我们正在为专为企业规模生命科学研究打造的 GPT‑Rosalind 系列推出新的模型更新。它将 GPT‑5.5 的智能体编程和工具使用能力，与药物化学、基因组学等核心药物发现领域中更强的模型智能相结合，同时提升更广泛生命科学分析、设计和实验工作流的表现。
生命科学的进步依赖于跨尺度、跨模态综合数据和证据：分子、基因、通路和生命系统。在我们的评估中，更新后的 GPT‑Rosalind 在生物学专家研究任务、复杂药物化学查询、定量生物学和湿实验室故障排查方面均有广泛性能提升。
GPT‑Rosalind 现已通过我们的可信访问部署结构，以研究预览形式向全球符合条件的组织开放。
为衡量并持续改进 GPT‑Rosalind 的现实影响，我们设计了 LifeSciBench，这是一个由外部专家评判、聚焦生命科学研究基础方面的基准。不同于现有基准孤立评估模型性能的单一组件或生物学领域，LifeSciBench 以端到端视角衡量具有科学价值的工作，任务来自生命科学研究的六个核心工作流领域：证据处理、分析、设计与优化、科学推理、验证与运营，以及转化与传播。我们使用这一基准，使进展与生命科学研究的需求和现实保持一致。
GPT‑Rosalind 在行业和学术专家确定的具有科学价值任务中表现领先。
从论文、图表、表格和实验记录中提取、协调并审计科学证据。
Identifies assay/measurement problems in micro-dystrophin quantification, including MANEX1A epitope sharing, invalid full-length dystrophin standards, and need for recombinant or orthogonal transgene-specific measurement.
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Explains why micro-dystrophin expression level is not automatically a valid surrogate for functional clinical benefit.
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Flags biopsy-site, tissue-composition, and age-window confounding that weaken expression and NSAA interpretation.
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Critiques the NSAA comparator/statistics, especially reliance on external natural-history controls.
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Addresses AAV durability, immune response, transaminitis, myocarditis, and need for longer-term expression/safety follow-up.
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Notes patient-selection/generalizability gaps, including anti-AAV9 exclusion, exon-44 exclusion, and small sample size.
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GPT‑Rosalind 在药物化学领域达到行业领先表现；该领域专注于将分子转化为有用药物。我们设计 MedChemBench 以反映真实药物化学工作流，评估多模态化学结构理解；构效关系（SAR）；药物效力、毒性和吸收、分布、代谢、排泄（ADME）预测；多参数先导优化决策；以及逆合成。在 MedChemBench 上，GPT‑Rosalind 以 27.5% 对 25.1% 优于 GPT‑5.5，同时少用 7.2% 的 Token。
GPT‑Rosalind 在药物化学中展现出更好的多模态综合和机制推理。
在 GeneBench（我们针对基因组学和定量生物学中长程、端到端分析的智能体评估）上，GPT‑Rosalind 比 GPT‑5.5 少用 31% 的 Token，同时准确率更高，为 21.6% 对 20.4%。GeneBench 评估智能体在长程定量任务上的表现：基于真实科学数据，智能体能否规划有效的分析、QC、建模和校正，以得出与决策相关的答案？所含问题覆盖多种领域，包括功能基因组学、空间转录组学、蛋白质组学、表观基因组学和应用遗传学。
GPT‑Rosalind 比 GPT‑5.5 少用 31% 的 Token，同时提升准确率。
我们推出一项新评估，用于测试 GPT‑Rosalind 帮助科学家开展真实世界实验室工作的能力。LabWorkBench 测试模型在科学家使用的真实湿实验室方案中，将扰动与实验结果联系起来的能力，目的涵盖故障排查到优化。LabWorkBench 使用的数据为专有数据，因此未受污染。GPT‑Rosalind 得分为 63.2%，GPT‑5.5 为 55.8%，同时少用 5.3% 的 Token。
在真实湿实验室方案辅助方面，GPT‑Rosalind 相比 GPT‑5.5 显著提升，同时提高了 Token 效率。
我们构建了生命科学研究（在新窗口中打开）和生命科学 NGS 分析（在新窗口中打开）插件，为 GPT‑Rosalind 增强的智能扩展一个用于可重复科学工作流的实用执行层。这些插件共同将有来源的证据检索、生物学解读和生物信息学执行纳入同一工作空间，帮助研究人员在保留产物和溯源的同时，将外部证据与内部组学分析连接起来。所有用户现在都可通过 Codex 访问这两个插件。符合条件的 GPT‑Rosalind 企业用户还可使用 GPT‑Rosalind 为这些插件提供支持。
为更好地将 Codex 用作科学家的动态工作台，我们为生物学原生文件类型增加了交互式查看器。初始的序列、比对和结构查看器旨在让科学家在 GPT‑Rosalind 跨工作流推理时贴近证据，并可在上下文中使用活动查看器直接回答后续问题。
上方演示展示了由 GPT‑Rosalind 编排的这些能力如何发挥作用。我们跟随一位科学家研究液体肿瘤活检，以识别可为治疗提供信息的突变和其他分子变化。生命科学 NGS 分析插件将对已处理 ctDNA 记录的审查转化为交互式笔记本，呈现反复出现的改变、低频检出和样本轨迹，使调查聚焦于 KRAS G12C。随后，生命科学研究插件补充有来源的靶点、抑制剂和耐药性背景，而原生序列、比对和结构查看器让科学家直接检查突变残基 12、其在 RAS 家族中的保守性，以及抑制剂结合口袋。该工作流最终将这些证据转化为具体后续选项，并且每一步和产物都可供专家审查。
将 10x 风格矩阵包转化为经 QC 过滤的单细胞产物、注释和 UMAP，可在 Codex 中检查和修订。生命科学 NGS 分析插件将请求路由到 scrna-seq-qc，根据数据选择 QC 阈值，保留过滤和注释的溯源，并呈现缺少双细胞检测依赖项等阻碍因素。
将批量 RNA-seq 样本表、FASTQ 包和参考文件转化为经 QC 审核的计数包，可在 Codex 中检查和复用。生命科学 NGS 分析插件会路由请求、验证输入，并返回可审计的运行封套，包含 MultiQC、Salmon 矩阵、溯源和明确注意事项。
我们正在向全球符合条件的组织扩大 GPT‑Rosalind 系列的访问权限。GPT‑Rosalind 将通过我们的可信访问部署结构以研究预览形式提供给相关组织，这些组织需开展具有明确公共利益的合法科学研究，具备强治理和安全监督，并以企业级安全控制访问。
作为此次全球扩展的一部分，我们很高兴支持 Novo Nordisk 的使命：借助 GPT‑Rosalind 扩展其医学研究，帮助更快地为患者带来创新治疗选择。Novo Nordisk 正在利用前沿 AI 能力，帮助研究人员分析复杂数据集、发现有用模式，并更快检验假设。GPT‑Rosalind 更强的生物学理解将帮助团队连接文献、基因组学、转录组学、序列、结构和实验结果中的证据，使从数据走向更清晰研究决策更容易。
“生命科学研究复杂、数据丰富且跨学科。要为研究人员交付有意义的价值，先进 AI 模型必须扎根于可信科学数据，连接经过验证的工具，并融入研究人员每天使用的真实工作流。我们很高兴能与 OpenAI 合作，并有机会探索 GPT‑Rosalind 如何支持更严谨、更实用的药物发现方法。”
Mishal Patel，Novo Nordisk 研发 AI 与数字创新集团副总裁
我们现在还为没有 Enterprise 账户的合格组织提供 OpenAI 托管工作空间。
更新后的 GPT‑Rosalind 是我们更广泛承诺的下一步：构建能够帮助加速科学发现的 AI 系统，同时确保先进生物能力在适当保障下部署。我们将继续提升模型的生物学推理，扩展对工具密集型和长程研究工作流的支持，并与各地区合格组织合作评估现实影响。
这也意味着将生命科学 AI 应用于具有高影响力的公共利益工作，从药物发现和转化医学到公共卫生、准备工作和生物防御。通过 Rosalind Biodefense 和我们的可信访问部署模式，我们旨在把前沿生物能力交到致力于改善人类健康、增强社会韧性的研究人员、机构和防御者手中。
我们将继续打造 GPT‑Rosalind，使其在科学研究全生命周期中成为更有能力的伙伴，帮助科学家更快从正确问题走向更清晰证据、更好实验，并最终为患者带来新疗法。
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