أعلنت شركة OpenAI عن نموذجها الجديد "Astra"، الذي نجح في حل عشر مسائل رياضية لم تُحل من قبل. والمثير للدهشة أن تكلفة الحوسبة اللازمة لذلك لم تتجاوز ألفي دولار فقط.</p>

طرحت OpenAI نموذجها الرئيسي الجديد تحت اسم "Astra"، لكن الكشف عنه لم يأتِ عبر مؤتمر صحفي، بل وُرد داخل منشور بحثي حول الرياضيات نُشر في الأول من أغسطس. وأصدرت الشركة عشرة براهين رياضية رائدة أنتجها إصدار داخلي من النموذج، إلى جانب مخطوطة من 249 صفحة، وشروحات تفصيلية لخطوات الاستدلال، وشهادات رسمية بصيغة Lean تتحقق من صحة كل نتيجة.

المسائل العشر التي حلها Astra لم تشهد أي تقدم يُذكر منذ عقد على الأقل، ومعظمها ظل عالقًا لفترة أطول بكثير. وتغطي النتائج مجالات الهندسة عالية الأبعاد، ونظرية الترميز، ونظرية الزمر، والتعقيد الكمومي، والتشفير الشبكي، والتوافقيات المتطرفة — وهي من أصعب المجالات النشطة في الرياضيات البحتة وعلوم الحاسوب النظرية.

ما الذي أثبته Astra فعليًا

من بين أبرز الإنجازات: دحض Astra حدسية Connes حول الصلابة في جبر فون نيومان، وهي مسألة ظلت قائمة منذ سبعينيات القرن الماضي. كما أثبت حدسية الحجم لـ Ehrhart، وحل ثلاث مسائل من كتالوج المسائل المفتوحة الشهير لبول إردوس، بما فيها المسألة رقم 183 حول أعداد Ramsey متعددة الألوان. وقدّم النموذج أيضًا أول تحسين للحد الأعلى العام لكثافة تراصف الكرات في الأبعاد العالية منذ عام 1978 — أي بعد أكثر من 45 عامًا دون أي تقدم في تلك النتيجة.

وشملت البراهين الأخرى نظرية تكرار متوازٍ لألعاب كمومية ثنائية اللاعبين، وحدودًا دنيا جديدة للتعقيد الدائري في حساب الدالة الدائمة. كما تم إثبات وجود زمر غير sofic، وهي مسألة أساسية في نظرية الزمر الهندسية.

وفقًا لـ OpenAI، فإن الحجج الرياضية نفسها نشأت من Astra. ثم قام باحثون بشريون بتدوين البراهين وإعدادها للنشر، لكن الاستدلال الأساسي كان مولّدًا آليًا. بلغت التكلفة الحاسوبية الإجمالية للحلول العشرة حوالي 2,000 دولار بأسعار Sol API — وهو رقم لافت بالنظر إلى العقود التي قضاها الباحثون في هذه المسائل دون نجاح.

إشارة لا إطلاق

لم تعلن OpenAI عن موعد إطلاق عام أو تؤكد الاسم النهائي. فقد يُطرح Astra باسم GPT-5.7 أو GPT-6 أو تحت تسمية أخرى تمامًا. وأشارت الشركة إلى أنها تدرس تقديم وصول متدرج، على غرار هيكل نماذج Anthropic.

ومن اللافت أن Astra يُتوقع أن يكون أول نموذج يُراجع في إطار سياسة إدارة ترامب الجديدة لسلامة الذكاء الاصطناعي، التي تتطلب موافقة الحكومة الفيدرالية قبل الإطلاق العام لأي نموذج متقدم. وهذا الشرط يضيف جدولًا زمنيًا غير قابل للتنبؤ لما قد يكون إطلاق منتج مباشرًا في الظروف العادية.

وكانت OpenAI قد استعرضت جزءًا من هذه القدرة في مايو 2026، عندما استخدم نموذج داخلي متعدد الأغراض أفكارًا من نظرية الأعداد الجبرية لدحض حدسية إردوس حول مسافات الوحدة التي طال أمدها. ويوضح إصدار أغسطس أن ذلك لم يكن حدثًا معزولًا — بل كان Astra يتعلم ممارسة الرياضيات بمستوى يتجاوز ما يستطيع معظم المتخصصين البشريين إنجازه، عبر نطاق واسع من الحقول الفرعية في الوقت نفسه.

وكما ورد لأول مرة في The Next Web، فإن هذا الإعلان أدخل فعليًا كشفًا عن نموذج رئيسي داخل ما بدا منشورًا بحثيًا روتينيًا.