GPT‑Rosalind 系列我專為企業規模生命科學研究打造，我們正為其推出模型更新。GPT‑Rosalind 結合 GPT‑5.5 的智慧體式程式碼編寫與工具使用能力，以及在藥物化學和基因體學等核心藥物探索領域更強的模型智慧，同時提升更廣泛生命科學分析、設計和實驗工作流程的效能。
生命科學的進展取決於跨尺度與跨模態整合資料和證據：分子、基因、路徑與生命系統。在我們的評估中，更新後的 GPT‑Rosalind 在生物學專家提出的研究任務、複雜藥物化學查詢、定量生物學，以及濕實驗室疑難排解方面都展現廣泛的效能提升。
GPT‑Rosalind 現已透過我們的可信存取部署架構，以研究預覽形式向全球符合資格的機構提供。
為了衡量並持續改善 GPT‑Rosalind 的真實世界影響，我們設計了 LifeSciBench，這是一項由外部專家評審、聚焦於生命科學研究基礎面向的基準測試。不同於既有基準測試只孤立評估模型效能或生物領域的單一組成部分，LifeSciBench 以端到端視角看待具科學價值的工作，從生命科學研究核心的六個工作流程領域取樣任務：證據處理、分析、設計與最佳化、科學推理、驗證與營運，以及轉譯與溝通。我們使用這項基準測試，讓進展與生命科學研究的需求和現實對齊。
GPT‑Rosalind 在產業與學術專家識別的具科學價值任務中效能領先。
GPT‑Rosalind 在藥物化學方面達到業界領先效能；藥物化學是一門專注於將分子轉化為有用藥物的領域。我們設計 MedChemBench 以反映真實的藥物化學工作流程，評估多模態化學結構理解、結構－活性關係（SAR）、藥物效力、毒性，以及吸收、分布、代謝、排泄（ADME）預測、多參數先導化合物最佳化決策，以及逆合成。在 MedChemBench 上，GPT‑Rosalind 以 27.5% 對 25.1% 優於 GPT‑5.5，同時少用 7.2% 的 Token。
GPT‑Rosalind 在藥物化學領域展現更強的多模態資訊整合能力與機制推理能力。
在 GeneBench（我們針對基因體學與定量生物學中長時間跨度、端到端分析的智慧體評估），GPT‑Rosalind 比 GPT‑5.5 少用 31% Token，同時將準確率提升至 21.6%，高於 GPT‑5.5 的 20.4%。GeneBench 評估長時間跨度定量任務中的智慧體效能：基於真實科學資料，智慧體能否規劃有效的分析、QC、建模與校正，得出與決策相關的答案？納入的問題涵蓋多種領域，包括功能基因體學、空間轉錄體學、蛋白質體學、表觀基因體學與應用遺傳學。
GPT‑Rosalind 比 GPT‑5.5 少用 31% 的 Token，且準確率有所提升。
我們推出一項新評估，用以測試 GPT‑Rosalind 協助科學家在真實世界進行實驗室工作的能力。LabWorkBench 測試模型在科學家使用的真實濕實驗室流程中，將擾動連結到實驗結果的能力，目的涵蓋疑難排解到最佳化。LabWorkBench 使用的資料屬於專有資料，因此未受污染。GPT‑Rosalind 得分為 63.2%，高於 GPT‑5.5 的 55.8%，同時少用 5.3% 的 Token。
在真實濕實驗室流程協助方面，GPT‑Rosalind 較 GPT‑5.5 顯著提升，同時改善 Token 效率。
我們建置了 Life Sciences Research(在新視窗中開啟) 與 Life Sciences NGS Analysis(在新視窗中開啟) 外掛程式，為 GPT‑Rosalind 提升後的智慧延伸出可重複科學工作流程的實用執行層。這些外掛程式共同把有來源的證據檢索、生物學詮釋與生物資訊執行帶入同一個工作區，協助研究人員連結外部證據與內部體學分析，同時保留成品與來源脈絡。所有使用者現在都可透過 Codex 存取這兩個外掛程式。符合資格的 GPT‑Rosalind 企業使用者還可以使用 GPT‑Rosalind 來驅動這些外掛程式。
為了讓科學家更充分運用 Codex 這個動態工作台，我們新增了生物原生檔案類型的互動式檢視器。初始的序列、比對與結構檢視器旨在讓科學家在 GPT‑Rosalind 跨工作流程推理時貼近證據，並使用目前檢視器的脈絡直接回答後續問題。
上方示範展示了這些由 GPT‑Rosalind 編排的能力如何運作。我們跟隨一位科學家研究液體腫瘤活檢，以識別可能提供治療資訊的突變與其他分子變化。Life Sciences NGS Analysis 外掛程式將已處理 ctDNA 紀錄的審查轉為互動式筆記本，呈現反覆出現的變異、低頻判讀與樣本軌跡，使研究聚焦於 KRAS G12C。接著，Life Sciences Research 外掛程式加入有來源的靶點、抑制劑與抗藥性脈絡，而原生序列、比對與結構檢視器讓科學家直接檢視突變殘基 12、其在 RAS 家族中的保守性，以及抑制劑結合口袋。工作流程最後將這些證據轉譯為具體的後續選項，每個步驟與成品都可供專家審查。
Life Sciences NGS Analysis 外掛程式
scRNA-seq QC & 註釋
將 10x 風格矩陣套件轉換為經 QC 篩選、可在 Codex 中檢查與修訂的單細胞成品、註釋與 UMAP。Life Sciences NGS Analysis 外掛會將請求路由至 scrna-seq-qc，依資料選擇 QC 門檻，保留篩選與註釋周邊的來源脈絡，並呈現缺少 doublet 偵測相依項等阻礙。
大量 RNA-seq FASTQ QC
將大量 RNA-seq 樣本表、FASTQ 套件與參考檔轉換成經 QC 審查、可在 Codex 中檢查與重複使用的計數套件。Life Sciences NGS Analysis 外掛會路由請求、驗證輸入，並回傳可稽核的執行封套，其中包含 MultiQC、Salmon 矩陣、來源脈絡與明確注意事項。
我們正在將 GPT‑Rosalind 系列的存取擴展至全球符合資格的機構。GPT‑Rosalind 將透過我們的可信存取部署架構，以研究預覽形式提供給正在進行具明確公共利益的合法科學研究、具備強健治理與安全監督，並以企業級安全性控管存取的機構。
作為這項全球擴展的一部分，我們很高興協助支援 Novo Nordisk 透過 GPT‑Rosalind 協助 Novo Nordisk 擴大醫學研究規模，推進其加速將創新治療方案帶給患者的使命。Novo Nordisk 正運用前沿 AI 能力，協助研究人員分析複雜資料集、發掘有用模式，並更快速地檢驗假設。GPT‑Rosalind 更強的生物學理解將協助團隊連結文獻、基因體學、轉錄體學、序列、結構與實驗結果中的證據，使從資料走向更清晰研究決策變得更容易。
「生命科學研究複雜、資料豐富且跨學科。為了為研究人員提供有意義的價值，先進 AI 模型必須植基於可信的科學資料，連結至經驗證的工具，並整合到研究人員每天使用的真實工作流程中。我們很高興能與 OpenAI 合作，並有機會探索 GPT‑Rosalind 如何支持更嚴謹、實用的藥物探索方法。」
Mishal Patel，Novo Nordisk 研發部 AI 與數位創新資深副總裁
我們現在也為沒有 Enterprise 帳戶的合格機構提供 OpenAI 代管工作區。
更新後的 GPT‑Rosalind 是我們更廣泛承諾中的下一步：建構能協助加速科學發現的 AI 系統，同時確保先進生物能力以適當防護措施部署。我們將持續改善模型的生物學推理，擴大對工具密集與長時間跨度研究工作流程的支援，並與各地區符合資格的機構合作評估真實世界影響。
這也意味著將生命科學 AI 應用於具高影響力的公共利益工作，從藥物探索與轉譯醫學，到公共衛生、準備工作與生物防禦。透過 Rosalind Biodefense 與我們的可信存取部署模型，我們的目標是把前沿生物能力交到致力於改善人類健康並強化社會韌性的研究人員、機構與防衛者手中。
我們將持續打造 GPT‑Rosalind，使其成為整個科學研究生命週期中更有能力的夥伴，協助科學家更快從正確問題走向更清晰證據、更好的實驗，並最終為患者帶來新療法。
