OpenAI выпустила GPT-5.5: нейросеть научилась ускорять работу GPU

Компания OpenAI представила новую флагманскую модель искусственного интеллекта GPT-5.5. Разработчики создали инструмент для решения сложнейших задач программирования и анализа данных. Нейросеть стала умнее, быстрее и теперь даже способна самостоятельно писать код для оптимизации работы вычислительного оборудования.

Краткое содержание

• OpenAI выпустила флагманскую модель GPT-5.5;
• Нейросеть самостоятельно оптимизировала нагрузку на графические процессоры компании;
• Искусственный интеллект нашёл новое доказательство сложной математической задачи;
• Модель получила высокий рейтинг безопасности и уже доступна по платной подписке.

Искусственный интеллект оптимизирует железо

Главным достижением новой модели стала её способность анализировать и улучшать работу вычислительного оборудования. Команда OpenAI интегрировала GPT-5.5 в агента Codex. Нейросеть изучила терабайты данных производственного трафика и написала новый алгоритм. Он динамически балансирует запросы между вычислительными ядрами GPU. Раньше система делила нагрузку на графические процессоры на фиксированное количество частей, что приводило к простоям мощностей. Благодаря новому коду от искусственного интеллекта скорость генерации токенов выросла более чем на 20 %.

Задержки при этом совершенно не увеличились. Разработчики утверждают, что время отклика GPT-5.5 совпадает с показателями версии GPT-5.4, хотя новая модель стала гораздо способнее. На аналогичных задачах в программировании новинка расходует меньше токенов, поэтому итоговая стоимость использования снижается. Кроме того, инженеры устранили проблему деградации контекста. Теперь нейросеть отлично сохраняет логику даже при обработке массивов данных объёмом вплоть до одного миллиона токенов.

Математика и кибербезопасность

Способности модели впечатлили академическое сообщество. Внутренняя версия GPT-5.5 смогла найти новое доказательство для асимптотической оценки недиагональных чисел Рамсея. Это один из сложнейших объектов комбинаторики, точные значения которого математики ищут десятилетиями. Учёные официально подтвердили результат вычислений с помощью среды доказательства теорем Lean.

Также OpenAI протестировала свою новую разработку по внутренней шкале безопасности Preparedness Framework. Модель получила высший рейтинг в оценке кибербезопасности, химии и биологии. При этом, специалисты, которые защищают критическую инфраструктуру, получат доступ к специальной версии нейросети с меньшим количеством ограничений.

Стоимость и доступность

Пользователи уже могут опробовать GPT-5.5 и её продвинутую версию Pro в ChatGPT. Доступ открыли для владельцев подписок Plus, Pro, Business и Enterprise. В ближайшее время компания добавит модель в API для разработчиков.

Пользователи заплатят за базовую версию 5 долларов за миллион входных токенов и 30 долларов за миллион выходных. Продвинутая Pro-версия обойдётся в 30 и 180 долларов соответственно. Цены выросли, но OpenAI обещает, что благодаря улучшенной эффективности итоговые затраты для большинства пользователей окажутся ниже.

Конкуренты не дремлют

Китайские разработчики отреагировали на релиз ChatGPT 5.5 практически мгновенно. В ответ на разработку OpenAI они выкатили DeepSeek-V4-Pro. Это одна из лучших моделей с открытым исходным кодом. Она уверенно справляется с написанием кода, математическими и инженерными задачами, а в большинстве тестов конкурирует с закрытыми решениями. Китайцы также выпустили более доступную и быструю версию DeepSeek-V4-Flash, которая уступает Pro, но не сильно. Обе модели научились работать с большим объёмом контекста, как и ChatGPT 5.5.

Развитие искусственного интеллекта и внедрение локальных языковых моделей требует мощного оборудования. Если планируешь запускать нейросети, обучать модели или заниматься вайб-кодингом, тебе понадобится надёжный инструмент. Выбери подходящий GPU-сервер или рабочую станцию из нашего ассортимента.

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U