OpenAI為生命科學(xué)研究打造：GPT-Rosalind面世

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2026 年 4 月 16 日，為支持生物學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究，OpenAI 推出了他們專門打造的前沿推理模型 GPT-Rosalind。生命科學(xué)模型系列針對科學(xué)工作流程進(jìn)行了優(yōu)化，結(jié)合了工具的改進(jìn)與對化學(xué)、蛋白質(zhì)工程和基因組學(xué)的深入理解。

在美國，從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到新藥獲得監(jiān)管批準(zhǔn)，平均大約需要 10~15 年時(shí)間。生命科學(xué)的進(jìn)步不僅受限于基礎(chǔ)科學(xué)的難度，還受限于研究工作流程本身的復(fù)雜性。科學(xué)家必須跨越大量文獻(xiàn)、專業(yè)數(shù)據(jù)庫、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和不斷演變的假設(shè)，以產(chǎn)生和評估新想法。這些工作流程通常耗時(shí)、分散且難以擴(kuò)展。

OpenAI 相信先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)可以幫助研究人員更快地完成這些工作流程——不僅通過提高現(xiàn)有工作效率，還幫助科學(xué)家探索更多可能性，揭示可能被忽視的聯(lián)系，并更早得出更好的假設(shè)。

通過支持證據(jù)綜合、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)規(guī)劃及其他多步驟研究任務(wù)，該模型旨在幫助研究人員加速早期發(fā)現(xiàn)階段。隨著時(shí)間推移，這些系統(tǒng)可以幫助生命科學(xué)組織發(fā)現(xiàn)原本不可能實(shí)現(xiàn)的突破，成功率也會(huì)大幅提升。

GPT-Rosalind 現(xiàn)已作為研究預(yù)覽版，通過團(tuán)隊(duì)的可信訪問計(jì)劃，在 ChatGPT、Codex 及 API 中向合格客戶開放。此外，更有可免費(fèi)訪問的生命科學(xué)研究插件，幫助科學(xué)家將模型連接到 50 多個(gè)科學(xué)工具和數(shù)據(jù)源。

圖示：看看 GPT-Rosalind 套件如何轉(zhuǎn)化為可衡量的研究工作流程改進(jìn)。

性能與評估

團(tuán)隊(duì)評估了 GPT-Rosalind 在科學(xué)發(fā)現(xiàn)和工業(yè)研究基礎(chǔ)上的多項(xiàng)能力。這些評估衡量了跨科學(xué)子領(lǐng)域的核心推理，包括化學(xué)反應(yīng)機(jī)制；蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、突變效應(yīng)和相互作用；以及 DNA 序列的系統(tǒng)發(fā)育解釋。

他們還通過解讀實(shí)驗(yàn)結(jié)果、識別專家相關(guān)模式，并綜合外部信息評估模型是否能支持真實(shí)的研究工作流程，設(shè)計(jì)后續(xù)實(shí)驗(yàn)。最后，他們測試模型是否能夠選擇并使用合適的計(jì)算工具、數(shù)據(jù)庫和領(lǐng)域特定能力來增強(qiáng)推理。綜合來看，這些評估顯示了科學(xué)研究全過程的進(jìn)展，表明他們更有效地幫助研究人員完成具有挑戰(zhàn)性的發(fā)現(xiàn)任務(wù)。

圖示：GPT-Rosalind 提升核心生物和化學(xué)基準(zhǔn)。

此外，團(tuán)隊(duì)提供了部分可供參考的提示詞，分別對應(yīng)了有機(jī)化學(xué)、蛋白質(zhì)理解、基因組學(xué)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析、工具使用等方面。

圖示：工具使用相關(guān)的提示詞。

行業(yè)評估

OpenAI 團(tuán)隊(duì)通過一系列公開基準(zhǔn)測試評估了 GPT-Rosalind。在 BixBench 基準(zhǔn)測試中，該基準(zhǔn)以真實(shí)世界生物信息學(xué)和數(shù)據(jù)分析為核心，GPT-Rosalind 在已發(fā)布評分模型中取得了領(lǐng)先表現(xiàn)。

圖示：GPT-Rosalind 在 BixBench 上表現(xiàn)出的領(lǐng)先性能。

在 LABBench2 這一衡量文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)庫訪問、序列操作和協(xié)議設(shè)計(jì)等多種研究任務(wù)表現(xiàn)的基準(zhǔn)測試中，GPT-Rosalind 在 11 項(xiàng)任務(wù)中有 6 項(xiàng)優(yōu)于 GPT-5.4。最顯著的改進(jìn)來自 CloningQA，它要求為分子克隆協(xié)議設(shè)計(jì) DNA 和酶試劑的端到端。

此外，團(tuán)隊(duì)還與 Dyno Therapeutics（在 AI 設(shè)計(jì)基因療法領(lǐng)域具有先驅(qū)性） 合作，利用未發(fā)表、未受污染的序列，在 RNA 序列到功能預(yù)測和生成任務(wù)中評估該模型。該表現(xiàn)與 57 項(xiàng)人工智能-生物領(lǐng)域人類專家的歷史評分進(jìn)行了比較。并在 Codex 應(yīng)用中直接評估時(shí)，預(yù)測任務(wù)排名超過人類專家的第 95 百分位，序列生成任務(wù)中人類專家的排名約為第 84 百分位。

這些評估為科學(xué)家每天依賴的，用于產(chǎn)生證據(jù)、分析復(fù)雜數(shù)據(jù)并朝向可辯護(hù)的生物學(xué)結(jié)論邁進(jìn)的工作流程，提供了有意義的表現(xiàn)信號。

連接科學(xué)家所用的工具

科學(xué)家可采用 OpenAI 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的，適用于 Codex 的新生命科學(xué)研究插件。該軟件包包含一套廣泛的模塊化技能，適用于大多數(shù)常見的研究工作流程，旨在幫助用戶跨越人類遺傳學(xué)、功能基因組學(xué)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、生物化學(xué)、臨床證據(jù)及公共研究發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域工作。

https://github.com/openai/plugins/tree/main/plugins/life-science-research

這些技能作為協(xié)調(diào)層，幫助科學(xué)家更有效地處理寬泛、模糊且多步驟的問題。它們提供50多個(gè)公共多組學(xué)數(shù)據(jù)庫、文獻(xiàn)來源和生物學(xué)工具的訪問，并為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)查找、序列搜索、文獻(xiàn)綜述和公開數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)等常見可重復(fù)工作流程提供靈活的起點(diǎn)。

入門操作與未來

研究組織可通過相關(guān)的資格認(rèn)證和安全審核流程申請?jiān)L問權(quán)限。

https://openai.com/form/life-sciences-access/

在研究預(yù)覽期間，使用該模型不會(huì)消耗現(xiàn)有的信用點(diǎn)或代幣——但會(huì)受到濫用保護(hù)措施的影響。隨著項(xiàng)目擴(kuò)展，團(tuán)隊(duì)后續(xù)將分享更多價(jià)格和供應(yīng)信息。

生命科學(xué)模型旨在幫助科學(xué)組織在需要技術(shù)能力和運(yùn)營控制的環(huán)境中，更快地完成更高質(zhì)量的工作。

這是 OpenAI 生命科學(xué)系列首個(gè)模型的發(fā)布，他們認(rèn)為這是構(gòu)建能夠加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的人工智能的長期承諾的開始，這些人工智能能夠加速從人類健康到更廣泛的生物研究等對社會(huì)極為重要的領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)改進(jìn)模型的生物學(xué)推理，擴(kuò)大對工具密集和遠(yuǎn)景研究流程的支持，并與領(lǐng)先科學(xué)機(jī)構(gòu)緊密合作，評估其現(xiàn)實(shí)世界影響。

團(tuán)隊(duì)同樣在探索人工智能引導(dǎo)的蛋白質(zhì)和催化劑設(shè)計(jì)，包括人工智能系統(tǒng)在保留或改善關(guān)鍵功能特性的同時(shí)修改生物結(jié)構(gòu)的能力。隨著時(shí)間推移，他們預(yù)計(jì)這些系統(tǒng)將成為越來越有能力的發(fā)現(xiàn)伙伴——幫助科學(xué)家更快地從問題走向證據(jù)，從證據(jù)到洞察，從洞察到患者新療法。

https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/