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央视新闻客户端
来源：新智元
今天，人类正式进入AGI时代！
就在刚刚 ，OpenAI重磅官宣下一代旗舰模型GPT-6 Astra 。
官方将其定义为 ，‘世界上最智能、对齐程度最高’的模型 。
它在计算机使用、浏览 、软件工程 、网络安全、科学和专业工作领域，全部刷新SOTA。
发布会上 ，总裁Greg Brockman更是毫不掩饰地宣布——
OpenAI已经实现了AGI！Welcome to the AGI era（欢迎来到AGI时代）！
他更是直言 ，‘在我看来，世界正式步入AGI时代，也就是AI的综合智力彻底碾压人类了’ 。
全人类苦等已久的AGI时刻 ，终于在今天彻底降临！
从5到6 ，GPT-6 Astra不仅是版本号的一次跨越，更是OpenAI史上最具里程碑意义的跃迁 。
直接划重点 ，GPT-6 Astra终极杀手锏全在这儿了——
各项天花板级基准彻底被‘打爆’：FrontierMath Tier 4得分97.6%（逼近98%饱和线） ，ARC-AGI-3飙出惊人的99.9%，ExploitBench漏洞利用拿下100%满分；
‘计算机使用’代际飞跃：Astra可以完成你在电脑上能做的任何事 ，速度飞快；
训练史上最大算力：GPT-6 Astra爆出动用了OpenAI迄今为止最大算力 ，超10万块GPU；
AI亲自训练AI：这是OpenAI首款在‘训练监督’中由先前AI模型发挥重要作用的模型；
价格：输入10美元每百万Token，输出50美元每百万Token。
来源：
@rickawsb整理
一点小遗憾 ，GPT-6 Astra还得再等等 。
GPT-6 Astra震撼登场
AGI时代来了
在各项基准测试中 ，OpenAI官博中多次重用了一个词——‘饱和’（saturate） 。
这足以证明，GPT-6 Astra在多个领域的‘绝对统治力’ ，榜单已测不出它的上限了。
总榜上 ，刚刚上线的Claude Fable 5.1，已经没有什么优势可言了 。
GPT-6 Astra直接把Claude 5.1死死踩在了脚下，全方位 、无死角 。
先来看ARC-AGI-3 ，Astra直接拿下99.9% ，暴击Claude Opus 5（30.2%）。
这个测试考的是，Agent在陌生的互动式任务里边玩边学的能力 ，人类测试者平均只有48% 。
OpenAI估算 ，在同样的responses API评测框架下，Sol只有30%左右 ，Astra直线刷爆 。
数学上 ，Astra在FrontierMath Tier 4 v2达到97.6%（接近98%饱和分）。
这是当前最难的数学测试集，被公认为人类顶尖数学家的难题高地。
在测试生物 、化学和物理领域的研究生级科学推理GPQA Diamond ，Astra同样刷新历史新高 。
即便在较低算力成本设置下 ，亦能跑出94.9%，远超 GPT-5.6 Sol（94.6%） ，且API预估成本下降约37% 。
编程第一 ，Fable 5.1惨败
编程，依然是Astra的主战场。
OpenAI自称，GPT?6 Astra是迄今为止最适合软件工程的模型 。
Terminal-Bench 4.0上 ，Astra拿到57.7% ，GPT-5.6 Sol为37.3%，Claude Fable 5.1为55.8% 。
DeepSWE v1.1上 ，Astra达到74.1%；内部数据库迁移任务达到63.9% ，相比Sol的42.7%提升明显。
比跑分更关键的升级，藏在Codex的上下文管理里 。
过去 ，长任务一旦塞满上下文窗口 ，模型会把历史压缩成摘要 。每压缩一次，都可能丢掉一些细节：某次修复为何失败、一个模块有什么特殊行为 、用户最初设下了哪些限制。
这一次 ，Astra新增了跨上下文窗口的笔记与检索机制 。
它会保存一路积累的关键信息 ，早期窗口也保持可搜索 。即使某条测试结果没有被写进摘要，模型仍能从过去的消息和工具输出中把它找回来。
OpenAI开始给长时间运行的智能体补上一套外部记忆：重点内容主动记 ，完整历史需要时再搜 。
对持续数小时 、跨越大量文件的重构任务 ，这种能力可能比单次代码生成得分更重要 。
全球最强‘计算机使用’模型
但真正让Astra与上一代模型拉开距离的，是‘计算机使用’的能力。
OpenAI把Astra称为，世界上最好的计算机使用模型。
奥特曼之前反复强调 ，下一代最让他兴奋的 ，就是这一功能 。他直言：Astra计算机使用能力，已达人类水平 。
如今 ，GPT-6 Astra已彻底进化为一个坐在电脑前、手握键鼠的‘超级专家’。
OpenAI放了一段15秒的浓缩视频：Astra在KiCad里做PCB布局 。
Astra打开KiCad ，从电路原理图开始摆放元器件 、规划走线，最终完成一块可制造的PCB 。
电路板布局长期依赖工程师手工调整 ，一个位置 、一根铜线出错 ，都可能把问题带进后续打样。
现在，这类工作第一次被放进了通用模型的任务范围 。
它还填了一份美国1040报税表 ，给法律文件排了版 ，在Power BI里做报表，给一个网站跑了前端QA 。
Agents‘ Last Exam ，测真实软件里的专业任务 ，从财务建模到工程制图。Astra得分59.3%，赶超Claude Opus 5（55.5%）和GPT-5.6 Sol（53.6%） 。在最高分设置下，它使用的输出Token还比Opus 5少约65% 。
OSWorld 2.0 ，模拟真人操作电脑。上一代GPT-5.6 Sol一个任务平均要75分钟 ，Astra仅40分钟，分数还从65.7%涨到72.6% 。性能更高 ，单项任务耗时缩短约47% 。
配合新版Codex harness ，在Mind2Web上，网页任务比Sol快1.9倍。
画CAD、建网站 ，一次交付
在知识型工作上 ，GPT-6 Astra又是一次重大变革。
Astra接受过针对办公与专业环境的训练，可以执行多步骤工作流 ，并直接生成文档 、表格和演示文稿 。
在AutomationBench上 ，它从GPT-5.6 Sol的18.1%跃升至41.4%，也超过Claude Fable 5.1的31.4% 。
在BenchCAD中 ，模型需要根据多个视角的渲染图 ，用代码重建3D物体。
Astra配合工具拿到95.9%的几何重合度，GPT-5.6 Sol为83.3%，Claude Fable 5.1为84.3% 。按照OpenAI给出的测试配置 ，Astra的估算API成本比Sol低约43% ，比Fable 5.1低约86% 。
Astra对企业模板的理解也更强了。
给它几页公司的既有PPT，Astra可以延续版式 、语气和叙事结构 ，把后面的整套演示文稿补出来 。
文档和表格也一样：它会抓取真正相关的上下文 ，尽量删掉无关复述，让结果贴近企业原有的写作与视觉规范 。
GPT?6 Astra还为其构建的网站、游戏、应用程序和渲染图带来了更强的视觉判断力。
Astra先在Blender里搭出一栋房子 ，再把它送进Unreal Engine 5 ，变成可以自由行走的场景 。
通过ChatGPT中的Sites?功能，Astra可以直接根据提示词创建 、托管和分享网站 、网页应用及游戏 。
这里还有一个很容易被忽略的变化：Astra更会判断什么时候该问人。
指令里只缺少常规细节 ，它会结合上下文补齐；某个选择足以改变结果 ，它会提出一个聚焦的问题 。
在Codex中，它可以异步询问 ，同时继续完成不依赖答案的部分 。用户暂时没回复 ，它会在低风险环节采用合理假设；碰到关键决策，则停下来等人确认。
攻入科研，改写两个素数世界纪录
Astra在科研上的进展 ，同样凶猛。
Astra之前就已经帮人类解决了十个‘菲尔兹奖级别’的数学难题 ，这次OpenAI又顺手放出两个关于‘素数间隙’的新结果 。
第一个研究‘相邻素数可以有多近’ 。
十多年来，已知结论是存在无穷多对素数 ，间距不超过246。数学家Julia Stadlmann近期把它改进到240 ，Astra又进一步推到186 。
第二个研究‘素数之间可以有多远’ 。
Astra改进了一个80多年没有变化的界中项。
科研的另一个变化，是推理能力开始与‘计算机使用’合流 。
Astra直接进入专业科学软件 ，检查测序质量、可视化遗传变异 、跟踪细胞运动 。它既给出判断 ，也完成数据探索所需的具体操作。
OpenAI 首个‘Critical’级模型
GPT-6 Astra这次没有直接放出来，与它强大的‘网络安全’能力 ，有非常紧密的联系 。
按照OpenAI的Preparedness Framework ，Astra已经达到网络安全的‘Critical’阈值 。
这是OpenAI史上第一个，被正式判定达到Critical网络安全能力的模型。
Critical意味着 ，模型能在基本无人协助的情况下 ，自己找出加固过的系统里的未知漏洞，并写出能用的利用代码 。
内部测试中，OpenAI甚至发现了两个此前未知的day0漏洞 ，因此最强的网络安全能力暂时不会完全开放 。
目前Astra先向Daybreak Access少量机构开放 ，ChatGPT Plus 、Pro、Business 、Enterprise和API用户将在未来几天可用。
十万块GPU训练，AI递归自我改进
最值得看的 ，是GPT-6 Astra训练背后的豪华配置。
GPT-6 Astra这头巨兽 ，已经强到没有任何对手 。
正是因为，OpenAI为Astra动用了迄今规模最大的训练任务 ，在得州‘星际之门’超算使用超10万块GPU 。
而且 ，这一次的训练方式，也是有所不同。
OpenAI训练副总Aidan Clark透露——
这是OpenAI首款由此前模型 ，在训练监督（Training Supervision）中发挥重要作用的前沿模型 。
到Astra训练后期 ，系统可以自主连续运行大半天；即便出现问题，AI往往几秒后就能让训练继续推进 。
这也是OpenAI史上第一次 ，AI开始参与维护训练AI的系统。
这一刻 ，可以称之为‘递归式自我改进’（RSI）的雏形 。
一旦这条链路继续扩大，模型迭代速度的限制，就会从人类工程团队的工作时长 ，转向算力 、实验设计和安全验证 。
如果这条路跑通 ，Astra就不只是一座AGI里程碑。从它开始，OpenAI将迈向ASI的真正拐点 。
要认识到 ，Astra根本不是终点 ，仅仅是个开端 。
毫不夸张地说，今天 ，才是真正意义上AI诞生的第一天。大模型已经全面进入了RSI竞争时代
就像《2001太空漫游》里穿越星际之门降临的‘星孩’ ，AGI终于在人类的注视下破茧而出 。
这一刻，图灵跨越半个多世纪的终极梦想 ，彻底成真了 。
