OpenAI hat am 1. August seine nächste große Modellfamilie Astra vorgestellt. Eine interne Version soll zehn seit langem offene Probleme in Mathematik und theoretischer Informatik gelöst haben.
Wichtigste Punkte:
- OpenAI bestätigt den Namen Astra in einem Bericht, der dem Modell zehn Resultate zu Problemen zuschreibt, an denen mindestens ein Jahrzehnt niemand weiterkam.
- Auf der Liste stehen unter anderem eine explizite Konstruktion nicht-sofischer Gruppen, eine Widerlegung von Connes’ Starrheitsvermutung und drei Erdős-Probleme.
- Sämtliche Argumente werden mit maschinenprüfbaren Lean-Zertifikaten ausgeliefert; die Token-Kosten beliefen sich auf rund 2.000 US‑Dollar zu Sol-API-Tarifen.
OpenAI-Bericht zu Astra listet zehn neue Mathematik-Resultate
Das Unternehmen hat am Samstag einen 249-seitigen Bericht veröffentlicht, der Arbeiten zu Kugelpackungen, Codierungstheorie, arithmetischer Schaltkreis-Komplexität, Gruppentheorie, Quantenkomplexität und Gitterkryptografie bündelt.
Jedes der behandelten Probleme war beim Kernresultat seit mindestens zehn Jahren, teils deutlich länger, ohne Fortschritt geblieben. Eine der Konstruktionen zeigt die Existenz nicht-sofischer Gruppen und beantwortet damit eine zentrale Frage der Gruppentheorie.
Weitere Resultate umfassen die Widerlegung von Connes’ Starrheitsvermutung, einen Beweis von Ehrharts Volumenvermutung und die Lösung dreier Probleme aus dem Erdős-Katalog, darunter eine neue Untergrenze für mehrfarbige Dreiecks-Ramsey-Zahlen. OpenAI beziffert die Token-Kosten für alle zehn Lösungen auf rund 2.000 US‑Dollar auf Basis der Sol-API.
Astra setzt auf mehrere spezialisierte Agenten, die eine komplexe Aufgabe aufteilen, über längere Phasen parallel arbeiten und ihre Zwischenergebnisse zusammenführen. Die Modellfamilie reiht sich neben Sol, Terra und Luna ein, die unter dem Label GPT‑5.6 laufen. Ob Astra als GPT‑6, als GPT‑5.7-Variante oder als eigene Produktstufe erscheint, ist laut OpenAI noch offen; einen Veröffentlichungstermin gibt es nicht.
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Fachwelt prüft Astras Lean-Beweise
Thomas Bloom, Mathematiker an der University of Manchester und Kurator des Erdős-Problemkatalogs, bezeichnete die Resultate auf X als „große Nachricht“ und stufte sie – zumindest was explizite Konstruktionen angeht – höher ein als das von OpenAI im Mai präsentierte Gegenbeispiel zur Unit-Distance-Vermutung.
Bemerkenswert ist, dass jedes Argument mit einem maschinenprüfbaren Lean-Zertifikat unterlegt ist – ein Standard, den bisher nur wenige KI-bezogene Beweisansprüche erfüllen. Fachkollegen müssen allerdings noch prüfen, ob jede formalisierte Aussage tatsächlich exakt das Problem adressiert, das in der Community als offen galt. Noam Brown, einer der maßgeblichen Entwickler der zugrundeliegenden Reasoning-Methoden, betonte, dass keines der Millennium-Probleme gelöst worden sei.
Sam Altman bewirbt Astra in Washington
Sam Altman hat Astra wenige Tage vor Veröffentlichung des Berichts in vertraulichen Runden in Washington präsentiert – unter anderem vor Senatoren und hochrangigen Regierungsvertretern.
Am Mittwoch traf er die Senatoren Raphael Warnock und Bernie Moreno; auf dem Terminplan standen zudem Gespräche mit Mark Warner, Finanzminister Scott Bessent und Handelsminister Howard Lutnick.
Astra dürfte das erste Modell werden, das OpenAI unter ein geplantes föderales Vorab-Prüfverfahren einreicht.
Bereits im Mai war OpenAI ähnlich vorgegangen und hatte den KI-generierten Gegenbeweis zur Erdős-Unit-Distance-Vermutung per Blogpost statt über eine Fachzeitschrift publik gemacht. Mathematiker reagierten im Juni mit der „Leiden-Erklärung“, einer von der International Mathematical Union unterstützten Warnung vor „Proof by Press Release“, auf die sich OpenAI in seinem Astra-Bericht explizit bezieht.
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