OpenAI еще и новую модель для научных исследований представила GPT-Rosalind, спецмодель для биотеха и drug discovery Назвали в честь Розалинд Франклин – той самой, чьи рентгенограммы легли в основу открытия структуры ДНК. Модель заточена под научные workflow в биологии, химии и трансляционной медицине. Что умеет: - рассуждать про молекулы, белки, гены, пути и disease-relevant биологию - работать с научными тулами и базами в многошаговых задачах – literature review, sequence-to-function, планирование экспериментов, анализ данных - через новый Life Sciences Research Plugin для Codex подключается к 50+ публичным multi-omics базам, литературным источникам и биотулам По бенчам вроде все норм: BixBench (реальные задачи по биоинформатике) – 0.751 Pass@1, обходит Gemini 3.1 Pro (0.550), Grok 4.2 (0.728) и всю линейку GPT-5 LABBench2 – лучше GPT-5.4 на 6 из 11 задач, сильнее всего прогресс на CloningQA (дизайн ДНК и ферментов для молекулярного клонирования) в партнёрстве с Dyno Therapeutics модель на задаче RNA sequence-to-function лучше 95% участников среди 57 человеческих AI-bio экспертов на prediction и 84% на generation. Пока research preview через trusted-access – только для квалифицированных enterprise-клиентов в США. Учитывая, что путь от исследований до лекарства - 10-15 лет, если получится этот процесс сократить в несколько раз, кажется, мы сильно приблизимся к куче новых лекарств и открытий в медицине. Такой подход мне импонирует больше, чем собирание денег с энтерпрайзов. https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/