OpenAI y Ligo lanzan BioBasicsBench para agentes de IA en laboratorio húmedo
Unite.AI resume el post de OpenAI del 6 nov: 100 tareas con datos crudos; a xhigh, GPT-6 Astra obtuvo 66,7% de recompensa media frente a 43,8% de GPT-5.6 Sol.
Por qué importa
BioBasicsBench prueba si los agentes leen evidencia húmeda desordenada—geles, placas, microscopía y archivos de instrumentos—en vez de figuras limpias. OpenAI lo hizo con Ligo y reporta recompensa media de rúbrica en siete modelos. La ventaja de Astra aparece al detectar interferencia de tintes y controles malos, pero también publica fallos. Sirve para seguir bioseguridad. openai.com está bloqueado a nuestro checker; Unite.AI es la fuente de prensa alcanzable.
Datos clave
- Anunciado el 6 nov 2026
- 100 tareas con Ligo
- GPT-6 Astra 66,7% a xhigh
- GPT-5.6 Sol 43,8% a xhigh
- Cinco dominios de labo húmedo rutinario