5 quando il benchmark viene eseguito tramite l\u2019ultima API di OpenAI con due ulteriori impostazioni attivate. Questa affermazione \u00e8 degna di nota non tanto per la posizione in classifica quanto per ci\u00f2 che rivela sulla dipendenza dei risultati dei benchmark dalla configurazione esatta utilizzata per ottenerli \u2014 un dettaglio che raramente sopravvive al passaggio da un post sul blog del fornitore a un grafico su una slide.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Secondo il titolo stesso del post di OpenAI, l\u2019azienda ha pubblicato un articolo in cui afferma che l\u2019abilitazione di due impostazioni ha triplicato i propri punteggi nel benchmark ARC-AGI-3.<\/li>\n<li>the-decoder.com reports that OpenAI claims GPT-5.6 Sol beats Opus 5 on ARC-AGI-3 using its latest API plus those two additional settings.<\/li>\n<li>Il miglioramento riportato di tre volte deriva da modifiche alla configurazione, non da un nuovo rilascio del modello, come indicato nella formulazione stessa del post di OpenAI.<\/li>\n<li>Nessuno dei due estratti fornisce punteggi specifici, l\u2019identit\u00e0 delle due impostazioni o le date della valutazione, pertanto tali dati non devono essere assunti come certi.<\/li>\n<li>Per gli sviluppatori, l\u2019insegnamento pratico \u00e8 che la configurazione a livello di API pu\u00f2 influenzare in modo significativo i risultati dei benchmark: i risultati sono confrontabili soltanto quando l\u2019infrastruttura di test (harness) \u00e8 identica.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c115d72c\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 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affermato riguardo a GPT-5.6 Sol su ARC-AGI-3<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#Why_%E2%80%9Ctwo_settings%E2%80%9D_is_the_most_important_phrase_in_the_story\" >Perch\u00e9 \u00abdue impostazioni\u00bb \u00e8 la frase pi\u00f9 importante di questa storia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#GPT-56_Sol_vs_Opus_5_what_the_sources_establish_and_what_they_do_not\" >GPT-5.6 Sol contro Opus 5: cosa stabiliscono le fonti, e cosa non stabiliscono<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#What_this_means_for_developers_building_on_the_OpenAI_API\" >Cosa significa questo per gli sviluppatori che costruiscono applicazioni sull\u2019API di OpenAI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#ARC-AGI-3_and_the_shift_towards_interactive_evaluation\" >ARC-AGI-3 e la transizione verso valutazioni interattive<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#How_to_read_vendor_benchmark_claims_without_overcorrecting\" >Come interpretare le affermazioni dei fornitori sui benchmark senza commettere errori di sovracorrezione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/openai-gpt-5-6-sol-arc-agi-3-settings-claim\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_OpenAI_has_actually_claimed_about_GPT-56_Sol_on_ARC-AGI-3\"><\/span>Ci\u00f2 che OpenAI ha effettivamente affermato riguardo a GPT-5.6 Sol su ARC-AGI-3<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La fonte primaria \u00e8 lo stesso OpenAI. Il titolo del post dell\u2019azienda \u00e8 \u00abCome l\u2019abilitazione di due impostazioni ha triplicato i nostri punteggi nel benchmark ARC-AGI-3\u00bb, il che stabilisce tre elementi: il benchmark in questione \u00e8 ARC-AGI-3, il miglioramento \u00e8 attribuito all\u2019abilitazione di due impostazioni e l\u2019entit\u00e0 di tale miglioramento \u00e8 descritta come un triplicamento del punteggio.<\/p>\n<p>La seconda fonte, the-decoder.com, aggiunge una prospettiva competitiva. Il suo report afferma che OpenAI sostiene che GPT-5.6 Sol supera Opus 5 su ARC-AGI-3 utilizzando la propria ultima API e due ulteriori impostazioni. Questo \u00e8 l\u2019intero contenuto documentato dalle fonti disponibili al momento della stesura. I valori sottostanti dei punteggi, l\u2019ordinamento dei modelli prima dell\u2019abilitazione delle impostazioni, il numero di compiti eseguiti e il budget computazionale o di token per tentativo non sono specificati negli estratti delle fonti, e nessuna lettura responsabile dovrebbe colmare tali lacune mediante inferenze.<\/p>\n<p>Vale la pena precisare esattamente la natura dell\u2019affermazione, poich\u00e9 \u00e8 facile fraintenderla. Non si riporta che OpenAI abbia annunciato un nuovo modello; si riporta invece che l\u2019azienda ha annunciato un nuovo <em>risultato<\/em> per un modello gi\u00e0 esistente, ottenuto modificando il modo in cui tale modello viene invocato.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_%E2%80%9Ctwo_settings%E2%80%9D_is_the_most_important_phrase_in_the_story\"><\/span>Perch\u00e9 \u00abdue impostazioni\u00bb \u00e8 la frase pi\u00f9 importante di questa storia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un triplicamento del punteggio di un benchmark derivante esclusivamente da modifiche alla configurazione rappresenta una variazione notevole e indica un problema pi\u00f9 ampio relativo al modo in cui il settore confronta i modelli. Le valutazioni dei modelli pi\u00f9 avanzati non consistono semplicemente nell\u2019inviare un prompt e registrare una risposta. Il risultato dipende dall\u2019infrastruttura circostante al modello: quanti tentativi gli vengono consentiti, quanto tempo pu\u00f2 impiegare nel ragionamento prima di rispondere, se pu\u00f2 richiamare strumenti esterni, come vengono analizzati i suoi output e come vengono gestiti i tentativi falliti. Modificarne anche uno solo comporta una variazione del punteggio.<\/p>\n<p>Questo \u00e8 un contesto generale, non un dettaglio riportato: le fonti non identificano quali siano le due impostazioni abilitate da OpenAI. Tuttavia, la direzione del risultato \u00e8 coerente con un fenomeno ben noto: nei benchmark progettati per testare il ragionamento e l\u2019adattamento piuttosto che la semplice memorizzazione, l\u2019infrastruttura di test (harness) spesso contribuisce alla varianza quanto i pesi del modello stesso. Ci\u00f2 rende incompleta un\u2019affermazione come \u00abil modello A supera il modello B\u00bb, se non viene specificata la configurazione che ha prodotto quel risultato.<\/p>\n<p>Per chiunque stia redigendo una lista ristretta di modelli candidati, questo \u00e8 un motivo per considerare i confronti pubblicati dai fornitori un punto di partenza, non un verdetto definitivo. Il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> monitora le specifiche pubblicate dai diversi fornitori, ma nessuna tabella statica pu\u00f2 catturare le impostazioni di runtime utilizzate per un determinato test di benchmark.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"GPT-56_Sol_vs_Opus_5_what_the_sources_establish_and_what_they_do_not\"><\/span>GPT-5.6 Sol contro Opus 5: cosa stabiliscono le fonti, e cosa non stabiliscono<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Data la mole di copertura secondaria che una simile affermazione tende a generare, \u00e8 utile distinguere i fatti riportati dai dettagli semplicemente assenti. La tabella seguente riflette esclusivamente quanto compare nelle due fonti disponibili.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Dettaglio<\/th>\n<th>Stato nelle fonti disponibili<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Benchmark<\/td>\n<td>ARC-AGI-3, citato sia nel titolo del post di OpenAI sia nel report di the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modelli confrontati<\/td>\n<td>GPT-5.6 Sol e Opus 5, secondo the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Risultato rivendicato<\/td>\n<td>OpenAI sostiene che GPT-5.6 Sol supera Opus 5, secondo the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Miglioramento riportato<\/td>\n<td>I punteggi sono \u00abtriplicati\u00bb dopo l\u2019abilitazione di due impostazioni, secondo il titolo del post di OpenAI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Condizioni<\/td>\n<td>L\u2019ultima API di OpenAI pi\u00f9 due ulteriori impostazioni, secondo the-decoder.com<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Punteggi specifici<\/td>\n<td>Non presenti negli estratti delle fonti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Identit\u00e0 delle due impostazioni<\/td>\n<td>Non presenti negli estratti delle fonti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Verifica indipendente<\/td>\n<td>Non presenti negli estratti delle fonti<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>L'ultima riga merita particolare attenzione. Come riportato, si tratta di un'affermazione del produttore riguardo al proprio modello, pubblicata dal produttore stesso e ripresa da the-decoder.com come semplice dichiarazione, non come risultato verificato da una terza parte. Questo non \u00e8 una critica al lavoro svolto \u2014 pubblicare i dettagli della configurazione \u00e8 pi\u00f9 trasparente che limitarsi a riportare un numero isolato \u2014 ma stabilisce comunque un determinato livello di affidabilit\u00e0 delle prove.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_this_means_for_developers_building_on_the_OpenAI_API\"><\/span>Cosa significa questo per gli sviluppatori che costruiscono applicazioni sull\u2019API di OpenAI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il messaggio pratico per gli sviluppatori non \u00e8 \u00abcambiare modello\u00bb. Piuttosto, \u00e8 che le impostazioni predefinite ereditate quando si chiama un\u2019API potrebbero non corrispondere a quelle utilizzate per ottenere i risultati citati. Se un risultato pubblicato dipende da due impostazioni non predefinite, un team che riproduce quel carico di lavoro con i parametri di default dovr\u00e0 attendersi un esito sostanzialmente diverso.<\/p>\n<p>Ne derivano tre conseguenze. Primo, la selezione di un modello basata su benchmark dovrebbe essere affiancata da una valutazione interna sui propri compiti specifici, condotta con la configurazione esatta che si intende impiegare in produzione. Secondo, qualsiasi configurazione che incrementi i punteggi aumentando lo sforzo di ragionamento o il numero di tentativi comporter\u00e0 quasi sempre anche un aumento dei costi; pertanto, il confronto rilevante non \u00e8 la qualit\u00e0 in s\u00e9, bens\u00ec la qualit\u00e0 per unit\u00e0 di spesa \u2014 un aspetto che il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-api-cost-calculator\/\">Calcolatore dei costi delle API IA<\/a> \u00e8 progettato per quantificare concretamente. Terzo, nel confronto tra fornitori, le impostazioni devono essere allineate su entrambi i lati, altrimenti il confronto non \u00e8 effettivamente tale.<\/p>\n<p>Nessuna delle fonti indica le implicazioni in termini di costo delle due impostazioni di OpenAI, quindi tale collegamento viene qui proposto come analisi generale, non come fatto riportato. Tuttavia, \u00e8 la domanda che la maggior parte dei team di ingegneria porr\u00e0 successivamente ed \u00e8 perfettamente legittimo rivolgerla a qualsiasi fornitore che pubblichi un risultato dipendente dalla configurazione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ARC-AGI-3_and_the_shift_towards_interactive_evaluation\"><\/span>ARC-AGI-3 e la transizione verso valutazioni interattive<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La famiglia di benchmark ARC-AGI \u00e8 diventata un punto di riferimento nelle discussioni sulla ragionamento generale proprio perch\u00e9 resiste alle strategie di memorizzazione che gonfiano artificialmente i punteggi sui vecchi set di test. Le versioni successive hanno progressivamente privilegiato compiti che richiedono al modello di dedurre regole mai viste prima, anzich\u00e9 semplicemente recuperare uno schema gi\u00e0 appreso.<\/p>\n<p>Questo design ha un effetto collaterale rilevante per la presente trattazione: i benchmark che premiano l\u2019esplorazione e la risoluzione di problemi in pi\u00f9 passaggi sono insolitamente sensibili allo spazio lasciato al modello per esplorare all\u2019interno del framework di valutazione. Una modifica della configurazione che consenta maggiore riflessione o interazioni pi\u00f9 strutturate pu\u00f2 quindi produrre un salto di prestazioni pi\u00f9 ampio rispetto a quanto avverrebbe su un test di risposta a domande in un singolo turno. Ancora una volta, questo \u00e8 contesto esplicativo sul comportamento di tali benchmark, non un'affermazione sulle specifiche impostazioni di OpenAI, che le fonti non descrivono.<\/p>\n<p>I team che valutano modelli per attivit\u00e0 autonome e multistep riconosceranno questo schema dai propri test \u2014 la stessa sensibilit\u00e0 alla strutturazione (scaffolding) emerge in tutta la strumentazione analizzata nella nostra rassegna di <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-ai-coding-agents-2026\/\">agenti IA per la programmazione<\/a>, dove il design del framework spesso fa la differenza tra un agente utilizzabile e uno non utilizzabile, pur basandosi sullo stesso modello sottostante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_read_vendor_benchmark_claims_without_overcorrecting\"><\/span>Come interpretare le affermazioni dei fornitori sui benchmark senza commettere errori di sovracorrezione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>C\u2019\u00e8 la tentazione di liquidare i risultati dipendenti dalla configurazione come mera operazione di marketing. Questa sarebbe la conclusione sbagliata. Un fornitore che pubblica quali impostazioni ha abilitato offre alla comunit\u00e0 molto di pi\u00f9 rispetto a chi pubblica soltanto un numero, e l\u2019affermazione risultante \u00e8 almeno teoricamente verificabile.<\/p>\n<p>L\u2019atteggiamento pi\u00f9 utile sta a met\u00e0 strada tra credulit\u00e0 e scetticismo. Trattate l\u2019affermazione come riportata: OpenAI dichiara che l\u2019abilitazione di due impostazioni ha triplicato i suoi punteggi su ARC-AGI-3 e che i risultati ottenuti posizionano GPT-5.6 Sol davanti a Opus 5 su tale benchmark. Attendete esecuzioni indipendenti prima di considerare definitivo tale ordinamento. E quando verranno pubblicati integralmente i dettagli specifici delle impostazioni e dei punteggi, verificate se la stessa configurazione \u00e8 disponibile e conveniente nella fascia tariffaria che effettivamente utilizzate. Qualora il costo faccia parte del processo decisionale, il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">Indice prezzo-prestazioni dell'IA<\/a> monitora fino a che punto un determinato livello di qualit\u00e0 si estende attraverso i diversi fornitori.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Che cosa ha esattamente affermato OpenAI riguardo a GPT-5.6 Sol su ARC-AGI-3?<\/strong> Secondo the-decoder.com, OpenAI afferma che GPT-5.6 Sol supera Opus 5 su ARC-AGI-3 quando viene eseguito con la sua ultima API e con due ulteriori impostazioni abilitate. Il post ufficiale di OpenAI \u00e8 intitolato \u00abCome l\u2019abilitazione di due impostazioni ha triplicato i nostri punteggi sul benchmark ARC-AGI-3\u00bb.<\/p>\n<p><strong>Quali sono le due impostazioni abilitate?<\/strong> Gli estratti delle fonti disponibili non ne indicano il nome. Fino a quando i dettagli completi del post di OpenAI non saranno confermati, qualsiasi identificazione specifica sarebbe pura speculazione.<\/p>\n<p><strong>Significa questo che GPT-5.6 Sol \u00e8 un nuovo modello?<\/strong> Nulla nelle fonti indica il rilascio di un nuovo modello. Il cambiamento riportato riguarda piuttosto come un modello esistente sia stato configurato e invocato tramite l\u2019ultima API di OpenAI.<\/p>\n<p><strong>Il risultato \u00e8 stato verificato in modo indipendente?<\/strong> No, secondo il materiale disponibile. the-decoder.com lo presenta come un\u2019affermazione di OpenAI, e nessuna conferma da parte di terzi compare nelle fonti.<\/p>\n<p><strong>Deve questo cambiare quale modello uso in produzione?<\/strong> Non di per s\u00e9. Un risultato di benchmark dipendente dalla configurazione costituisce una prova debole per una decisione produttiva; una valutazione condotta sul proprio carico di lavoro specifico, con le proprie impostazioni e il proprio budget, \u00e8 decisamente pi\u00f9 affidabile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>In sintesi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019affermazione riportata su GPT-5.6 Sol e ARC-AGI-3 \u00e8 un utile punto di riferimento, accompagnato da un\u2019importante avvertenza. OpenAI afferma che due impostazioni hanno triplicato i suoi punteggi, e the-decoder.com riporta che l\u2019azienda colloca ora GPT-5.6 Sol davanti a Opus 5 su tale benchmark utilizzando la sua ultima API. Ci\u00f2 che le fonti non forniscono \u2014 i punteggi effettivi, le impostazioni specifiche, i costi associati o una replica indipendente \u2014 \u00e8 esattamente ci\u00f2 che sarebbe necessario per considerare tale ordinamento duraturo, anzich\u00e9 provvisorio. Fino a quando questi dettagli non saranno resi pubblici, la lettura pi\u00f9 prudente \u00e8 che la configurazione ha dimostrato di avere un peso notevole su ARC-AGI-3 e che qualsiasi confronto tra classifiche effettuato senza allineare le configurazioni non misura effettivamente ci\u00f2 che sembra misurare.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Segnalato il 30 luglio 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>OpenAI has published a post saying two configuration settings tripled its ARC-AGI-3 scores, with the-decoder.com reporting the company now claims GPT-5.6 Sol beats Opus 5 on the benchmark when run through its latest API.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1793,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[872,1033,870,1036,426,1035,1034],"class_list":["post-1722","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-llms","tag-ai-benchmarks","tag-arc-agi-3","tag-gpt-5-6-sol","tag-llm-evaluation","tag-openai","tag-openai-api","tag-opus-5"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1722"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1724,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722\/revisions\/1724"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1793"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1722"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1722"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1722"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}