OpenAI ने एक अंदरुआर मॉडल का उपयोग करकर Navier–Stokes की अस्तित्व और ग्रुड़मेंस समस्या के समाधान की घोषणा की, जो सात 1,000,000 मिलेनियम पुरस्कार समस्याओं में से एक है। यह दावा Tristan Buckmaster, एक NYU गणित शिक्षक, और Levent Alpöge, एक Anthropic गणितीय विशेषज्ञ, के आरोपों के बीच सामने आया, जो आरोप लगाते हैं कि OpenAI ने उनके काम तक पहुँचा हो सकता है।

Buckmaster और Alpöge ने Claude और Codex (मुख्य रूप से GPT-5.6 Sol) का उपयोग करके लगभग एक वर्ष तक सहयोग किया, जिससे 15 अगस्त को एक बड़ी उन्नति हुई। जब यह सूचना फैलने लगी कि Anthropic ने एक प्रमुख समस्या का समाधान किया है, तो OpenAI ने 1 सितंबर को अपना स्वयं का प्रयास शुरू किया और GPT‑6 Astra का उपयोग करके 6 सितंबर को एक Lean-सत्यापित प्रमाण पूरा किया। OpenAI के एजेंट्स ने 2.7 मिलियन संदेश भेजे और Navier–Stokes के लिए लगभग 130 बिलियन आउटपुट टोकन का उपयोग किया।

OpenAI ने समवर्ती प्रकाशन की पेशकश की लेकिन Anthropic के साथ प्रतिद्वंद्वी संबंधों के कारण Alpöge को बाहर निकाल दिया। Buckmaster ने सवाल उठाया कि क्या OpenAI का मॉडल उनके Codex सत्र में प्रशिक्षित हुआ; OpenAI ने उपयोगकर्ता डेटा तक पहुँचने से इनकार कर दी लेकिन स्वीकार किया कि डी-आइडेंटिफ़ाईड उपयोग डेटा मॉडलों को बेहतर बना सकता है। दोनों प्रमाणों में अंतर है, विशेषकर Euler केस (बाध्य vs. अबाध्य) में। यह विवाद AI-सहायता गणितीय खोज और बौद्धिक प्राथमिकता के बीच तनाव को उजागर करता है।