Новый класс интеллекта для реальной работы
OpenAI выпускает GPT‑5.5 — свою самую умную и наиболее интуитивную в использовании модель на сегодняшний день, а также следующий шаг к новому способу выполнения задач на компьютере.
GPT‑5.5 быстрее понимает, чего вы хотите добиться, и может взять на себя большую часть работы. Модель особенно хорошо справляется с написанием и отладкой кода, поиском информации в интернете, анализом данных, созданием документов и таблиц, работой с программами и переходом между инструментами до завершения задачи. Вместо того чтобы тщательно управлять каждым шагом, можно дать GPT‑5.5 сложную, многосоставную задачу и доверить ей планирование, использование инструментов, проверку результата, работу с неоднозначностями и продолжение работы без остановки.
Наиболее заметный прирост качества наблюдается в agentic coding, компьютерном использовании, knowledge work и ранних научных исследованиях — областях, где прогресс зависит от рассуждения в контексте и последовательных действий во времени. GPT‑5.5 дает этот скачок в интеллекте без ущерба для скорости: более крупные и способные модели часто обслуживаются медленнее, но GPT‑5.5 совпадает с GPT‑5.4 по пер-токенной задержке в реальных условиях, при этом показывает заметно более высокий уровень интеллекта. Кроме того, она использует значительно меньше токенов для выполнения тех же задач в Codex, что делает ее одновременно более эффективной и более способной.
OpenAI выпускает GPT‑5.5 с самым сильным на сегодня набором защитных механизмов, призванных снизить риск злоупотреблений и при этом сохранить доступ для полезной работы. Модель проверили по всему набору фреймворков по безопасности и готовности, протестировали вместе с внутренними и внешними red team, добавили целевое тестирование продвинутых возможностей в кибербезопасности и биологии, а перед релизом собрали обратную связь по реальным сценариям от почти 200 доверенных ранних партнеров.
Сегодня GPT‑5.5 начинает постепенно появляться у пользователей Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex, а GPT‑5.5 Pro — у пользователей Pro, Business и Enterprise в ChatGPT. Для API нужны другие механизмы защиты, и OpenAI работает с партнерами и клиентами над требованиями безопасности для масштабного развертывания. GPT‑5.5 и GPT‑5.5 Pro в API появятся очень скоро.
GPT-5.5GPT-5.4GPT-5.5 ProGPT-5.4 ProClaude Opus 4.7Gemini 3.1 Pro
Terminal-Bench 2.0 82.7%75.1%—69.4%68.5%
Expert-SWE (Internal)73.1%68.5%—-
GDPval (wins or ties)84.9%83.0%82.3%82.0%80.3%67.3%
OSWorld-Verified78.7%75.0%—78.0%-
Toolathlon55.6%54.6%—48.8%
BrowseComp 84.4%82.7%90.1%89.3%79.3%85.9%
FrontierMath Tier 1–3 51.7%47.6%52.4%50.0%43.8%36.9%
FrontierMath Tier 4 35.4%27.1%39.6%38.0%22.9%16.7%
CyberGym81.8%79.0%—73.1%-
Возможности модели
OpenAI строит глобальную инфраструктуру для agentic AI, чтобы люди и компании по всему миру могли выполнять работу с помощью ИИ. За последний год ИИ заметно ускорил разработку программного обеспечения. С GPT‑5.5 в Codex и ChatGPT это преобразование начинает распространяться и на научные исследования, и на более широкий спектр задач, которые люди решают за компьютером.
Во всех этих областях GPT‑5.5 не просто умнее; она еще и эффективнее в том, как проходит через проблему, часто выдавая более качественный результат с меньшим числом токенов и меньшим количеством повторных попыток. В Artificial Analysis’s Coding Index GPT‑5.5 показывает уровень лучших моделей при вдвое меньшей стоимости по сравнению с конкурентными frontier coding-моделями.
Agentic coding
GPT‑5.5 — самая сильная на сегодня модель OpenAI для agentic coding. В Terminal-Bench 2.0, который проверяет сложные командные сценарии, требующие планирования, итераций и координации инструментов, она достигает лучшей в своем классе точности 82,7%. В SWE-Bench Pro, который оценивает реальное решение задач из GitHub, модель набирает 58,6%, решая больше задач end-to-end за один проход, чем предыдущие модели. В Expert-SWE, внутреннем frontier-оценивании для долгих задач по программированию со средней расчетной человеческой продолжительностью выполнения 20 часов, GPT‑5.5 также превосходит GPT‑5.4.
Во всех трех оценках GPT‑5.5 улучшает результаты GPT‑5.4 и при этом использует меньше токенов.
Сильные стороны модели в кодинге особенно заметны в Codex, где она может брать на себя инженерную работу от реализации и рефакторинга до отладки, тестирования и валидации. Ранние тесты показывают, что GPT‑5.5 лучше справляется с тем, что важно в реальной инженерной работе: удерживает контекст в больших системах, рассуждает о неоднозначных сбоях, проверяет гипотезы с помощью инструментов и доводит изменения до конца в окружающей кодовой базе.
Space mission app Earthquake tracker Dungeon game 3D game
Отрендеренная траектория использует векторные данные NASA/JPL Horizons для Orion, Луны и Солнца, с масштабированием изображения для удобства чтения.
Prompt:[attached image] Создайте это как новое приложение на webgl и vite, используя реальные данные миссии Artemis II. Обязательно тщательно тестируйте приложение, пока оно не станет полностью функциональным и не будет выглядеть как на изображении. Уделите особое внимание рендерингу планет и траекторий полета. Я хочу иметь возможность взаимодействовать с 3D-рендерингом. Убедитесь, что в нем реализована реалистичная орбитальная механика.
Помимо бенчмарков, первые тестировщики отметили, что GPT‑5.5 лучше понимает структуру системы: почему что-то ломается, куда нужно вносить исправление и что еще в кодовой базе будет затронуто.
“Первая модель для кодинга, с которой я работал, обладающая серьезной концептуальной ясностью.”
Дэн Шиппер, основатель и CEO Every, назвал GPT‑5.5 “первой моделью для кодинга, с которой я работал, обладающей серьезной концептуальной ясностью”.
После запуска приложения он несколько дней отлаживал проблему, проявившуюся уже после релиза, прежде чем привлек одного из лучших инженеров, чтобы переписать часть системы. Чтобы проверить GPT‑5.5, он как будто откатил время назад: сможет ли модель посмотреть на сломанное состояние и предложить тот же тип переписывания, к которому в итоге пришел инженер? GPT‑5.4 не смогла. GPT‑5.5 смогла.
“Ощущение действительно такое, будто я работаю с более высоким интеллектом, и в этом есть почти чувство уважения.”
Пьетро Скирано, CEO MagicPath, увидел похожий скачок, когда GPT‑5.5 смержила ветку с сотнями изменений во frontend и рефакторинге в main-ветку, которая за это время тоже сильно изменилась, и завершила работу одним заходом примерно за 20 минут.
Старшие инженеры, тестировавшие модель, сказали, что GPT‑5.5 заметно сильнее GPT‑5.4 и Claude Opus 4.7 в рассуждениях и автономности: она заранее замечает проблемы и без явных подсказок предугадывает потребности в тестировании и ревью. В одном случае инженер попросил модель переархитектурить систему комментариев в совместном markdown-редакторе и вернулся к почти готовому стеку из 12 diff. Другие говорили, что им понадобилось удивительно мало исправлений реализации и что они чувствовали себя увереннее в планах GPT‑5.5 по сравнению с GPT‑5.4.
Один инженер NVIDIA, получивший ранний доступ к модели, даже сказал: «Потерять доступ к GPT‑5.5 — будто мне ампутировали конечность».
Cursor Lovable Cognition Windsurf GitHub JetBrains Sonar
“GPT-5.5 noticeably smarter and more persistent than GPT-5.4, with stronger coding performance and more reliable tool use. It stays on task for significantly longer without stopping early, which matters most for the complex, long-running work our users delegate to Cursor.”
— Michael Truell, Co-founder & CEO at Cursor
Knowledge work
Те же сильные стороны, которые делают GPT‑5.5 отличной моделью для кодинга, делают ее мощным инструментом и для повседневной работы за компьютером. Поскольку модель лучше понимает намерение, она более естественно проходит весь цикл knowledge work: ищет информацию, определяет, что важно, использует инструменты, проверяет результат и превращает сырой материал в полезный продукт.
В Codex GPT‑5.5 лучше GPT‑5.4 справляется с созданием документов, таблиц и презентаций. Альфа-тестировщики сообщили, что модель превосходила прошлые версии в таких задачах, как операционные исследования, моделирование в таблицах и превращение разрозненных бизнес-данных в планы. В сочетании с возможностями Codex по computer use GPT‑5.5 приближает ощущение, что модель действительно может пользоваться компьютером вместе с вами: видеть экран, кликать, печатать, перемещаться по интерфейсам и точно переключаться между инструментами.
Команды OpenAI уже используют эти сильные стороны в реальных рабочих процессах. Сегодня более 85% компании каждую неделю используют Codex в таких направлениях, как разработка ПО, финансы, коммуникации, маркетинг, data science и управление продуктом. В Comms команда использовала GPT‑5.5 в Codex, чтобы проанализировать данные за шесть месяцев по запросам на выступления, построить систему оценки и рисков и проверить автоматизированного Slack-агента, чтобы низкорисковые запросы могли обрабатываться автоматически, а более рискованные по-прежнему попадали на ручную проверку. В Finance команда использовала Codex для проверки 24 771 налоговой формы K‑1 общим объемом 71 637 страниц, применив процесс, который исключал личную информацию, и тем самым ускорила задачу на две недели по сравнению с прошлым годом. В команде Go-to-Market один сотрудник автоматизировал создание еженедельных бизнес-отчетов, экономя 5–10 часов в неделю.
Financial modeling Testing onboarding flow
В ChatGPT GPT‑5.5 Thinking дает более быструю помощь в более сложных задачах, предлагая более умные и более лаконичные ответы, чтобы вы могли эффективнее проходить через сложную работу. Она особенно хороша в профессиональных задачах, таких как кодинг, исследования, синтез и анализ информации и работа с объемными документами, особенно при использовании плагинов.
В GPT‑5.5 Pro первые тестировщики видят заметный рост и в сложности, и в качестве работы, которую может выполнять ChatGPT, а улучшение задержки делает модель гораздо более практичной для требовательных задач. По сравнению с GPT‑5.4 Pro тестировщики отмечали, что ответы GPT‑5.5 Pro значительно более полные, структурированные, точные, релевантные и полезные, особенно сильные в бизнесе, праве, образовании и data science.
GPT‑5.5 достигает лучшей в классе производительности в нескольких бенчмарках, отражающих такой тип работы. В GDPval, который проверяет способность агентов выполнять хорошо заданную knowledge work в 44 профессиях, GPT‑5.5 набирает 84,9%. В OSWorld-Verified, который измеряет, может ли модель самостоятельно работать в реальной компьютерной среде, она достигает 78,7%. А в Tau2-bench Telecom, который тестирует сложные сценарии клиентского сервиса, — 98,0% без prompt tuning. GPT‑5.5 также показывает сильные результаты в других бенчмарках knowledge work: 60,0% в FinanceAgent, 88,5% во внутренних задачах инвестиционно-банковского моделирования и 54,1% в OfficeQA Pro.
Tau2-bench Telecom проводился без prompt tuning (а в качестве пользовательской модели использовалась GPT‑4.1). GPT‑5.5 лучше понимает намерение задачи и эффективнее расходует токены, чем предшественники.
NVIDIA Cisco Abridge Databricks Harvey Box Lowe’s Glean Palo Alto Networks Ramp
“GPT-5.5 delivers the sustained performance required for execution-heavy work. Built and served on NVIDIA GB200 NVL72 systems, the model enables our teams to ship end-to-end features from natural language prompts, cut debug time from days to hours, and turn weeks of experimentation into overnight progress in complex codebases. It’s more than faster coding—it’s a new way of working that helps people operate at a fundamentally different speed.”
— Justin Boitano, VP of Enterprise AI at NVIDIA
Scientific research
GPT‑5.5 также показывает улучшения в научных и технических исследовательских сценариях, где требуется не просто ответить на сложный вопрос. Исследователям нужно изучать идею, собирать доказательства, проверять предположения, интерпретировать результаты и решать, что пробовать дальше. GPT‑5.5 лучше других моделей удерживается в этом цикле.
Ранние тестировщики использовали GPT‑5.5 Pro в ChatGPT не как одноразовый генератор ответов, а как исследовательского партнера: критиковали рукописи в несколько проходов, проверяли на прочность технические аргументы, предлагали анализы и работали с кодом, заметками и контекстом PDF. Общая тенденция такова: GPT‑5.5 лучше помогает исследователям переходить от вопроса к эксперименту и затем к результату.
Дерья Унутмаз, профессор иммунологии и исследователь Jackson Laboratory for Genomic Medicine, использовал GPT‑5.5 Pro для анализа набора данных по экспрессии генов с 62 образцами и почти 28 000 генов, получив подробный исследовательский отчет, который не только суммировал выводы, но и выделил ключевые вопросы и инсайты — работу, которая, по его словам, заняла бы у команды месяцы.
Бартош Накрецкий, доцент математики в Университете Адама Мицкевича в Познани, использовал GPT‑5.5 в Codex, чтобы создать приложение по алгебраической геометрии по одному запросу за 11 минут: визуализировать пересечение квадратичных поверхностей и преобразовать получившуюся кривую в модель Вейерштрасса.
Позже он расширил приложение, добавив более стабильную визуализацию особых точек и точные коэффициенты, которые можно повторно использовать в дальнейшей работе. Для него главный сдвиг в том, что Codex теперь помогает реализовывать пользовательские визуализации в математике и workflows компьютерной алгебры, которые раньше требовали специализированных инструментов. Вместе эти примеры показывают, как GPT‑5.5 превращает экспертное намерение в рабочие исследовательские инструменты и анализ.
Prompt:# Algebraic geometry surface intersection
Создайте приложение, которое рисует две квадратичные поверхности и окрашивает красным линию пересечения. Используйте computational Riemann-Roch theorem, чтобы преобразовать это в кривую Вейерштрасса.
Главное окно
Две тонированные поверхности с слегка прозрачным затенением, высококачественный рендеринг, пересекающиеся вдоль красной алгебраической кривой
Поворот мышью в обе стороны, полноценный pinch-механизм для масштабирования, haptic press для показа небольшого меню со слайдерами для изменения коэффициентов каждой поверхности; detection via Z-buffor level
Правое боковое окно
Короткое уравнение Вейерштрасса (над Q или квадратичным расширением поля), вычисляемое на лету с помощью формул effective Riemann-Roch theorem
Режим ambient, где все элементы управления скрыты и пользователь может любоваться красотой форм
Требования
Приложение работает в браузере, легковесная реализация на full stack новейших библиотеках, переносимое, пригодное для разворачивания
Документация
Git repo, journal, plan (Markdown files)
“Мне невероятно приятно использовать новую модель OpenAI GPT‑5.5 в нашем harness, заставлять ее рассуждать над огромными биохимическими наборами данных, чтобы предсказывать результаты лекарств для человека, а затем видеть, как она дает существенный прирост точности на наших самых сложных eval для drug discovery. Если OpenAI продолжит так же, к концу года изменится фундамент drug discovery.”
— Brandon White, Co-Founder & CEO at Axiom Bio
Новая эффективность inference
Чтобы обслуживать GPT‑5.5 с задержкой уровня GPT‑5.4, пришлось переосмыслить inference как интегрированную систему, а не набор изолированных оптимизаций. GPT‑5.5 была спроектирована совместно с NVIDIA GB200 и GB300 NVL72, обучалась и обслуживалась на этих системах. Codex и GPT‑5.5 сыграли ключевую роль в достижении целевых показателей производительности. Codex помогал команде быстрее переходить от идеи к проверяемой реализации: предлагал подходы, связывал эксперименты и помогал определять, какие оптимизации заслуживают более глубоких вложений. GPT‑5.5 помогала находить и внедрять ключевые улучшения в самом стеке. Проще говоря, модель помогла улучшить инфраструктуру, которая ее обслуживает.
Одним из таких улучшений стали эвристики балансировки нагрузки и разбиения на части. До GPT‑5.5 запросы на ускорителе делили на фиксированное число фрагментов, чтобы распределять работу между вычислительными ядрами и позволять крупным и мелким запросам выполняться на одном GPU. Однако заранее заданное число статических фрагментов не оптимально для всех типов нагрузки. Чтобы лучше использовать GPU, Codex проанализировал недельные производственные паттерны трафика и написал собственные эвристические алгоритмы для оптимального разбиения и балансировки работы. Это дало непропорционально большой эффект: скорость генерации токенов выросла более чем на 20%.
Развитие кибербезопасности ради безопасности всех
Подготовка мира к моделям, которые очень хорошо находят и исправляют уязвимости безопасности, — это командная работа, и для повышения устойчивости потребуется, чтобы вся экосистема активно работала над этим, с демократизированным доступом к моделям и итеративным развертыванием для новой эпохи киберобороны.
Frontier-модели становятся все более сильными в кибербезопасности. Эти возможности станут широко доступными, и OpenAI считает, что лучший путь — убедиться, что их можно использовать для ускорения киберобороны и укрепления экосистемы.
GPT‑5.5 — это важный, хотя и постепенный шаг к ИИ, который сможет решать некоторые из самых сложных мировых задач, таких как кибербезопасность. С GPT‑5.2 в декабре OpenAI заранее развернула необходимые киберзащитные механизмы, чтобы ограничить возможные злоупотребления; теперь, с GPT‑5.5, компания внедряет более строгие классификаторы потенциальных киберрисков, что некоторым пользователям поначалу может показаться неудобным, пока система настраивается.
- OpenAI работает с государственными партнерами, чтобы помогать защищать критическую инфраструктуру для общества. Вместе стороны изучают, как продвинутый ИИ может поддержать оборонительную работу доверенных специалистов, отвечающих за системы, на которые опираются люди, от цифровых систем, защищающих важные налоговые данные, до электросетей и водоснабжения в местных сообществах.
Эта работа отражает более широкий подход OpenAI к AI resilience, который, по мнению компании, необходим по мере роста возможностей моделей. OpenAI хочет, чтобы мощный ИИ был доступен людям, использующим его для защиты систем, институтов и общества. Рабочий путь — это доверенный доступ, надежные защитные механизмы, масштабируемые вместе с возможностями, и операционная способность выявлять и реагировать на серьезные злоупотребления.
Доступность и цены
Сегодня GPT‑5.5 начинает постепенно появляться у пользователей Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex, а GPT‑5.5 Pro — у пользователей Pro, Business и Enterprise в ChatGPT. GPT‑5.5 и GPT‑5.5 Pro в API появятся очень скоро.
В ChatGPT GPT‑5.5 Thinking доступна пользователям Plus, Pro, Business и Enterprise. GPT‑5.5 Pro, предназначенная для еще более сложных вопросов и более точной работы, доступна пользователям Pro, Business и Enterprise.
В Codex GPT‑5.5 доступна для тарифов Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu и Go с окном контекста 400K. GPT‑5.5 также доступна в Fast mode, где токены генерируются в 1,5 раза быстрее за 2,5-кратную стоимость.
Для разработчиков API модель gpt-5.5 скоро появится в Responses и Chat Completions API по цене $5 за 1M входных токенов и $30 за 1M выходных токенов с окном контекста 1M. Batch и Flex-прайсинг доступны по половине стандартной ставки API, а Priority processing — в 2,5 раза дороже стандартной ставки. Также в API выйдет gpt-5.5-pro с еще более высокой точностью: $30 за 1M входных токенов и $180 за 1M выходных токенов. Полные детали — на странице цен.
Хотя GPT‑5.5 дороже GPT‑5.4, она одновременно умнее и гораздо более экономична по токенам. В Codex OpenAI тщательно настроила опыт так, чтобы GPT‑5.5 давала лучшие результаты при меньшем числе токенов, чем GPT‑5.4, для большинства пользователей, сохраняя при этом щедрые лимиты использования на всех уровнях подписки.
Оценки
Кодинг
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaude Opus 4.7Gemini 3.1 Pro
SWE-Bench Pro (Public) *58.6%57.7%—64.3%54.2%
Terminal-Bench 2.0 82.7%75.1%—69.4%68.5%
Expert-SWE (Internal)73.1%68.5%—-
Профессиональные задачи
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro
GDPval (wins or ties)84.9%83.0%82.3%82.0%80.3%67.3%
FinanceAgent v1.1 60.0%56.0%-61.5%64.4%59.7%
Investment Banking Modeling Tasks (Internal)88.5%87.3%88.6%83.6%—
OfficeQA Pro 54.1%53.2%—43.6%18.1%
Использование компьютера и vision
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro
OSWorld-Verified 78.7%75.0%—78.0%-
MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%—80.5%
MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%—-
Использование инструментов
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro
BrowseComp 84.4%82.7%90.1%89.3%79.3%85.9%
MCP Atlas75.3%70.6%—79.1%78.2%
Toolathlon 55.6%54.6%—48.8%
Tau2-bench Telecom*
(original prompts)98.0%92.8%—-
MCP Atlas: результаты Scale AI после последнего обновления от апреля 2026 года.
* Tau2-bench telecom: результаты для 5.5 и 5.4 с исходными prompt’ами, то есть без их адаптации. Здесь не учитываются результаты других лабораторий, которые оценивались с адаптацией prompt’ов.
Академические задачи
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro
GeneBench 25.0%19.0%33.2%25.6%—
FrontierMath Tier 1–3 51.7%47.6%52.4%50.0%43.8%36.9%
FrontierMath Tier 4 35.4%27.1%39.6%38.0%22.9%16.7%
BixBench 80.5%74.0%—-
GPQA Diamond 93.6%92.8%-94.4%94.2%94.3%
Humanity’s Last Exam (no tools)41.4%39.8%43.1%42.7%46.9%44.4%
Humanity’s Last Exam (with tools)52.2%52.1%57.2%58.7%54.7%51.4%
Кибербезопасность
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro
Capture-the-Flags challenge tasks (Internal)88.1%83.7%—-
CyberGym 81.8%79.0%—73.1%-
Расширение самых сложных CTF, используемых в system cards, с дополнительными трудными заданиями.
Длинный контекст
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro
Graphwalks BFS 256k f1 73.7%62.5%—76.9%-
Graphwalks BFS 1mil f1 45.4%9.4%—41.2% (Opus 4.6)-
Graphwalks parents 256k f1 90.1%82.8%—93.6%-
Graphwalks parents 1mil f1 58.5%44.4%—72.0% (Opus 4.6)-
OpenAI MRCR v2 8-needle 4K-8K 98.1%97.3%—-
OpenAI MRCR v2 8-needle 8K-16K 93.0%91.4%—-
OpenAI MRCR v2 8-needle 16K-32K 96.5%97.2%—-
OpenAI MRCR v2 8-needle 32K-64K 90.0%90.5%—-
OpenAI MRCR v2 8-needle 64K-128K 83.1%86.0%—-
OpenAI MRCR v2 8-needle 128K-256K 87.5%79.3%—59.2%-
OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K 81.5%57.5%—-
OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M 74.0%36.6%—32.2%-
Абстрактное рассуждение
EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaude Opus 4.7Gemini 3.1 Pro
ARC-AGI-1 (Verified)95.0%93.7%-94.5%93.5%98.0%
ARC-AGI-2 (Verified)85.0%73.3%-83.3%75.8%77.1%
Оценки GPT проводились при reasoning effort, установленном на xhigh, и в исследовательской среде, поэтому в некоторых случаях результаты могут немного отличаться от production ChatGPT.
Автор
Читать далее
Making ChatGPT better for clinicians Product Apr 22, 2026
Introducing workspace agents in ChatGPT Product Apr 22, 2026
Introducing OpenAI Privacy Filter Research Apr 22, 2026
Our Research
Latest Advancements
Safety
ChatGPT
Sora
API Platform
For Business
Support
More
Terms & Policies
English United States
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Introducing GPT-5.5