Geheimes OpenAI-Modell löst fünf komplexe Erdős-Probleme
Das interne System zeigt im mathematischen Reasoning deutliche Leistungsunterschiede zu aktuellen Versionen.
Ein internes KI-Modell von OpenAI hat fünf ungelöste mathematische Rätsel des ungarischen Mathematikers Paul Erdős geknackt. Ein Forscherteam des Unternehmens dokumentiert die detaillierten Beweise in einem am 8. April 2026 veröffentlichten Paper.
Fortschritte im mathematischen Reasoning
Das 28-seitige Manuskript liefert neue Resultate aus der Kombinatorik, der Zahlentheorie und der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Die wissenschaftlichen Autoren Boris Alexeev, Moe Putterman, Mehtaab Sawhney, Mark Sellke und Gregory Valiant ordnen die Ergebnisse präzise in die bestehende Literatur ein. Alle fünf komplexen Herleitungen stammen originär von einem unangekündigten, internen KI-Modell.
Die Fragestellungen umfassen unter anderem planare Punktmengen, Sequenzen mit kleinen Exponentialsummen und einen speziellen Endlichkeitssatz über Primzahlen. Sébastien Bubeck hebt das sogenannte Erdős-Problem 1091 über seine Kanäle auf X besonders hervor. Das Modell fand dort ein valides Gegenbeispiel zu einer langjährigen Vermutung über Graphenstrukturen. Bubeck nennt den konkreten Lösungsweg »besonders aufschlussreich«. Das Modell Codex zeichnete zudem für eine der zentralen Abbildungen im Text verantwortlich.
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We’ve just released another paper solving five further Erdős problems with an internal model at OpenAI: https://t.co/yq5kb4wSNL.
— Mehtaab Sawhney (@mehtaab_sawhney) April 9, 2026
Several of the proofs were especially enjoyable to digest while writing the paper. My personal favorite was the solution to Erdős Problem 1091. The… pic.twitter.com/NWhkHfoTcx
Diese Vielfalt an mathematischen Disziplinen demonstriert die wachsende Fähigkeit dieser KI-Modelle, domänenübergreifend logische Schlüsse zu ziehen. Mathematiker können die maschinell erstellten Lösungswege nun eigenständig nachvollziehen und überprüfen.
Direkter Vergleich mit aktuellen Modellen
Um die mathematische Leistung messbar einzuordnen, setzten die Wissenschaftler im Anschluss zusätzlich ChatGPT-5.4 Pro ein. Das öffentlich zugängliche System durchlief für jedes der fünf betrachteten Erdős-Probleme fünf unabhängige Testläufe mit identischen Prompts.
Die genaue Auswertung offenbart klare Unterschiede zwischen den Modellgenerationen. ChatGPT-5.4 Pro lieferte lediglich beim Endlichkeitssatz von Primzahlen, dem Problem 1141, vollständige und konsistente Reproduktionen. Bei der Aufgabe rund um Punktmengen erzielte es zumindest einen fachlichen Teilerfolg, da es bestimmte Bedingungen des Problems überging.
Die restlichen drei komplexen Beweise blieben komplett dem internen KI-Modell vorbehalten. Die transparente Veröffentlichung trennt somit faktisch zwischen etablierten Systemen und den kommenden KI-Fähigkeiten. Mathematiker und Informatiker erhalten dadurch einen klaren Einblick in die aktuellen Leistungsgrenzen der Technologie.