GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”

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GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”
8951点击    2026-09-04 10:06

在昨晚全球AI大宕机之后。


GPT-6 Astra终于在北京时间凌晨3点33,正式亮相了。


GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”


如果用OpenAI的一句话给GPT-6 Astra做总结。


那可能这句话最合适:


这是全球最智能且最对齐的模型。


然后梗图也出来了。


GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”


这一次,OpenAI证明了他们的实力,而且有一点当年GPT-4那个味道了,全方面的王者归来,而且最让我开心的是,这终于不再是一个纯粹为了Coding特化的模型了。


GPT-6 Astra是一个真正意义上的,你的一个审美能力极强、工作能力超强的博士级员工。


而且这次模型真的新特性和特点非常多,信息量极为爆炸和大。


但是悲剧的是,OpenAI这个狗东西也学坏了。


今天只向部分组织开放,未来几天才向订阅用户开放。


GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”


不是啊哥,你之前忽悠我买200刀的Pro会员的时候,不是这么说的啊,你不是说Pro会员每一次都能最优先体验到新模型吗。。。


果然这些大模型公司都是渣男。


我从来没有这么想时间加速,赶紧用上GPT-6 Astra。。。


不过我觉得,看完了几乎所有的信息和资料后,我觉得,还是有很多可以值得跟大家聊的。


那就一个一个说吧。


一. GPT-6 Astra基本信息


先总结一下基本信息吧。


GPT-6 Astra在API里的模型编号是gpt-6-astra。


上下文窗口是1.05M,也就是大约105万Token。


最大输出长度是128K Token。


知识截止日期是2026年4月30日。


推理强度有low、medium、high、xhigh、max五档。


API标准价格是每百万输入Token 10美元,每百万输出Token 50美元。


这个价格基本上就是跟Claude Fable 5完全一致了,但是缓存读取上比Claude Fable 5.1贵。


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跑分在这,后面会详细讲,大概看一下就行。


GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”


然后总体参数估计也是5T这个级别,他们在发布前的闭门媒体沟通会上,也提到说,GPT-6 Astra是OpenAI迄今为止最大的一次训练,用了超过10万张卡。


二. 目前世界上最好的操作电脑的模型


这次GPT-6 Astra有一个可能是最重要的定位:


世界上最好的操作电脑模型。


过去我们聊Agent的时候,经常会聊API、MCP、CLI之类的等等。


想让AI操作一个软件,最理想的状态,就是这个软件专门给AI留一个接口,然后直接底层操作,这是最方便的。


比如日历有日历的API,邮件有Gamil的API等等,这样当然是快的。


但是问题是,这个世界,比我们想象的还要原始和草台班子。


现实世界里,绝大多数的软件可能根本就没有这些东西。


甚至很多的企业内部系统,都是二十年前写的,还API,文档都不知道在哪。


但是如果我们回到最底层,你会发现所有的软件的本质的逻辑就是交互。那按照现在我们电脑的操作逻辑,那就是看屏幕,找到按钮或者是输入框,鼠标点击,输入内容,等待反馈。


整个电脑的交互系统,不就是最好的API吗?


于是,GPT-6 Astra巨幅强化了AI操作电脑的逻辑,你不给我API,无所谓啊,我自己操作电脑,就跟人一样用不就得了。


那现在,Astra现在可以直接操作Excel、Power BI、做前端QA、安装软件、测试软件、看屏幕上的报错然后继续排障。


官方甚至展示了Astra直接操作电路板设计。


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还有格式化法律文档,处理标题间距页面布局啥的。


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然后这块有一个比较靠谱的评测,是OSWorld。


这玩意你可以简单理解成:


把AI扔进一台真实电脑,然后让它自己干活。


让它打开几个应用,然后给任务,看看能不能成功。


GPT-6 Astra的完成率到了72.6%,比之前的GPT-5.6 Sol的65.7%还是涨了不少的。


然后,Sol完成一项评测的复杂任务,模拟平均耗时大概75分钟。


而Astra只需要40分钟,大概少了47%的时间。


ScreenSpot-Pro也从Sol的76.9%,冲到了92.7%


这个Benchmark主要看模型能不能看懂屏幕,然后精准定位到底该点哪里,几乎已经非常的准了。


所以这个定位其实也是挺有意思的,未来可能,GUI很可能会逐渐成为Agent时代最通用的API。


任何一个人类能够通过屏幕完成的数字工作,理论上都会逐渐进入Agent的操作范围。


你不用等某一个2007年写的破逼ERP系统接入MCP,或者给你开放个API。


AI直接看屏幕干就完了。


三. ARC-AGI-3到了99.9分


而且你如果不了解ARC-AGI-3到底在测什么,很容易觉得:


哦,不就是又一个Benchmark跑满分了吗,这有啥稀奇的。


但这个东西跟一般的大模型考试还真有点区别。


今年3月25日,ARC Prize正式推出ARC-AGI-3。


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它一共设计了几百个全新的交互环境和几千个游戏关卡。


这玩意最变态的地方是,没有说明书,没有规则,甚至不会告诉你目标是啥,你就进去以后,自己玩,然后慢慢搞懂里面乱七八糟的规则。


比如这个红色东西是什么?为什么我碰它会死?这个地图到底要我干嘛?怎么才算赢?


然后再把刚刚学会的规律,迁移到后面更难的关卡里面去,里面的游戏,大概都是这样的抽象的玩意。


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所以呢,这玩意测的,其实已经很接近我们平时说的一个东西了:


悟性。


所以3月份这个Benchmark发布时,最牛逼的AI当时的得分是,0.51%。


然后GPT-5.6 Sol已经进步到7.8%,Claude Opus 5很强了,进步到了30.2%。


但是GPT-6 Astra,99.9%。


神经病吧。。。


要知道,人类的平均得分是48%。


而且只仅仅只过了半年时间。


这个速度已经不知道该说什么了。


所以在OpenAI的媒体闭门会上,Greg Brockman才会说出那句话:


“I think it’s not unreasonable to feel that we are now in the AGI era.”


“Welcome to the AGI era.”


四. 审美大幅加强


过去我们常说,GPT的审美,就是一坨屎。


不用指望GPT-5系列的模型有啥很好的改善了,就看他们全新预训练的新基座模型了,这不,GPT-6 Astra来了。


而这一次,终于,模型的审美大幅加强了。


甚至OpenAI专门提了一个词,叫视觉判断力。


他们强调Astra做PPT时,会更好地处理版式、层级、模板和视觉风格,而页数也大幅增加了。


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文档的审美,也更好看了。


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而且GPT‑6 Astra 能够根据参考文档的视觉风格和写作语调来改编文档,在保留原始文档实质内容的同时,使最终成果更贴合品牌原生感。


并且做网站、游戏、应用和3D渲染的时候,也会有更强的视觉判断。


比如他们直接让Astra在Blender中根据静帧图建个模型。


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然后再直接用UE5来渲染出来变成可以漫步的场景,帮助设计师和客户在建造前探索布局、体验空间。。。


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做出来的游戏也是审美在线的。


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可惜的就是,我已经提前准备好了二十多个case,已经全部都用Claude、GLM 5.3 Flash啥的跑完了,想对比一下,可以没法用,实测的内容只能到时候出了。


不过初看下来,我对这次GPT-6 Astra的审美还是有信心的。


五. 主动性和判断力更强了


这个特性看起来没有ARC-AGI 99.9那么震撼。


但如果真天天用Agent干活的话,我觉得还是很重要的。


因为现实工作里,大多数任务都不可能写成一个完美Prompt。


比如老板说:帮我把明天会上要看的东西准备一下。


这里面有无数没有说清楚的问题。


比如什么格式?给谁看?重点是啥?要不要看上一次会议等等等等。


一个很蠢的Agent,会有两种极端。


第一种,就是疯狂的问你问题。


“请问您希望输出Word还是PPT?请问希望几个章节?请问希望什么字体?请问希望在几点之前完成?请问……”


问你个大逼兜,这种我一般称为没有自己主观能动性的神经病废物。


第二种,就是啥也不问,自己脑补,然后吭哧吭哧干两个小时,做出来的一坨屎。


真正厉害的人类同事,处理方式其实很微妙。


无关紧要的东西,自己判断。


会影响最终方向的东西,再问你。


Astra这次专门强化的就是这个。


OpenAI说,如果信息缺失,但属于日常可以合理推断的范围,Astra会自己补。


如果这个缺失信息会真正改变最终结果,它会问一个非常聚焦的问题。


而且在Codex里,它甚至可以一边问你,一边继续处理那些不依赖你回答的部分。


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你半天没回。


低风险的地方它会用合理假设继续推进。


真正关键的决策,它会停下来在那里等你给决策。


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这个我觉得就非常的香,一个Agent真正的聪明感,我觉得就跟现实是一样的。


它知道,什么时候来烦你。


真的,这听起来特别像一句废话。


但你带过人就知道,这个能力非常珍贵贵。


有的人一天找你二十次,然后什么都不敢决定。


有的人从来不找你,然后憋一个核弹出来。


然后让我原地瘫坐在椅子上。


最舒服的人,是他能自己消化80%的不确定性,只把真正需要你拍板的20%让你来做决策。


而OpenAI这次把这种能力直接叫:


Judgment。


判断力。


六. 大幅加强了安全对齐


这个就要和上面连在一起看。


因为一个Agent越能干活,它越危险。


一个只会聊天的AI脑子抽了。


最多给你胡说几句话。


一个有浏览器、有Shell、有邮箱、有公司数据库权限、还能自己操作电脑的Agent脑子抽了,那这个画面,就容易美如画了。


所以OpenAI这次一直强调一句:


Astra是他们迄今最Aligned的模型。


所谓Alignment就是对齐的意思。


主要核心还是前段时间OpenAI把Hugging Face给冲了,所以他们现在特别关注这个东西。


他们把搞了个基于Hugging Face那个事故设计的oneypot测试,然后去看模型的表现。


GPT-5.6 Sol在没有生产安全措施的情况下,有48.2%的测试会尝试去碰授权范围外的目标。


但是,Astra是:


0%。


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内部幻觉评测也是:


9.4%降到了2.0%


在GPT-5.6 Sol那种离谱的领先全球的幻觉控制下,他们还能再降,实在是太牛逼了。


七. 第一个达到了OpenAI定义的网络安全Critical的模型


GPT-6 Astra成为了OpenAI历史上:


第一个被判定达到Critical网络安全能力等级的模型。


这里的Critical是OpenAI Preparedness Framework里面一个非常具体的能力阈值。


大概就是当一个模型获得合适的工具和权限以后,它能够在很多经过强化保护的真实系统中:


自己找到以前没人发现过的安全漏洞。


自己想办法把漏洞变成可以利用的攻击链。


而且整个过程中,不需要一个人类黑客在旁边一步一步告诉它下一步干什么。


达到这个级别,就算Critical。


然后Astra真的达到了。


ExploitBench,这是一个让模型根据已知漏洞开发漏洞利用的测试。


Sol:78.5%。Astra:100%。


直接打穿了。


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OpenAI觉得不行,他们觉得这个Benchmark会不会太老,模型训练的时候看过?


于是他们又重新做了一个非常新的内部测试。


专门挑2026年6月到8月才披露的20个高危V8漏洞。


结果是,Sol:5.5%。Astra:39%。


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而且在跑这个Benchmark的时候。


Astra又顺手发现了,两个此前根本没人知道的零日漏洞。


只能说,模型越强大,网络安全的问题可能确实越多。


这又是未来的一场,没有硝烟的战争。


八. 人类越来越难读懂大模型的思维了


大家都知道,大模型在解决复杂问题的时候,经常会有一段所谓CoT。


虽然现在产品里给用户看到的通常已经是压缩或者处理后的版本。


但对于AI公司自己来说,模型内部显式写出来的推理过程是一个很重要的安全信号。


因为你想知道一个Agent有没有准备搞事情。


最简单的方法之一,就是看它在想什么。


比如模型思维链里突然冒出一句:


“用户不允许我访问这个服务器,但是我可以先绕过权限系统。”


那监控系统直接把它拦了,非常舒服。


可GPT-6 Astra出现了一个非常有意思的变化。


它开始越来越愿意少写几步,直接把答案输出出来。


UK AISI,也就是英国AI安全研究所,专门测试了这个能力。


他们有一个指标叫:


No-CoT Math Time Horizon。


简单理解就是不给模型写长思维链的机会。


让它一次前向推理,直接解决一个数学问题。


看看它能完成大概相当于人类思考多久的问题。


GPT-5.6 Sol是3.6分钟,而GPT-6 Astra,是30.9分钟,接近10倍了。


如果我们用人类的话语来说,Astra全部都在“心算”。


这是一个很可怕的事情。


UK AISI同时发现,Astra的原始推理语言明显变得更加Compressed,也就是更加压缩。


里面出现了一些人类越来越难理解的短语和省略表达。


于是出现了一个非常有意思的悖论。


模型的行为更加安全了。


可人类通过阅读它的思考过程来监督它,反而变难了。


OpenAI自己的System Card写得非常明确:


GPT-6 Astra相比之前模型,出现了substantial decrease in chain-of-thought monitorability


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也就是思维链可监控性显著下降。


这件事甚至严重到OpenAI专门强调,他们觉得,他们绝对不会无限接受这种趋势。


如果未来模型继续变得更聪明,同时思维链越来越难监控,他们需要找到其他足够可靠的监控方法,否则继续扩大模型训练会面临更高的安全门槛。


因为这已经是一个哲学命题了。


我们作为人类,未来到底能不能理解一个远比我们聪明的系统?


我不知道。


可能现在全世界,也都没人知道。


大模型和AI,好像逐渐开始,走向奇点了。


写在最后


今天,在媒体闭门会上。


Greg Brockman在结尾的时候,说出了那句话。


“欢迎来到AGI时代。”


说实话,过去几年,我有时候觉得,AGI会是一个特别明确的时刻。


就像就像GPT-4发布那天一样。


某一天凌晨,一家公司突然扔出来一个模型。


我们打开它,问几个问题。


然后所有人同时意识到:


卧槽。


AGI来了。


可我现在有时候也觉得,AGI从来不是一个非黑即白的节点,它是一道渐变的灰色旅程。


我们过了很多天,过了很多年。


然后某一天,我们回头看。


才突然发现。


那条曾经无比遥远的AGI分界线,已经被我们在不知不觉中走过去了。


AGI也许没有降临的那一天。


只有某一天,我们突然发现,它好像已经在我们身边很久了。


总之。


Welcome to the AGI era.


欢迎来到。


AGI时代。


文章来自于微信公众号 “数字生命卡兹克”,作者 “数字生命卡兹克”

关键词: AI新闻 , GPT-6 , GPT-6 Astra , OpenAI
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