OpenAI hat am 1. August seine nächste große Modellfamilie Astra vorgestellt. Eine interne Version habe zehn seit mindestens einem Jahrzehnt ungelöste Probleme aus Mathematik und theoretischer Informatik gelöst.
Wichtigste Punkte:
- OpenAI bestätigte den Namen Astra in einem Bericht, der dem Modell zehn Resultate bei Problemen zuschreibt, an denen seit mindestens zehn Jahren niemand weitergekommen war.
- Die Liste umfasst unter anderem eine Konstruktion nicht-sofischer Gruppen, eine Widerlegung der Starrheitsvermutung von Connes und drei Erdős-Probleme.
- Zu jedem Beweis liegt ein maschinenprüfbares Lean-Zertifikat vor; die Token-Kosten beliefen sich laut Sol-API-Preisen auf rund 2.000 US-Dollar.
OpenAI-Bericht zu Astra listet 10 mathematische Durchbrüche
Das Unternehmen veröffentlichte am Samstag einen 249-seitigen Bericht zu Kugelpackungen, Codierungstheorie, arithmetischer Schaltkreiskomplexität, Gruppentheorie, Quantenkomplexität und Gitter-Kryptografie.
Jedes behandelte Problem war beim zentralen Ergebnis seit mindestens zehn Jahren ohne Fortschritt, viele deutlich länger. Eine der Konstruktionen zeigt die Existenz nicht-sofischer Gruppen und entscheidet damit eine zentrale Frage der Gruppentheorie.
Weitere Resultate widerlegen die Starrheitsvermutung von Connes, beweisen die Volumenvermutung von Ehrhart und lösen drei Probleme aus dem Erdős-Katalog, darunter eine neue Untergrenze für mehrfarbige Ramsey-Zahlen von Dreiecken. OpenAI beziffert die Token-Kosten für alle zehn Lösungen zusammen auf etwa 2.000 US-Dollar zu Sol-API-Tarifen.
Astra basiert auf einem Multi-Agenten-Ansatz: Mehrere spezialisierte Agenten teilen eine schwierige Aufgabe auf, arbeiten über längere Zeiträume parallel und führen ihre Zwischenergebnisse zusammen. Die Familie reiht sich neben die Sol-, Terra- und Luna-Modelle ein, die unter dem Label GPT-5.6 laufen. OpenAI hat noch nicht entschieden, ob Astra als GPT-6, als GPT-5.7-Variante oder als eigene Stufe vermarktet wird – einen Veröffentlichungstermin gibt es ebenfalls 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 im Hinblick auf Konstruktionen höher ein als das Gegenbeispiel zur Unit-Distance-Vermutung, das OpenAI im Mai vorgestellt hatte.
Jeder Beweis wird von einem maschinenlesbaren Lean-Zertifikat begleitet – ein Standard, den bislang nur wenige KI-Forschungsarbeiten erreichen. Die Mathematik-Community muss allerdings noch prüfen, ob jede formale Aussage tatsächlich das Problem trifft, das in der Fachwelt als offen galt. Noam Brown, einer der Entwickler der zugrunde liegenden Schlussfolgerungsmethoden, schrieb, dass keine der Lösungen ein Millennium-Preisproblem betrifft.
Sam Altman präsentierte Astra in Washington
Sam Altman hat Astra bereits vor dem Erscheinen des Berichts in vertraulichen Runden in Washington präsentiert – vor Senatoren und hochrangigen Regierungsvertretern.
Am Mittwoch traf er die Senatoren Raphael Warnock und Bernie Moreno; auf dem Programm standen außerdem Gespräche mit Mark Warner, Finanzminister Scott Bessent und Handelsminister Howard Lutnick.
Astra dürfte das erste Modell sein, das unter einen geplanten föderalen Vorabprüfungsrahmen fällt, bevor es der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird.
OpenAI hatte bereits im Mai einen ähnlichen Weg gewählt und den von KI generierten Gegenbeweis zur Erdős-Unit-Distance-Vermutung per Blogpost statt über eine Fachzeitschrift bekanntgegeben. Die mathematische Fachwelt reagierte im Juni mit der Leidener Erklärung – einer von der Internationalen Mathematischen Union unterstützten Warnung vor „Beweisen per Pressemitteilung“, auf die OpenAI im aktuellen Bericht ausdrücklich verweist.
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