El próximo modelo de OpenAI, Astra, resolvió 10 problemas matemáticos sin resolver — y solo costó $2,000 en cómputo.

El próximo gran modelo de OpenAI tiene nombre — Astra — y su debut no llegó a través de una conferencia de prensa, sino escondido dentro de un post de investigación sobre matemáticas publicado el 1 de agosto. La compañía publicó diez pruebas revolucionarias generadas por una versión interna de Astra, acompañadas de un manuscrito de 249 páginas, recorridos de razonamiento paso a paso y certificados formales de Lean que verifican cada resultado.

Los diez problemas que Astra resolvió no habían visto avances significativos en al menos una década, y la mayoría llevaban mucho más tiempo estancados. Los resultados abarcan geometría de alta dimensión, teoría de códigos, teoría de grupos, complejidad cuántica, criptografía de retículos y combinatoria extremal — algunas de las áreas activas más difíciles en matemáticas puras y ciencias de la computación teórica.

Lo que Astra realmente demostró

Entre los logros más destacados: Astra refutó la conjetura de rigidez de Connes sobre álgebras de von Neumann, un problema que había permanecido abierto desde los años 70. Demostró la conjetura del volumen de Ehrhart y resolvió tres problemas del famoso catálogo de problemas abiertos de Paul Erdős, incluyendo el problema #183 de Erdős sobre números de Ramsey multicolores. El modelo también produjo la primera mejora al límite superior general de la densidad de empaquetamiento de esferas en alta dimensión desde 1978 — más de 45 años sin progreso en ese resultado.

Otras pruebas incluyeron un teorema de repetición paralela para juegos cuánticos de dos jugadores y nuevas cotas inferiores sobre la complejidad de circuitos para calcular el permanente. También se estableció la existencia de grupos no-sofic, una cuestión fundamental en teoría geométrica de grupos.

Según OpenAI, los argumentos matemáticos en sí mismos se originaron en Astra. Investigadores humanos luego formalizaron las pruebas y las prepararon para publicación, pero el razonamiento central fue generado por máquina. El costo total de cómputo para las diez soluciones fue de aproximadamente $2,000 a las tarifas de la API de Sol — un número sorprendente dado que los investigadores pasaron décadas en estos problemas sin éxito.

Un adelanto, no un lanzamiento

OpenAI no ha anunciado una fecha de lanzamiento pública ni ha confirmado el nombre final. Astra podría llegar como GPT-5.7, GPT-6, o bajo otra designación completamente distinta. La compañía mencionó que se está considerando acceso por niveles, similar a la estructura de modelos de Anthropic.

Notablemente, se espera que Astra sea el primer modelo revisado bajo el nuevo marco de seguridad de IA de la administración Trump, que requiere la aprobación del gobierno federal antes de que un modelo frontera pueda ser lanzado públicamente. Ese requisito añade un cronograma impredecible a lo que de otro modo sería un lanzamiento de producto sencillo.

OpenAI ya había adelantado parte de esta capacidad en mayo de 2026, cuando un modelo interno de propósito general usó ideas de teoría algebraica de números para refutar la conjetura de distancia unitaria de Erdős, que llevaba mucho tiempo abierta. El lanzamiento de agosto deja claro que no fue un caso aislado — era Astra aprendiendo a hacer matemáticas a un nivel que supera lo que la mayoría de especialistas humanos pueden lograr, en una amplia gama de subcampos simultáneamente.

Como informó por primera vez The Next Web, el anuncio efectivamente coló un gran reveal de modelo dentro de lo que parecía una publicación de investigación rutinaria.