Новости / Искусственный интеллект

OpenAI представила GPT-5.5 — модель научилась выполнять сложные задачи без участия пользователя

Нейросеть сама пишет код, работает с ПО и снижает затраты на вычисления

24 апреля 2026, 15:30

OpenAI представила языковую модель GPT-5.5 — она научилась лучше понимать намерения пользователя и контекст его запросов. Компания позиционирует версию 5.5 как следующий шаг к более автономной работе ИИ, когда система может самостоятельно выполнять сложные задачи. Модель доступна пользователям тарифов Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex.

GPT-5.5 выполняет многоэтапные задачи без контроля человека

По данным OpenAI, GPT-5.5 лучше понимает запросы и способна брать на себя многоэтапные задачи без постоянного контроля человека. Пользователь может поставить задачу, после чего нейросеть самостоятельно планирует действия, необходимые для решения, использует инструменты и доводит результат до завершения.

ИИ-модель умеет:

писать и отлаживать код,
проводить онлайн-исследования,
создавать документы и таблицы,
работать с программным обеспечением,
переключаться между инструментами в процессе выполнения задачи.

GPT-5.5 доступна пользователям тарифов Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex.

GPT-5.5 становится «ИИ-ассистентом за компьютером»

Отдельный акцент в обновлении ИИ-модели OpenAI сделала на взаимодействии с пользовательским интерфейсом. В OpenAI отмечают, что модель приближается к формату «ИИ-ассистента за компьютером» — она способна ориентироваться в интерфейсах, управлять действиями и выполнять задачи так, как это делает пользователь.

Кроме того, GPT-5.5 может осуществлять полный цикл работы с информацией: находить данные, выделять ключевое, проверять результат и преобразовывать его в нужный формат.

В тарифе Codex GPT-5.5 также превосходит предыдущую версию в создании документов, электронных таблиц и презентаций.

GPT-5.5 программирует вдвое эффективнее, чем другие нейросети

В OpenAI отмечают, что GPT-5.5 потребляет меньше токенов при выполнении задач. Также нейросеть показывает более стабильные результаты с меньшим количеством повторных попыток со стороны пользователя. Например, выполняя задачи на программирование модель вдвое снижает затраты по сравнению с альтернативными нейросетями и даёт точные результаты.

По результатам предварительных тестов GPT-5.5 лучше справляется с задачами реальной разработки — например, анализирует сложные ошибки и оценивает последствия изменений в кодовой базе.

Авторы