OpenAI가 2026년 6월 3일, 기업 규모의 생명과학 연구를 겨냥한 GPT-Rosalind 업데이트 버전을 발표했다. 이번 모델은 GPT-5.5의 Agentic AI 기반 코딩 및 도구 활용 기능과 더불어 의약 화학 및 유전체학 분야의 도메인 지식을 대폭 강화했다. 현재 엄격한 거버넌스 규정, 기업용 보안 수준, 공익적 목적을 준수하는 전 세계 조직은 연구용 프리뷰를 통해 이를 이용할 수 있다. 또한 OpenAI는 노보 노디스크(Novo Nordisk)와 협력하여 의료 연구 워크플로우를 확장하겠다는 계획도 밝혔다.

실질적인 성과를 측정하기 위해 OpenAI는 증거 처리, 분석, 설계, 과학적 추론, 검증, 커뮤니케이션 등 6개 핵심 영역을 포함하는 벤치마크인 LifeSciBench를 개발했다. 업데이트된 모델은 주요 전문 작업에서 GPT-5.5를 상회하는 결과를 나타냈다. 특히 의약 화학 분야의 MedChemBench에서 GPT-Rosalind는 27.5%의 점수를 기록해 25.1%에 그친 기존 모델을 앞섰으며, 토큰 사용량 또한 7.2% 절감했다.

GeneBench에서는 21.6%의 정확도를 달성해 20.4%인 GPT-5.5보다 우위를 점했으며, 토큰 사용량은 31% 감소했다. 습식 실험 프로토콜 문제 해결 능력을 평가하는 LabWorkBench 테스트에서는 63.2%의 점수를 받아 GPT-5.5의 55.8%를 넘어섰고, 토큰 효율성은 5.3% 개선되었다. 실무 지원을 위해 OpenAI는 생명과학 연구 및 차세대 염기서열 분석(NGS) 분석 플러그인을 도입하여 단일 작업 공간 내에서 증거 검색과 Bioinformatics 실행이 가능하도록 했다.

OpenAI가 2026년 6월 3일, 기업 규모의 생명과학 연구를 겨냥한 GPT-Rosalind 업데이트 버전을 발표했다. 이번 모델은 GPT-5.5의 Agentic AI 기반 코딩 및 도구 활용 기능과 더불어 의약 화학 및 유전체학 분야의 도메인 지식을 대폭 강화했다. 현재 엄격한 거버넌스 규정, 기업용 보안 수준, 공익적 목적을 준수하는 전 세계 조직은 연구용 프리뷰를 통해 이를 이용할 수 있다. 또한 OpenAI는 노보 노디스크(Novo Nordisk)와 협력하여 의료 연구 워크플로우를 확장하겠다는 계획도 밝혔다.

실질적인 성과를 측정하기 위해 OpenAI는 증거 처리, 분석, 설계, 과학적 추론, 검증, 커뮤니케이션 등 6개 핵심 영역을 포함하는 벤치마크인 LifeSciBench를 개발했다. 업데이트된 모델은 주요 전문 작업에서 GPT-5.5를 상회하는 결과를 나타냈다. 특히 의약 화학 분야의 MedChemBench에서 GPT-Rosalind는 27.5%의 점수를 기록해 25.1%에 그친 기존 모델을 앞섰으며, 토큰 사용량 또한 7.2% 절감했다.

GeneBench에서는 21.6%의 정확도를 달성해 20.4%인 GPT-5.5보다 우위를 점했으며, 토큰 사용량은 31% 감소했다. 습식 실험 프로토콜 문제 해결 능력을 평가하는 LabWorkBench 테스트에서는 63.2%의 점수를 받아 GPT-5.5의 55.8%를 넘어섰고, 토큰 효율성은 5.3% 개선되었다. 실무 지원을 위해 OpenAI는 생명과학 연구 및 차세대 염기서열 분석(NGS) 분석 플러그인을 도입하여 단일 작업 공간 내에서 증거 검색과 Bioinformatics 실행이 가능하도록 했다.