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OpenAI 扔出 GeneBench-Pro：AI 最强科学推理仅 31.5%，但算账已回不了头
同一天，两家 AI 巨头扑向同一件事
6 月 30 日，OpenAI 发布 GeneBench-Pro——一个面向 AI 智能体的科研级生物计算基准，衡量模型在杂乱生物数据中能否做出真实研究中依赖的判断选择。GPT-5.6 Sol Pro 在 129 道题中仅通过 31.5%，但 OpenAI 同时算了一笔经济账：一道题目人类专家要花 20-40 小时、数千美元，而模型推理成本只有几美元。
推文发布 3 小时内获得 2354 次点赞、284K 阅读、389 次收藏。基因学家 Crémieux（@cremieuxrecueil，31.5 万关注者）直接评价为"目前市面上最好的生物基准，遥遥领先"（This is the best bio benchmark out there right now, by far）。
从 5% 到 31.5%，曲线有多陡？
GeneBench-Pro 沿用了其前身 GeneBench（2026 年 4 月发布）的评测框架，但在难度和覆盖面上大幅升级：129 道题目横跨 10 个主域和 21 个子域，以基因组学为核心向外延伸到定量生物学和转化医学。82 道题目（约占 64%）经过外部领域专家评审。
在这张试卷上，各模型的成绩单如下：
- GPT-5（约一年前）：不到 5%
- GPT-5.4：8.9%
- GPT-5.5：12.0%
- Claude Opus 4.8（最强非 GPT 基线）：16.0%
- GPT-5.6 Sol（最高推理档）：28.7%
- GPT-5.6 Sol Pro（Pro 模式）：31.5%
几个观察值得注意。第一，GPT-5.6 Sol 解题数量是 GPT-5.2 的近六倍，同时推理消耗的 token 只有后者的三分之二——模型在做更难的题，却更省力了。第二，开源模型在 GeneBench-Pro 上的表现显著低于编码基准（如 SWE-bench）的差距可以外推的预期。这意味着开源模型在"泛推理"能力上与闭源前沿模型的差距，比在编码上的差距更大——它们可能更擅长写代码，而非在多义情境下做分析决策。
第三，OpenAI 在开发过程中使用了自家 GPT 模型来评估和加固题目，本担心这会引入偏见。但实测发现，竞品模型最多只能追平同期 GPT 水平，且通常大幅落后。"GeneBench-Pro 测量的是一项仍在涌现中的能力——长链路的生物推理，"论文摘要写道，"模型经常能走完大部分流程，但在'注意到信号'和'据此调整分析'之间存在一贯的断裂。"
不考背书，考判断力
GeneBench-Pro 与其说是一张生物考卷，不如说是一套"科研判断力"测试。它和市面上多数生物学基准有本质不同。
数据里没有说明书
绝大多数 AI 基准在测试"知识"——模型是否知道某个基因的功能、某种信号通路的组成。GeneBench-Pro 测试的是"判断"：模型面对一份从未见过的、带有噪声和陷阱的真实感数据集，必须自主完成全链条分析——先探索数据，判断哪些样本异常、是否应该剔除，再选择合适的统计方法，在分析过程中根据诊断结果修正假设，最后给出一个可操作性结论。
一个典型案例来自论文中的肿瘤治疗决策问题：模型拿到一份分子肿瘤委员会的真实注册数据，需要估算某种靶向药对特定基因变异肿瘤的临床获益，同时评估毒性导致的停药风险，最终计算出"净临床效用"并给出推荐治疗方案。这不是在问"What is TXR1?"，而是在问"在这个条件下，这个药该不该用？"
OpenAI 内部将这套能力称为"科研品味"（research taste）——那些决定分析走向的判断链条：数据能支撑哪些问题？初步诊断是否意味着要调整模型？什么时候应该放弃最初的方案？每一道 GeneBench-Pro 题目都迫使模型去做这些选择。
"我审阅的题目，对研究生来说在缺乏有经验导师的迭代反馈下也会很有挑战，"UCLA 人类遗传学助理教授 Alexander Strudwick Young 在 OpenAI 博客中写道，"数据中包含技术和质量控制问题，需要深思熟虑的、反思性的数据分析，而非简单地对干净数据套用现成方法。"
一道题人类做 40 小时，AI 花几美元
OpenAI 在博客和论文中埋了一颗经济学的雷。他们对审阅专家做了调查：一道典型的 GeneBench-Pro 题目，人类专家需要 20-40 小时完成。按保守的时薪 200 美元计算，单题人工成本在数千美元。而同等题目的 AI 推理成本仅为几美元。
"即使当前的 AI 智能体还不可靠到可以替代人类专家，但成本差距太大了，"OpenAI 在博客中写道，"即使在当前的自动化水平下，部分自动化也能创造有意义的经济和科学价值。"
这意味着一个微妙但激进的主张：即便模型正确率只有 31.5%，把它当成"快速筛选器"——让 AI 先跑 100 个候选分析方向，人类再聚焦最可能有效的 5 个——在经济账上已经成立。X 上一位用户 @abdull99870 精准地抓住了这一点："他们自己的审阅者说，一道题需要人类专家 20-40 小时、几千美元，而推理只要几美元。即使只有 29% 的通过率，这笔数学也很难忽视。"
UCLA 人类遗传学博士候选人 Jennifer Grundman 补充了另一个视角："即使当前模型不能可靠地从头跑到尾独立完成分析，在 GeneBench-Pro 上表现好的模型显然可以帮助研究者确定正确的工作流程和探索数据。我可以预见这会极大地提升研究的节奏、全面性和可重复性。"
合成数据 + 86 位外部专家审卷
GeneBench-Pro 在设计上刻意避免了许多长期限生物学基准的常见陷阱。传统做法是拿真实历史数据集构造多步骤问题——但真实数据没有唯一正确答案，不同分析师选择不同但同样合理的切分点会导致截然不同的结果，最终基准成了测量"谁更像出题人"而非"谁更对"。
OpenAI 的解法是：每道题都从已知因果结构中合成生成数据。他们构造了一个完全可追踪的虚拟生物系统，在这个系统里确保正确答案唯一且可验证。然后通过消融实验确认，那些看似合理但实际错误的分析路径确实会导致分数不及格。最后，82 道题目送给了包括研究生、博士后、药企科学家和教授在内的外部领域专家评审，根据反馈修改了问题和评分标准。
GeneBench-Pro 已开源 10 道代表性题目在 Hugging Face 上，另有 50 道题目交给了第三方评测平台 Artificial Analysis 进行独立验证。
纽约基因组中心博士后 Cyrillus Tan 在评审后详细描述了他的感受："这些基准的动机来自多样化的生物学问题……但实际挑战来自探索性数据分析和基于发现的推理：识别模式和伪影，决定数据应该被剔除还是调整。这模拟了真实生物数据集的杂乱本质。"他同时指出，不同的提示措辞或任务规格会极大影响哪些分析路径看上去"合理"——这本身就是一重隐藏的难度维度。
Anthropic 同一天发牌：不做考试，做工具
如果 OpenAI 选择造一张试卷来证明 AI 可以做科研，Anthropic 则选择了完全不同的路径。
就在 GeneBench-Pro 发布的同一时间，Anthropic 在旧金山举办了"The Briefing: AI for Science"闭门活动，到场嘉宾包括 Novartis 首席执行官 Vas Narasimhan、Bristol Myers Squibb 首席执行官 Chris Boerner、Genentech 研发负责人 Aviv Regev。活动上，Anthropic 发布了 Claude Science——一个面向科学家的 AI 工作台。
Claude Science 不是新模型，而是工作流产品。它集成了 60 多个预配置的技能和连接器，覆盖基因组学、单细胞、蛋白质组学、化学信息学等领域，让科学家在同一个界面里完成文献综述、数据分析、图表生成和文稿撰写。系统内置一个"审稿人智能体"，专门检查引用和计算错误，确保每一张图可以追溯到生成它的代码和环境。产品现在以 Beta 版面向 Pro、Max、Team、Enterprise 用户开放，另设 50 个项目资助名额，每项提供最高 3 万美元额度。
TechCrunch 的 Rebecca Bellan 在当天报道中评价道："Anthropic 越来越押注垂直化的工作流级产品，而非纯粹的模型能力——这可能会塑造它如何与大厂竞争、如何定价。"
两家公司在同一天发力的背后，是 AI+ 生命科学赛道在 2026 年上半年的持续升温。OpenAI 早在 4 月就推出了面向生物推理的专用模型 GPT-Rosalind（限定美国企业客户），6 月又发布了 750 题的 LifeSciBench。Anthropic 则在 2025 年 10 月推出 Claude for Life Sciences，现在升级为完整的工作台产品。
X 上的多位用户注意到了这一竞争节拍。@s41r4j 写道："时间太巧了——Claude Science 宣布几分钟后，OpenAI 就发了 GeneBench-Pro！"另一位用户 @shokhkarim1212 评论道："他们连名字都是同一个类型的，竞争已到白热化。"
三条路线，谁能走到终点？
OpenAI 的基因测试专家、曾在 Meta 负责药物发现机器学习的 Chris Hayduk（@ChrisHayduk，OpenAI 生命科学 FDE）在 X 上向论文作者发出祝贺。前 Hugging Face 工程师、现 OpenAI 员工 Vaibhav Srivastav（@reach_vb，5.2 万关注者）在一则获得 33 次点赞的推文中补充了关键信息：GeneBench-Pro 测试的不是"懂不懂生物"，而是"会不会像一个研究人员一样思考"。
然而 X 上的反应并非全然正面。大量回复在表达另一种情绪——"别再发基准了，我们要 4o 回来""GPT-5.6 什么时候给所有人用？"、甚至有人讽刺"又一个没人想要的发布"。这种割裂感折射出一个持续存在的张力：AI 公司正在把最前沿的推理能力优先部署到科研场景，而普通用户的需求暂时靠后。
编辑观察：三条不同策略——Anthropic 走广度（开放订阅 + 工作台）、OpenAI 走深度（专用模型 + 企业门槛 + 严格基准）、Google DeepMind 走资产壁垒（自有 AlphaFold 等基础模型，其他两家只能调用）——在同一个 6 月 30 日全面摆上桌面。哪一条路更早跑通，将不仅决定科学 AI 的市场格局，也将成为 AI 进入法律、金融、工程等专业垂直领域的预演。
当前，GeneBench-Pro 给出的最重要的信号不是"AI 能做科研了"，而是"差得还很远，但每次进步的加速度已经大到让人无法忽视"——从 GPT-5 的不到 5% 到 GPT-5.6 Sol Pro 的 31.5%，一条陡峭到几乎垂直的曲线正在描绘出来。按这个节奏，OpenAI 自己估测，这张基准可能在年底前被"攻破"（saturated）。但在那之前，让一个只花几美元就能跑完 40 小时人类工作的系统成为研究流程中的标配，这道算术题已经算清楚了。
参考链接：
- OpenAI 官方博客：
- GeneBench-Pro 论文（bioRxiv）：
- OpenAI 推文：
- Anthropic Claude Science 发布：
- TechCrunch 报道：
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