GPT-5.6 Sol, Terra, LunaがCursorに登場 ― 3モデルの概要
室谷代表取締役速報です。Cursorが新しいコード特化モデルを3つ投入しました。
GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaというネーミング。Solが最上位で、Terra、Lunaと続く構成ですね。
GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaというネーミング。Solが最上位で、Terra、Lunaと続く構成ですね。
テキトー教師.AI認定講師はい、Cursorが公式Xで発表しました。
室谷代表取締役この投稿にある通り、GPT-5.6 Sol, Terra, Lunaの3モデルがCursorで利用可能になりました。そしてCursorBenchという独自ベンチマークでSolが67.2%を記録したと。
テキトー教師.AI認定講師名称からして太陽、地球、月ですね。性能や用途に応じて階層化されているんでしょう。
具体的な違いはまだ詳細に公開されていませんが、CursorBenchのスコアとコストを見ると性格付けがわかります。
具体的な違いはまだ詳細に公開されていませんが、CursorBenchのスコアとコストを見ると性格付けがわかります。
室谷代表取締役背景ブリーフによると、これらはCursorが独自にファインチューニングしたモデルのようです。OpenAIのGPT-5.6という名称ですが、OpenAI公式のものではないと。
Cursor内での呼称ですね。
Cursor内での呼称ですね。
テキトー教師.AI認定講師その点はユーザーが混乱しないよう注意が必要です。Cursorは従来GPT-4oやClaude 3.5 Sonnet、独自のCursor-smallなどを提供してきましたが、今回新たにコード生成に特化したラインナップを追加した形です。
CursorBenchでSolが67.2%を記録、何を測るベンチマークか？
室谷代表取締役まずCursorBenchって何か、ですね。Cursor社が開発したコード生成・補完タスクのベンチマークです。
公式ページを見ると、バージョン3.2で、エージェントが現実のCursorセッションから取った曖昧でマルチファイルのタスクを評価するとあります。
公式ページを見ると、バージョン3.2で、エージェントが現実のCursorセッションから取った曖昧でマルチファイルのタスクを評価するとあります。
テキトー教師.AI認定講師つまり、実際の開発現場に近い課題でモデルをテストしているわけです。Solの67.2%はMax設定でのスコア。
ちなみに2位がFable 5 Maxの70.5%ですが、これはコストが$17.32/taskと高い。Sol Maxは$5.22です。
ちなみに2位がFable 5 Maxの70.5%ですが、これはコストが$17.32/taskと高い。Sol Maxは$5.22です。
室谷代表取締役コストパフォーマンスで見るとSolが非常に優秀ですね。CursorBenchのスコアは単なる正解率ではなく、複数ファイルにまたがる編集・リファクタリング・バグ修正といった複合タスクの成功率を示しています。
テキトー教師.AI認定講師ソースにある通り、CursorBench 3.2では指示追従と高度なツール使用の問題が追加されました。3.1ではコードベース理解、バグ発見、計画、コードレビュー。
3.0は編集、リファクタ、バグ修正。段階的に難易度が上がっています。
3.0は編集、リファクタ、バグ修正。段階的に難易度が上がっています。
Sol / Terra / Luna：性能と用途の違いは？
室谷代表取締役公式ページのテーブルを整理するとこうなります。
テキトー教師.AI認定講師表にしましょう。
| モデル | 設定 | CursorBenchスコア | コスト/task | トークン/task | ステップ/task |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | Max | 67.2% | $5.22 | 28,320 | 48 |
| GPT-5.6 Sol | Extra High | 64.5% | $3.67 | 19,699 | 38 |
| GPT-5.6 Sol | High | 63.5% | $2.62 | 13,867 | 32 |
| GPT-5.6 Sol | Medium | 60.0% | $1.83 | 9,747 | 27 |
| GPT-5.6 Sol | Low | 52.6% | $0.95 | 5,104 | 19 |
| GPT-5.6 Terra | Max | 64.9% | $2.73 | 32,969 | 47 |
| GPT-5.6 Terra | Extra High | 59.2% | $1.36 | 16,089 | 29 |
| GPT-5.6 Terra | High | 54.2% | $0.84 | 9,468 | 23 |
| GPT-5.6 Terra | Medium | 50.3% | $0.58 | 6,222 | 20 |
| GPT-5.6 Terra | Low | 46.9% | $0.50 | 5,312 | 19 |
| GPT-5.6 Luna | Max | 61.1% | $1.85 | 87,973 | 61 |
| GPT-5.6 Luna | Extra High | 57.7% | $1.07 | 22,480 | 48 |
| GPT-5.6 Luna | High | 56.8% | $0.77 | 15,141 | 40 |
| GPT-5.6 Luna | Medium | 47.7% | $0.37 | 7,095 | 28 |
| GPT-5.6 Luna | Low | 37.6% | $0.15 | 3,209 | 17 |
室谷代表取締役これを見ると、Solは高精度だがコスト高、Lunaは低コストだが精度は控えめ。Terraはその中間。
用途に応じて使い分けるのが良さそうです。例えば、プロトタイピングではLuna Lowで十分、本番コードのリファクタリングではSol Maxを使う、といった具合に。
用途に応じて使い分けるのが良さそうです。例えば、プロトタイピングではLuna Lowで十分、本番コードのリファクタリングではSol Maxを使う、といった具合に。
テキトー教師.AI認定講師講座でも受講生さんに「タスクの重要度と予算に応じてモデルを切り替えましょう」とよく言っています。特にチーム開発ではコスト管理が重要ですからね。
従来モデル（GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet）との比較ポイント
室谷代表取締役従来Cursorで使われていたモデルとの比較も気になります。背景ブリーフではGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetに言及されていますが、CursorBenchのテーブルにはそれらのスコアが載っていません。
テキトー教師.AI認定講師確かに。テーブルにはSonnet 5やOpus 4.8といった新しいモデルが並んでいます。
Sonnet 5 Maxで61.5%、Opus 4.8 Maxで62.3%。GPT-5.6 Sol Maxの67.2%はこれらを上回っています。
Sonnet 5 Maxで61.5%、Opus 4.8 Maxで62.3%。GPT-5.6 Sol Maxの67.2%はこれらを上回っています。
室谷代表取締役ただし、コストはSol Maxが$5.22に対してSonnet 5 Maxは$6.45、Opus 4.8 Maxは$5.77。Solはより低コストで高スコアを達成していますね。
テキトー教師.AI認定講師もう一つ注目すべきは、Grok 4.5が66.7%と高いスコアを出していること。ただし注釈にあるように、CursorBenchでGrok 4.5はトレーニングデータにCursorのコードベースの初期スナップショットが含まれていたため有利だったとされています。
その影響は不明ですが、将来のモデルでは除去済みとのこと。
その影響は不明ですが、将来のモデルでは除去済みとのこと。
室谷代表取締役つまりSolは、そうしたアドバンテージなしで67.2%を叩き出しているわけで、純粋なコード生成性能では非常に高いと言えます。
Cursorユーザーはどう切り替える？利用方法と注意点
室谷代表取締役実際にユーザーがどうやってこれらのモデルを使えるのか。Cursorのエディタ内でモデル選択のUIから選ぶ形でしょう。
具体的な手順は現時点では明らかにされていませんが、おそらく設定画面からモデルを切り替えられるようになるはずです。
具体的な手順は現時点では明らかにされていませんが、おそらく設定画面からモデルを切り替えられるようになるはずです。
テキトー教師.AI認定講師注意点として、Solは高精度ですが、その分トークン消費も大きい。Low設定でも5,104トークン/taskと、Luna Lowの3,209より多い。
つまり、無制限にMax設定を使うとAPIコストがかさみます。
つまり、無制限にMax設定を使うとAPIコストがかさみます。
室谷代表取締役また、これらのモデルはCursor内での呼称であり、OpenAIのAPIとは別物です。ChatGPTや他のツールで使えるわけではありません。
テキトー教師.AI認定講師背景ブリーフにも「GPT-5.6はOpenAIからの公式発表ではなく、Cursor内での呼称」とあります。この点はよく理解しておかないと、後で混乱するかもしれませんね。
今後の展望：コード生成AIのマルチモデル戦略
室谷代表取締役今回の発表は、コード生成AIが汎用モデルから特化型・複数モデル運用へとシフトしている流れを象徴しています。Cursorは自社ベンチマークで優位性を示しながら、ユーザーに選択肢を提供する戦略です。
テキートー教師: 背景ブリーフにもある通り、従来は「コード生成の精度」「応答速度」「ユーザーニーズの多様性」という課題がありました。これに対して、目的別に最適化されたモデルを同じエディタ内でシームレスに切り替えられるようにしたのが今回の新モデル群です。
室谷代表取締役競合もそれぞれ独自モデルを開発していますが、Cursorは独自ベンチマークで他社モデルも含めて比較している点が興味深い。透明性を重視しているんでしょう。
テキトー教師.AI認定講師今後の展開として、さらに細かいタスク特化型モデルや、ユーザーのコードベースに合わせたカスタムファインチューニングなんかも出てくるかもしれませんね。
よくある質問
室谷代表取締役いくつかFAQを整理しておきます。
テキトー教師.AI認定講師はい。まず「GPT-5.6 Solの主な特徴は？」。
CursorBenchで67.2%のスコアを記録し、コード生成・補完に特化した高精度モデルです。コストはMax設定で$5.22/task。
CursorBenchで67.2%のスコアを記録し、コード生成・補完に特化した高精度モデルです。コストはMax設定で$5.22/task。
室谷代表取締役「リリース日とアクセス方法は？」2026年7月9日にCursor上で利用可能になりました（6月26日にプレビュー）。Cursorエディタ内のモデル選択から利用できます。
テキトー教師.AI認定講師「Sol、Terra、Lunaの違いは？」Solが最高性能・高コスト、Lunaが低性能・低コスト、Terraはその中間。具体的なモデルサイズは未公表。
室谷代表取締役「コーディング以外の能力（科学、サイバーセキュリティ）は？」現時点ではCursorBenchでのコードタスク評価しか公開されていません。科学やセキュリティのベンチマーク結果は明らかにされていません。
テキトー教師.AI認定講師「Safety評価（METR）は？」今回の発表では、背景ブリーフにMETRによる安全性評価（環境エクスプロイト、パッケージングエクスプロイト）に言及がありますが、具体的な評価結果は公開されていません。
出典
- Cursor公式X: https://x.com/cursor_ai/status/2075265504105611674
- Cursor Official Evals Page: http://cursor.com/evals
