Acelerar o progresso científico é uma das formas mais impactantes pela qual a IA pode beneficiar a sociedade. Os modelos já podem ajudar os pesquisadores a raciocinar sobre problemas difíceis — mas fazer isso bem significa testar modelos em avaliações mais rigorosas e em fluxos de trabalho científicos reais baseados em experimentos.

O GPT-5.2 é nosso modelo mais forte na avaliação FrontierScience, mostrando ganhos claros em tarefas científicas difíceis. Mas o parâmetro também revela uma diferença entre um forte desempenho em problemas estruturados e o raciocínio aberto e iterativo que a pesquisa real exige.

O marco mais significativo para a IA na ciência são as descobertas inovadoras que ela possibilita. A FrontierScience está a montante desse objetivo, oferecendo uma estrela polar para o raciocínio científico em nível de especialista, testando modelos em problemas desafiadores e padronizados e mostrando onde eles têm sucesso ou falham. Embora necessariamente restrito, o FrontierScience é um passo em direção aos marcos mais difíceis e significativos que a área precisa.

A clonagem é uma ferramenta fundamental da biologia molecular, e melhorias de eficiência têm aplicações em toda a biotecnologia. Isso oferece uma visão de como a IA pode trabalhar lado a lado com biólogos para acelerar a pesquisa. Aprimorar métodos experimentais ajudará pesquisadores humanos a avançar mais rápido, reduzir custos e traduzir descobertas em impacto no mundo real.

Combinar benchmarks mais difíceis como o FrontierScience com avaliações laboratoriais do mundo real nos dá um mapa mais claro de onde os modelos são eficazes hoje e onde é necessário mais desenvolvimento. Vemos um forte potencial inicial, junto com limitações bem definidas, e continuaremos iterando com cientistas para tornar esses modelos parceiros mais capazes e confiáveis na descoberta.