OpenAI bautizó el 1 de agosto a su próxima gran familia de modelos Astra y afirmó que una versión interna ha resuelto 10 problemas de larga data en matemáticas y computación teórica.
Puntos clave:
- OpenAI confirmó el nombre Astra en un informe que atribuye al modelo 10 resultados sobre problemas sin avances durante al menos una década.
- La lista incluye una construcción de grupos no sóficos, una refutación de la conjetura de rigidez de Connes y tres problemas de Erdős.
- Cada argumento incorpora un certificado Lean verificable por máquina, y el coste en tokens rondó los 2.000 dólares a tarifas de la API Sol.
El informe de OpenAI sobre Astra detalla 10 resultados matemáticos
La compañía publicó el sábado un informe de 249 páginas que abarca empaquetamiento de esferas, teoría de códigos, complejidad de circuitos aritméticos, teoría de grupos, complejidad cuántica y criptografía de retículos.
Cada problema de la lista llevaba al menos una década sin avances relevantes en su resultado principal, y en muchos casos bastante más. Una de las construcciones demuestra la existencia de grupos no sóficos, zanjando así una cuestión central en teoría de grupos.
Otros resultados refutan la conjetura de rigidez de Connes, prueban la conjetura de volumen de Ehrhart y resuelven tres problemas del catálogo de Erdős, entre ellos una nueva cota inferior para los números de Ramsey de triángulos multicolor. OpenAI estima el coste en tokens para encontrar las 10 soluciones en unos 2.000 dólares a precios de la API Sol.
Astra se articula en torno a múltiples agentes que descomponen una tarea difícil, trabajan en paralelo durante largos periodos y combinan después sus hallazgos. La familia se sitúa junto a los modelos Sol, Terra y Luna, etiquetados como GPT-5.6. OpenAI aún no ha decidido si lo lanzará como GPT-6, como una variante GPT-5.7 o como una gama separada, y no ha fijado fecha de salida.
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Los matemáticos examinan las pruebas en Lean de Astra
Thomas Bloom, matemático de la Universidad de Mánchester y responsable del catálogo de problemas de Erdős, calificó los resultados como “una gran noticia” en X, según señaló. Los sitúa por encima del contraejemplo de distancia unitaria que OpenAI dio a conocer en mayo, al menos en lo que respecta a nuevas construcciones.
Cada argumento viene acompañado de un certificado en Lean verificable por máquina, un listón que muy pocas afirmaciones sobre investigación en IA han logrado superar. Los matemáticos aún deben comprobar que cada formulación formal refleja fielmente el problema que la comunidad consideraba realmente abierto. Noam Brown, uno de los responsables de los métodos de razonamiento del sistema, escribió que la ejecución no resolvió ninguno de los Problemas del Milenio.
Sam Altman presentó Astra en Washington
Sam Altman mostró Astra a senadores y altos cargos de la Administración en reuniones a puerta cerrada en Washington, pocos días antes de la publicación del informe.
Se reunió el miércoles con los senadores Raphael Warnock y Bernie Moreno, y en su agenda figuraban también encuentros con Mark Warner, el secretario del Tesoro Scott Bessent y el secretario de Comercio Howard Lutnick.
Se espera que Astra sea el primer modelo sometido al marco federal de revisión previa al lanzamiento que se está diseñando en EEUU.
OpenAI siguió una vía similar en mayo, cuando anunció mediante una entrada de blog —en lugar de una revista académica— una refutación generada por IA de la conjetura de distancia unitaria de Erdős. La comunidad matemática respondió en junio con la Declaración de Leiden, un aviso respaldado por la Unión Matemática Internacional contra las “pruebas por nota de prensa”, que la compañía citó el sábado.
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