המשמעות המעשית היא מעבר ממודל שמציע הסברים או רעיונות למודל שיכול, באמצעות כלים מתאימים, לתמוך בתהליך מחקר שלם: סקירת ספרות, ניתוח נתונים, יצירת השערות, תכנון ניסויים ופתרון בעיות בעבודה מעבדתית.

אחד הנתונים הבולטים הוא היעילות החישובית. OpenAI טוענת כי GPT-Rosalind עקף את GPT-5.5 בכל המבחנים הייעודיים החדשים, תוך שימוש בפחות טוקנים חישוביים. בגנומיקה, למשל, הוא השלים ניתוחים ארוכי־טווח בביולוגיה כמותית עם 31% פחות טוקנים מאשר GPT-5.5 . עבור צינורות מחקר שמנתחים מאגרי מידע גנומיים גדולים, הפחתה כזו עשויה להקטין את עלות השימוש בכל שאילתה.

LifeSciBench: בדיקה של תהליך מחקר שלם

OpenAI פיתחה את LifeSciBench, מבחן שבו מומחים חיצוניים מעריכים את תשובות המודלים. המבחן בוחן שישה היבטים של עבודת מחקר במדעי החיים:

• טיפול בראיות;
• ניתוח;
• תכנון ואופטימיזציה;
• הסקה מדעית;
• אימות ותפעול;
• תרגום ותקשורת מדעית .

בניגוד למבחנים שבודקים יכולת נקודתית, LifeSciBench נועד לבחון רצף עבודה רחב יותר — מסינתזה של מאמרים ומקורות ועד לתכנון ניסוי ולהצגת המסקנות. לפי התוצאות שפרסמה OpenAI, GPT-Rosalind הוביל במבחן הכללי ועקף את GPT-5.5, את Grok 4.3 ואת Gemini 3.1 Pro .

שלושה מבחנים ייעודיים — ומה המספרים באמת אומרים?

במקביל פרסמה OpenAI השוואה ישירה בין GPT-Rosalind ל־GPT-5.5 בשלושה מבחנים. חשוב להדגיש: כל הציונים בטבלה דווחו על ידי OpenAI עצמה, ועדיין לא אושרו בשחזור בלתי תלוי של צד שלישי .

הנתונים מבוססים על הערכות שפרסמה OpenAI .

הפער הגדול ביותר נרשם ב־LabWorkBench: יתרון של 7.4 נקודות אחוז ל־GPT-Rosalind . המבחן עוסק במשימות מעבדה מעשיות, ובהן איתור תקלות בפרוטוקולים, תכנון רצף עבודה עם ריאגנטים ופרשנות של תוצאות ניסוי.

עם זאת, כדאי לקרוא את הציונים בפרופורציה. ציון של 27.5% בכימיה רפואית ושל 21.6% בגנומיקה פירושו שגם המודל המשופר נכשל ברוב המשימות בתחומים האלה . אלה אינם מבחני ידע כללי, אלא ניסיונות להתמודד עם בעיות מדעיות מורכבות מהעולם האמיתי. לכן הציונים הנמוכים משקפים את הקושי של המשימות — אך גם מזכירים שגילוי תרופות בעזרת AI עדיין נמצא בשלבים מוקדמים.

מתשובה לביצוע: תוספי Codex חדשים

העדכון כולל גם תוספים ומציגים ייעודיים למדעי החיים ב־Codex, פלטפורמת הקידוד של OpenAI לסוכני AI . התוספים מאפשרים לסוכנים של GPT-Rosalind להתחבר לכלים מדעיים, כגון מאגרי מאמרים, כלי ניתוח רצפים ותוכנות לתכנון פרוטוקולים מעבדתיים, ולבצע תהליכים מרובי־שלבים במקום רק להציע אותם .

OpenAI מציגה את המהלך כמעבר „מהסקה לביצוע של תהליכי עבודה” . זהו שינוי דגש חשוב: המטרה אינה רק לעזור לחוקר לחשוב על ניסוי, אלא להשתלב עמוק יותר בתשתית המחשוב והמחקר של מעבדות גילוי תרופות.

גישה גלובלית — אך לא פתוחה לכולם

GPT-Rosalind הושק בתחילה באפריל 2026 כתצוגה מקדימה מחקרית מוגבלת ללקוחות Enterprise בארצות הברית, במסגרת תוכנית trusted access — מסלול גישה מבוקר שכולל הגשת בקשה ובחינה של הארגון .

בעדכון יוני הרחיבה OpenAI את התוכנית ל־תצוגה מקדימה מחקרית גלובלית עבור ארגונים מתאימים, אך הגישה עדיין כפופה לאותו מנגנון אישור. ארגונים שאין להם הסכם Enterprise קיים יכולים להגיש בקשה דרך סביבת עבודה מנוהלת חדשה של OpenAI .

ב־29 במאי 2026, ימים ספורים לפני העדכון המרכזי, השיקה OpenAI גם את Rosalind Biodefense — תוכנית שמרחיבה את הגישה המבוקרת לשימושים בתחום ההגנה הביולוגית . המהלך מצביע על כך שהחברה מכוונת את המודל לא רק למחקר מסחרי של תרופות, אלא גם למחקר ביולוגי רגיש יותר, תחת בקרות גישה.

מי כבר עובד עם המודל?

OpenAI ציינה כמה חברות וארגוני מחקר שעובדים עם GPT-Rosalind המעודכן :

• Novo Nordisk — הוזכרה במפורש כלקוחה המשתמשת ב־GPT-Rosalind בתהליכי מחקר ופיתוח תרופות.
• Amgen, Moderna, Allen Institute ו־Thermo Fisher Scientific — הוזכרו כשותפים או כמשתמשים מוקדמים המיישמים את המודל בגילוי תרופות, בגנומיקה ובשילוב כלי מחקר.

החברות לא פרסמו פירוט מלא של השימושים הספציפיים של כל ארגון. לכן הרשימה עשויה לכלול גם לקוחות מסחריים משלמים וגם שותפים לשיתופי פעולה מחקריים. הכללת Thermo Fisher, חברה גדולה לציוד ולריאגנטים למדעי החיים, עשויה להתאים במיוחד לתרחישי שילוב בין מודלי AI לכלים מדעיים — אך OpenAI לא פירטה את המקרה הזה בפומבי.

השורה התחתונה

עדכון יוני ממחיש את האסטרטגיה של OpenAI בתחום מדעי החיים: מודל אנכי המתמחה בתחום מסוים, יכולות פעולה באמצעות כלים, וגישה מבוקרת לארגונים. השילוב עשוי לסייע בשלבים מוקדמים של גילוי תרופות — החל מסינתזה של ספרות מדעית ועד לתכנון ניסויים וניתוח תוצאות.

אבל המספרים אינם מצדיקים עדיין הכרזות גדולות על החלפת חוקרים. הביצועים בכימיה רפואית ובגנומיקה נותרו מוגבלים, וכל תוצאות המבחנים המרכזיות הן דיווח עצמי של OpenAI. עד שיתפרסמו הערכות בלתי תלויות או מחקרים שעברו ביקורת עמיתים, נכון להתייחס לנתונים כאל אינדיקציה לכיוון ההתפתחות — ולא כהוכחה מכרעת ליכולת מדעית אוטונומית .

המשמעות המעשית היא מעבר ממודל שמציע הסברים או רעיונות למודל שיכול, באמצעות כלים מתאימים, לתמוך בתהליך מחקר שלם: סקירת ספרות, ניתוח נתונים, יצירת השערות, תכנון ניסויים ופתרון בעיות בעבודה מעבדתית.

אחד הנתונים הבולטים הוא היעילות החישובית. OpenAI טוענת כי GPT-Rosalind עקף את GPT-5.5 בכל המבחנים הייעודיים החדשים, תוך שימוש בפחות טוקנים חישוביים. בגנומיקה, למשל, הוא השלים ניתוחים ארוכי־טווח בביולוגיה כמותית עם 31% פחות טוקנים מאשר GPT-5.5 . עבור צינורות מחקר שמנתחים מאגרי מידע גנומיים גדולים, הפחתה כזו עשויה להקטין את עלות השימוש בכל שאילתה.

LifeSciBench: בדיקה של תהליך מחקר שלם

OpenAI פיתחה את LifeSciBench, מבחן שבו מומחים חיצוניים מעריכים את תשובות המודלים. המבחן בוחן שישה היבטים של עבודת מחקר במדעי החיים:

• טיפול בראיות;
• ניתוח;
• תכנון ואופטימיזציה;
• הסקה מדעית;
• אימות ותפעול;
• תרגום ותקשורת מדעית .

בניגוד למבחנים שבודקים יכולת נקודתית, LifeSciBench נועד לבחון רצף עבודה רחב יותר — מסינתזה של מאמרים ומקורות ועד לתכנון ניסוי ולהצגת המסקנות. לפי התוצאות שפרסמה OpenAI, GPT-Rosalind הוביל במבחן הכללי ועקף את GPT-5.5, את Grok 4.3 ואת Gemini 3.1 Pro .

שלושה מבחנים ייעודיים — ומה המספרים באמת אומרים?

במקביל פרסמה OpenAI השוואה ישירה בין GPT-Rosalind ל־GPT-5.5 בשלושה מבחנים. חשוב להדגיש: כל הציונים בטבלה דווחו על ידי OpenAI עצמה, ועדיין לא אושרו בשחזור בלתי תלוי של צד שלישי .

הנתונים מבוססים על הערכות שפרסמה OpenAI .

הפער הגדול ביותר נרשם ב־LabWorkBench: יתרון של 7.4 נקודות אחוז ל־GPT-Rosalind . המבחן עוסק במשימות מעבדה מעשיות, ובהן איתור תקלות בפרוטוקולים, תכנון רצף עבודה עם ריאגנטים ופרשנות של תוצאות ניסוי.

עם זאת, כדאי לקרוא את הציונים בפרופורציה. ציון של 27.5% בכימיה רפואית ושל 21.6% בגנומיקה פירושו שגם המודל המשופר נכשל ברוב המשימות בתחומים האלה . אלה אינם מבחני ידע כללי, אלא ניסיונות להתמודד עם בעיות מדעיות מורכבות מהעולם האמיתי. לכן הציונים הנמוכים משקפים את הקושי של המשימות — אך גם מזכירים שגילוי תרופות בעזרת AI עדיין נמצא בשלבים מוקדמים.

מתשובה לביצוע: תוספי Codex חדשים

העדכון כולל גם תוספים ומציגים ייעודיים למדעי החיים ב־Codex, פלטפורמת הקידוד של OpenAI לסוכני AI . התוספים מאפשרים לסוכנים של GPT-Rosalind להתחבר לכלים מדעיים, כגון מאגרי מאמרים, כלי ניתוח רצפים ותוכנות לתכנון פרוטוקולים מעבדתיים, ולבצע תהליכים מרובי־שלבים במקום רק להציע אותם .

OpenAI מציגה את המהלך כמעבר „מהסקה לביצוע של תהליכי עבודה” . זהו שינוי דגש חשוב: המטרה אינה רק לעזור לחוקר לחשוב על ניסוי, אלא להשתלב עמוק יותר בתשתית המחשוב והמחקר של מעבדות גילוי תרופות.

גישה גלובלית — אך לא פתוחה לכולם

GPT-Rosalind הושק בתחילה באפריל 2026 כתצוגה מקדימה מחקרית מוגבלת ללקוחות Enterprise בארצות הברית, במסגרת תוכנית trusted access — מסלול גישה מבוקר שכולל הגשת בקשה ובחינה של הארגון .

בעדכון יוני הרחיבה OpenAI את התוכנית ל־תצוגה מקדימה מחקרית גלובלית עבור ארגונים מתאימים, אך הגישה עדיין כפופה לאותו מנגנון אישור. ארגונים שאין להם הסכם Enterprise קיים יכולים להגיש בקשה דרך סביבת עבודה מנוהלת חדשה של OpenAI .

ב־29 במאי 2026, ימים ספורים לפני העדכון המרכזי, השיקה OpenAI גם את Rosalind Biodefense — תוכנית שמרחיבה את הגישה המבוקרת לשימושים בתחום ההגנה הביולוגית . המהלך מצביע על כך שהחברה מכוונת את המודל לא רק למחקר מסחרי של תרופות, אלא גם למחקר ביולוגי רגיש יותר, תחת בקרות גישה.

מי כבר עובד עם המודל?

OpenAI ציינה כמה חברות וארגוני מחקר שעובדים עם GPT-Rosalind המעודכן :

• Novo Nordisk — הוזכרה במפורש כלקוחה המשתמשת ב־GPT-Rosalind בתהליכי מחקר ופיתוח תרופות.
• Amgen, Moderna, Allen Institute ו־Thermo Fisher Scientific — הוזכרו כשותפים או כמשתמשים מוקדמים המיישמים את המודל בגילוי תרופות, בגנומיקה ובשילוב כלי מחקר.

החברות לא פרסמו פירוט מלא של השימושים הספציפיים של כל ארגון. לכן הרשימה עשויה לכלול גם לקוחות מסחריים משלמים וגם שותפים לשיתופי פעולה מחקריים. הכללת Thermo Fisher, חברה גדולה לציוד ולריאגנטים למדעי החיים, עשויה להתאים במיוחד לתרחישי שילוב בין מודלי AI לכלים מדעיים — אך OpenAI לא פירטה את המקרה הזה בפומבי.

השורה התחתונה

עדכון יוני ממחיש את האסטרטגיה של OpenAI בתחום מדעי החיים: מודל אנכי המתמחה בתחום מסוים, יכולות פעולה באמצעות כלים, וגישה מבוקרת לארגונים. השילוב עשוי לסייע בשלבים מוקדמים של גילוי תרופות — החל מסינתזה של ספרות מדעית ועד לתכנון ניסויים וניתוח תוצאות.

אבל המספרים אינם מצדיקים עדיין הכרזות גדולות על החלפת חוקרים. הביצועים בכימיה רפואית ובגנומיקה נותרו מוגבלים, וכל תוצאות המבחנים המרכזיות הן דיווח עצמי של OpenAI. עד שיתפרסמו הערכות בלתי תלויות או מחקרים שעברו ביקורת עמיתים, נכון להתייחס לנתונים כאל אינדיקציה לכיוון ההתפתחות — ולא כהוכחה מכרעת ליכולת מדעית אוטונומית .