GPT-5.5 Instant открыт для всех пользователей, OpenAI научит вас, как писать более умные и эффективные подсказки

OpenAI объявила, что GPT-5.5 Instant доступен всем пользователям, уровень галлюцинаций в высокорискованных сценариях снизился на 52,5%, а математический тест AIME поднялся с 65,4 до 81,2 баллов.
(Предыстория: OpenAI выпустила специализированную модель для интернет-безопасности GPT-5.4-Cyber: исправлено 3000 уязвимостей высокого риска, конкурируя с Claude Mythos)
(Дополнительный фон: 17-летний школьник создал «божественный Prompt», повышающий логические способности Claude до уровня модели o1, как это реализовать?)

GPT-5.5 Instant официально доступен всем пользователям, в официальном объявлении указано, что в сценариях высокого риска, таких как медицина, право и финансы, количество ложных утверждений в вымышленных заявлениях снизилось на 52,5%, а количество ошибок в диалогах, отмеченных пользователями как фактические ошибки, уменьшилось на 37,3%.

Математическая логика также улучшилась. AIME 2025 поднялся с 65,4 до 81,2 баллов. AIME — это тест на целостность цепочки рассуждений, он показывает структурное улучшение модели в многопроходной логике.

Общий доступ начался 5 мая и охватывает всех пользователей, бесплатные аккаунты также могут использовать его, за исключением функции персонализированной памяти (цитирование прошлых диалогов, загрузка файлов, Gmail), которая пока доступна только для Plus и Pro и ограничена веб-версией.

OpenAI научит вас, как писать подсказки

Всего несколько дней назад OpenAI также опубликовала официальное руководство по структуре подсказок. В официальном заявлении говорится, что большинство людей неправильно подходят к написанию подсказок с логической точки зрения.

В файле разработчика OpenAI предложена структура подсказки, состоящая из семи блоков, по порядку:

• Role (роль)
• Personality (личностные черты и тон)
• Goal (цель)
• Success criteria (критерии успеха)
• Constraints (ограничения)
• Output (формат вывода)
• Stop rules (правила остановки)

Первое важное изменение — «ориентация на результат». Старый подход предполагал пошаговое управление: сначала делай A, потом B, затем вывод C.

Новый подход — определить конечную точку, четко прописать критерии успеха, чтобы модель сама решила, каким путем туда добраться. OpenAI явно рекомендует, что первым шагом при изменении старых подсказок является удаление программных шагов и замена их описанием результата.

Второе изменение — использование понятия reasoning effort. Это уровень «глубины размышлений» модели: чем выше уровень, тем больше времени и ресурсов требуется для обдумывания ответа.

Официальные рекомендации — для большинства сценариев производства достаточно low или medium, high оставляйте для многопроходных рассуждений, форматированного вывода или извлечения данных, поскольку это дорого.

Также есть другие конкретные советы:

• Правила остановки должны четко указывать, «в каком состоянии не нужно продолжать», например, остановиться при первом подходящем результате.
• Retrieval Budgets (бюджеты поиска) должны задавать лимит количества поисковых запросов модели, чтобы избежать бесконечного расширения.
• Для черновых задач рекомендуется сначала определить «чего не нужно», а не «чего нужно» — отрицательные ограничения проще для модели распознать, чем позитивные.