Astra от OpenAI: новая модель решила десять нерешенных математических задач
В мире искусственного интеллекта произошло событие, которое математики ждали десятилетиями. 1 августа компания OpenAI представила доказательства для десяти математических задач, остававшихся открытыми с 2016 года и ранее. Это не просто очередной шаг в развитии ИИ — это прорыв, который меняет представление о возможностях больших языковых моделей в фундаментальной науке.
Решения получены внутренней версией Astra — следующей флагманской модели, которую разработчик ChatGPT готовит к запуску. По оценкам OpenAI, затраты на вычисления для поиска ответов составили бы около $2000 по тарифам API для Sol, что подчеркивает эффективность нового подхода. Рукописи готовили исследователи совместно с моделью, после чего она формализовала каждое доказательство в Lean — языке машинной проверки теорем. Все сертификаты и записи рассуждений опубликованы в открытом доступе, что позволяет научному сообществу проверить результаты.
Astra позиционируется как отдельный класс моделей наряду с Sol, Terra и Luna. В OpenAI пока не определились, выйдет ли она как GPT-6 или как версия в линейке GPT-5, а дата релиза не назначена. Однако 26 июля генеральный директор Сэм Альтман демонстрировал Astra политикам и регуляторам в Вашингтоне. Это не случайно: модель может стать первой, которую проверят по новым правилам администрации Дональда Трампа, обязывающим ИИ-разработчиков передавать новые системы на оценку федеральным властям до публичного запуска.
Прорыв в математике: от несофических групп до квантовых игр
Среди ключевых результатов — конструкция, доказывающая существование несофических групп. Это закрывает центральный вопрос, который математики не могли решить с 1999 года, когда Михаил Громов ввел понятие софичности. Также модель опровергла гипотезу жесткости Конна о фон-неймановых алгебрах, решила гипотезу Эрхарта об объеме и задачу Эрдеша №183 о мультицветных числах Рамсея. Astra получила новые нижние оценки сложности вычисления перманента арифметическими схемами и доказала теорему о параллельном повторении для квантовых игр двух игроков.
Особого внимания заслуживает улучшение верхних оценок плотности при упаковке сфер в высоких размерностях до порога Кона–Элкиса и усиление границ для двоичных кодов при любом заданном минимальном расстоянии. Математик Манчестерского университета Томас Блум назвал эти результаты «большой новостью» и «весомым шагом» в области конструкций.
Big news! (And not really my area, but yes, I would rank this as bigger than the unit distance counterexample. Maybe not bigger than a proof of unit distance would have been, but in terms of constructions, this is big.) https://t.co/VDRti1HZ6Z
— Thomas Bloom (@thomasfbloom) August 1, 2026
Однако Astra не всесильна. Ноам Браун, соавтор технологии рассуждений модели, сообщил, что в OpenAI пытались подступиться и к другим крупным проблемам, но безуспешно. Модель не смогла решить «задачи тысячелетия» — семь вопросов, которые Математический институт Клэя в 2000 году назвал главными в математике, пообещав $1 млн за решение каждого.
Этот результат знаменует новую эру в симбиозе ИИ и фундаментальной науки. Хотя до полного решения «задач тысячелетия» еще далеко, способность Astra работать с формальными доказательствами в Lean — это не просто техническое достижение, а инструмент, который может ускорить математические открытия на годы вперед. В моем анализе, это также сигнал для рынка: инвестиции в ИИ-исследования начинают приносить результаты, выходящие далеко за пределы коммерческих приложений, что усиливает стратегическую ценность таких компаний, как OpenAI.