OpenAI готовит к запуску новую модель для широкой публики. Она основана на экспериментальном ИИ, который получил золото на трех престижных олимпиадах. Об этом рассказал Джерри Творек. Он занимает пост вице-президента по исследованиям в OpenAI.

Экспериментальная модель в этом году взяла золотые медали на нескольких соревнованиях. Это международные школьные олимпиады по математике и информатике — IMO 2025 и IOI 2025. Также ИИ победил на студенческой олимпиаде по программированию ICPC World Finals 2025.

Джерри Творек дал обещание в ходе дискуссии. В споре участвовал Гэри Маркус. Это американский психолог и когнитивный ученый. Он известен как один из главных критиков языковых моделей.

Гэри Маркус усомнился в практической ценности олимпиадной модели. Он указал на две проблемы. Первая — модель тестировали только на соревновательных задачах. Вторая — на математической олимпиаде она писала странным языком. Даже профессиональные математики говорили, что решения выглядят чужими.

Джерри Творек подтвердил эти сомнения частично. Команда действительно использовала на олимпиадах исследовательский прототип. Сейчас его дорабатывают до уровня полноценной модели. Она будет готова к коммерческому запуску. Это будет модель широкого профиля. Она сможет решать задачи из разных областей.

OpenAI пока официально не раскрыла характеристики олимпиадной модели. Но произошло несколько утечек информации. Стало известно несколько деталей о возможностях ИИ.

На международной математической олимпиаде модель выполняла сложные задачи. Обычный участник решает их примерно за полтора часа. Это показывает способность ИИ к долгому планированию. Модель умеет придерживаться плана на протяжении всего решения.

Интересный случай произошел с шестой задачей олимпиады. Модель не смогла ее решить. Она честно в этом призналась. ИИ не стал выдумывать правдоподобный ответ. Это отличает ее от моделей, которые склонны к галлюцинациям.

Есть намеки на архитектуру олимпиадной модели. Она состоит из нескольких ИИ-модулей. Каждый модуль выполняет свою роль. Одни генерируют варианты решений. Другие их проверяют и критически оценивают. Третьи собирают финальное решение из проверенных частей.

Подобный подход уже используется в более простом виде. Его применяют в GPT-5 Pro, Gemini 2.5 DeepThink и Grok 4 Heavy. Но олимпиадная модель реализует эту схему на более продвинутом уровне.