OpenAI выпустила GPT-Rosalind: модель для создания лекарств обошла 95% экспертов в задаче по РНК

OpenAI представила GPT-Rosalind — специализированную рассуждающую модель для биологии, химии и разработки лекарств. В тесте, который компания провела совместно с биотех-стартапом Dyno Therapeutics на задаче предсказания функции РНК по ее последовательности, лучший из десяти ответов модели оказался выше 95-го перцентиля среди 57 специалистов на стыке ИИ и биологии. На задаче генерации последовательностей GPT-Rosalind обошла 84% тех же экспертов. Модель названа в честь Розалинд Франклин — британской ученой, чьи рентгенограммы легли в основу открытия структуры ДНК.

Главный аргумент OpenAI — ускорение ранних стадий поиска новых лекарств. В США путь от выбора биологической мишени до одобрения нового препарата регулятором занимает в среднем 10–15 лет, и именно на ранних этапах закладываются решения, которые каскадом определяют всю дальнейшую судьбу препарата. Ошибка в выборе мишени или слабая биологическая гипотеза потом оборачиваются провалом в клинике, где отсеиваются до 90% кандидатов. GPT-Rosalind задумана как помощник для обобщения научной литературы, выдвижения гипотез, планирования экспериментов и анализа данных — то есть для тех многошаговых задач, где обычные чат-боты пока буксуют.

На внутренних бенчмарках OpenAI новая модель заметно обгоняет GPT-5.4 — особенно в химии (~0,66 против ~0,55), дизайне и анализе экспериментов (~0,65 против ~0,32) и использовании научных инструментов (~0,58 против ~0,41). На публичном бенчмарке BixBench, где ИИ-агенты выполняют реальные задачи по биоинформатике в Jupyter-ноутбуках, GPT-Rosalind показала 0,751 Pass@1 — лучше GPT-5.4 (0,740), Grok 4.2 (0,728) и Gemini 3.1 Pro (0,550). На LABBench2 модель опередила GPT-5.4 в 6 задачах из 11, сильнее всего — в CloningQA, где нужно спроектировать