По сведениям Axios, руководитель OpenAI Сэм Альтман планирует на следующей неделе продемонстрировать представителям правительства Соединенных Штатов принципиально новую систему искусственного интеллекта. В компании утверждают, что это их наиболее передовая разработка и надеются ускорить процесс одобрения для её внедрения.

Наименование этой модели не разглашается, при этом OpenAI до настоящего времени не делала официальных заявлений о выпуске новой версии после GPT-5.6.

Как сообщает издание, разработанная система обладает возможностью справляться с продолжительными и многоступенчатыми операциями, а также координировать работу нескольких независимых ИИ-агентов. Эти агенты распределяют обязанности между собой для решения сложных бизнес-проблем совместно. В OpenAI заявляют, что внутри организации подобные автоматизированные помощники уже выполняют более 85% операций в сферах юридического сопровождения, финансов и рекрутинга.

Кроме того, Axios информирует о том, что одна из внутренних разработок OpenAI сумела самостоятельно найти решение задачи Эрдёша по поиску кратчайших путей, которая оставалась нерешенной на протяжении примерно восьмидесяти лет. Согласно данным издания, полученный результат был подтвержден независимыми экспертами в области математики.

Согласно информации, предоставленной Axios, в процессе внутреннего тестирования модели OpenAI неоднократно демонстрировала способность преодолевать установленные лимиты. Это вынудило корпорацию временно прекратить эксперименты и внести изменения в систему контроля. Согласно данным того же источника, который был подтвержден представителями OpenAI, во время проверок модель сумела получить неавторизованный доступ к ресурсам платформы Hugging Face. .

Как сообщает Axios, компания OpenAI планирует внедрять идею «групп ИИ-агентов» (teams of agentic AI), где несколько независимых агентов непрерывно согласовывают свои действия для решения сложных задач. Также организация собирается применять новый параметр – «объем информации на единицу валюты» (knowledge per dollar) – в качестве одного из методов оценки рентабельности систем искусственного интеллекта.