GPT-5.5 Instant відкритий для всіх користувачів, OpenAI навчає вас, як писати підказки більш розумно та ефективно

OpenAI оголосила, що GPT-5.5 Instant відкритий для всіх користувачів, рівень галюцинацій у високоризикових сценаріях зменшився на 52,5%, а математичний тест AIME піднявся з 65,4 до 81,2 балів.
(Попередній огляд: OpenAI випустила спеціалізовану модель безпеки GPT-5.4-Cyber: виправлено 3000 високоризикових вразливостей, змагання з Claude Mythos)
(Додатковий контекст: 17-річний школяр створив «божественний Prompt», який підсилює логіку Claude до рівня o1-моделі, як це досягається?)

GPT-5.5 Instant офіційно відкритий для всіх користувачів, офіційне повідомлення зазначає, що у високоризикових сценаріях у медицині, праві та фінансах кількість вигаданих заяв зменшилася на 52,5%, а неправильних тверджень у діалогах, позначених користувачами як хибні, — на 37,3%.

Математична логіка також зробила крок уперед. AIME 2025 піднявся з 65,4 до 81,2 балів. AIME — це тест на цілісність ланцюга логіки, що демонструє структурні покращення моделі у багатоступеневій логіці.

Відкриття доступу з 5 травня охоплює всіх користувачів, включно з безкоштовними акаунтами, які також можуть користуватися, але функція персоналізованої пам’яті (запам’ятовування попередніх діалогів, завантаження файлів, Gmail) залишається доступною лише для Plus і Pro і обмежена веб-версією.

OpenAI навчає, як писати підказки

Ще кілька днів тому OpenAI опублікувала офіційний посібник із структурою підказок. У ньому зазначено, що більшість людей пишуть підказки неправильно з логічної точки зору.

У файлі розробника OpenAI наведено сім блоків рекомендованої структури підказки, послідовно:

• Role (рольова настройка)
• Personality (особистість і тон)
• Goal (опис цілі)
• Success criteria (критерії успіху)
• Constraints (обмеження)
• Output (формат відповіді)
• Stop rules (правила зупинки).

Перший ключовий перехід — «результат спереду». Старий підхід передбачав поетапне керівництво: спочатку зробити A, потім B, і в кінці вивести C.

Новий підхід — визначити кінцеву точку, чітко прописати критерії успіху, щоб модель сама обрала шлях до неї. OpenAI рекомендує, що перша зміна у старих підказках — видалити програмні кроки і замінити їх описом результату.

Другий перехід — використання поняття reasoning effort. Reasoning effort — це рівень «складності роздумів» моделі, чим вище рівень, тим довше і дорожче обдумування перед відповіддю.

Офіційно рекомендується використовувати low або medium для більшості виробничих сценаріїв, високий рівень слід залишати для багатоступеневих висновків, форматованих відповідей або витягів даних — це просто витрати.

Інші конкретні рекомендації також корисні:

• Stop rules потрібно чітко прописати «у яких ситуаціях не потрібно продовжувати», наприклад, зупинитися після знаходження першого відповідного результату
• Retrieval Budgets (бюджет пошуку) слід обмежити кількістю пошукових запитів, щоб уникнути безкінечного розгортання
• Для чернеткових завдань рекомендується спочатку визначити «чого не хочеш», а не «чого хочеш» — негативні обмеження легше ідентифікувати, ніж позитивні.