OpenAI a publié GPT-Rosalind-6 Research le 30 octobre 2026 pour la biologie, la découverte de médicaments et la médecine translationnelle. Ce déploiement de recherche reprend les poids de GPT-6 Astra, mais applique des règles de refus et un accès soumis à approbation. Les évaluations publiées par OpenAI portent sur des tâches précises, pas sur des résultats cliniques.
GPT-Rosalind-6 reprend les poids de GPT-6 Astra
GPT-Rosalind-6 Research est une version de GPT-6 Astra destinée à certains travaux en sciences de la vie. OpenAI indique n’avoir ajouté ni données d’entraînement ni post-entraînement pour cette version. La différence tient au déploiement : le modèle peut répondre à certaines questions biologiques à double usage auxquelles des modèles accessibles au grand public pourraient opposer un refus, tout en refusant les demandes susceptibles de faciliter fortement la mise au point d’armes biologiques. La fiche système d’OpenAI décrit ces choix et leurs garde-fous.
Autrement dit, Rosalind-6 n’est pas un nouveau modèle biologique entraîné séparément. C’est une configuration de recherche du modèle de base, avec des limites de réponse et des contrôles d’accès adaptés aux usages visés.
Ce que mesurent les benchmarks d’OpenAI
Les benchmarks sont des évaluations sur des tâches définies. OpenAI rapporte de meilleurs scores que GPT-Rosalind-5.5 sur trois tests en sciences de la vie, au budget de raisonnement le plus élevé testé. Les résultats et leurs périmètres sont les suivants :
| Évaluation et mesure | GPT-Rosalind-6 | GPT-Rosalind-5.5 | Périmètre et réserve |
| MedChemBench v7, score moyen selon une grille | 49,6 % | 28,9 % | 99 problèmes ; jusqu’à neuf réponses notées par problème à chaque budget de raisonnement. |
| GeneBench Pro v13, réussite estimée en une tentative | 37,7 % | 16,7 % | 129 problèmes ; sept réponses par modèle et par problème à chaque budget. La configuration du test diffère de la production. |
| LifeSciBench Gold, score moyen | 61,3 % | 44,0 % | 94 problèmes retenus ; six des 100 problèmes initiaux ont été écartés en raison de possibles difficultés liées aux tâches ou à l’environnement d’évaluation. |
Ces résultats sont ceux qu’OpenAI a publiés. Ils ne constituent ni une réplication indépendante ni une démonstration d’efficacité clinique ou de découverte réussie de médicaments. Le score GeneBench Pro dépend notamment d’une configuration qui ne correspond pas à la production, et LifeSciBench Gold a été calculé après l’exclusion de six problèmes.
Les scores de risque biologique ne mesurent pas tous la même chose
Dans une évaluation de connaissances sur les risques biologiques menée avec Gryphon Scientific, OpenAI rapporte trois mesures distinctes. Le score cons@32 correspond au score de consensus sur 32 réponses. Le taux de refus compte la part des réponses refusées. Le score ajusté selon les refus les considère comme corrects pour estimer les capacités que ces refus peuvent masquer.
| Mesure | GPT-Rosalind-6 | GPT-6 Astra |
| cons@32, score brut | 78,3 % | 63,3 % |
| Taux de refus | 9,4 % | 29,2 % |
| cons@32 ajusté selon les refus | 85,0 % | 90,0 % |
GPT-Rosalind-6 refuse moins souvent que GPT-6 Astra dans ce test, mais son score ajusté est inférieur : 85,0 %, contre 90,0 %. Les deux chiffres ajustés ne doivent pas être confondus avec les scores bruts. OpenAI indique que le seuil indicatif du niveau High pour cette évaluation est de 80 %.
Les classifications de sécurité déclarées par OpenAI
OpenAI classe les capacités de GPT-Rosalind-6 au niveau High en biologie et chimie, sous le niveau Critical, et au niveau Critical en cybersécurité. Le modèle se situe sous le niveau High pour l’auto-amélioration de l’IA. Aucune des quatre évaluations biologiques associées au seuil indicatif Critical n’a atteint ce seuil. OpenAI précise que ces tests portent sur des capacités particulières et ne constituent pas une mesure complète de la capacité à causer un dommage biologique ; les seuils Critical sont préliminaires.
L’accès à Work et Codex nécessite deux approbations
La note Enterprise et Edu publiée par OpenAI le 30 octobre décrit un déploiement limité à des clients Enterprise approuvés dans Work et Codex. Elle ne propose pas le modèle dans l’onglet Chat. L’organisation et l’utilisateur doivent obtenir l’approbation Research ; l’accès commence par un aperçu administrateur de deux semaines et le modèle est désactivé par défaut. L’administrateur doit activer l’accès pour les utilisateurs approuvés. La note de déploiement d’OpenAI détaille ces conditions.
OpenAI examine notamment la mission de recherche, le cas d’usage, la gouvernance et les contrôles d’accès de l’organisation. Les clients approuvés doivent limiter l’accès aux utilisateurs autorisés et prévoir une revue humaine qualifiée avant que les résultats du modèle alimentent des expériences, des publications ou des décisions importantes.
Une démonstration antérieure illustre le flux dans Codex
Dans une démonstration d’OpenAI publiée le 20 avril 2026, GPT-Rosalind dans Codex analyse un dossier de données sur trois cibles liées à l’asthme : IL33, TSLP et IL1R1. Le flux présenté mobilise des outils de recherche, répartit l’analyse entre plusieurs pistes de preuves, puis synthétise les éléments pour établir une priorisation. Cette démonstration précède la publication de GPT-Rosalind-6 et ne porte pas sur cette version.
