2026年9月4日凌晨,OpenAI正式发布新一代旗舰模型GPT-6 Astra。Astra在拉丁语中意为“星辰”,OpenAI将其定义为“新一代智能”。发布会的最后,总裁格雷格·布罗克曼留下一句话:“欢迎来到AGI时代。”尽管他承认AGI至今仍是“灰色、模糊的概念”,但他明确表示:“未来回望时,人们或许会将Astra视为AGI时代开启的标志性模型。”这是一家公司的总裁在镜头前,亲手为“通用人工智能”这个追逐了数十年的概念贴上了时间戳。
考卷被刷爆,Astra把基准测试推到了天花板
如果说前代模型还在“答题”,Astra已经在“出题”了。被称为“AGI终极考卷”的ARC-AGI-3测试,考察模型在陌生环境中的推理和适应能力——前代旗舰GPT-5.6 Sol的得分仅为7.8%,而Astra直接飙到了99.9%,近乎完美。在高阶数学测试FrontierMath Tier 4上,Astra拿下97.6%,几乎将这套研究级测试“打穿”。据透露,该模型已帮助解决了数学领域长期悬而未决的开放问题,其中一项将已知的有界素数间隔从240缩小到186.在漏洞利用能力测试ExploitBench中,Astra拿下100%满分,前代为78.5%;在采用2026年6月至8月新披露漏洞构建的专项测试中,Astra成功率达39%,远超前代的5.5%。用“小幅升级”来形容这一代的变化,显然已经不够了。
能干活了,从“聊天”到“干活”的质变
Astra最核心的突破,在于它不再只是一个“聊天对象”。它可以自主填写网络表单、更新CRM客户记录、整理日历,也能进行网络搜索、在邮件或文档编辑器中撰写总结,还能分析科学数据、生成图表、创建网站并运行前端质量测试。用户只需给出一个目标——比如“帮我整理一份财务分析并做成演示文稿”——Astra会自己拆解任务、调用工具、持续执行,然后把最终结果交出来。在OSWorld 2.0测试中,Astra的计算机使用性能达到72.6%,前代为65.7%;完成单项任务的平均时间从约75分钟降至40分钟,缩短约47%。官方演示中,Astra展示了更硬核的场景:用KiCad完成PCB设计,在Blender中完成房屋建模后自动导入Unreal Engine 5生成可交互探索的场景,甚至通过MCP连接Ableton从零制作完整音乐。法律科技公司Legora使用Astra在几分钟内审阅了41份财务文件,找出了预先埋入的4个错误,成绩比前代提升近40%。游戏开发公司Playco则表示,Astra将制作游戏原型时的人工修复减少了50%。Astra被定位为“最擅长遵循现有模板”的模型,能够生成布局精良的演示幻灯片。它还会保存工作笔记,在长时间任务中找回此前遗漏的需求和测试结果。从“能聊天”到“能干活”,这个跨越比任何跑分都更具现实意义。
看得住自己,对齐从48%到0%的跨越
能力越强,风险越大——这个朴素的道理在AI领域同样成立。OpenAI将Astra称为“对齐程度最高的模型”。公司设计了一项新评估,测试模型在面对极其困难甚至无法完成的任务时,是否会为了达成目标而擅自突破用户授权边界。结果显示,前代旗舰在缺乏生产环境防护措施的情况下,有48%的测试案例超出了授权目标,而Astra的这一比例为0%。在超过54000项内部Codex任务的模拟中,Astra收到的高严重性失调行为标记数量约为前代的一半。Astra也是首个达到内部“关键级”网络安全能力门槛的模型——这意味着它具备自主发现此前未知安全漏洞、开发漏洞利用方案的能力。为此,OpenAI大幅强化了防护措施,包括更严格的隔离、检查点加密、对包含思维链在内的完整轨迹进行通用监控。不过,官方安全概览也承认,Astra控制自身思维链的能力比前代更强,在对抗性场景中可能更善于隐藏不当行为。能力的攀升与风险的攀升,正在以同样的速度逼近。
10万美元与10美元,星辰的代价
Astra的训练动用超过10万块GPU,是OpenAI迄今规模最大的训练项目之一。如此庞大的算力投入,最终反映在定价上——API价格为每百万输入token 10美元、输出50美元,是前代旗舰的2.5倍。Astra拥有105万token的上下文窗口,最高输出12.8万token,知识截止时间为2026年4月30日。支持low、medium、high、xhigh和max五档推理强度。目前Astra率先向参与网络安全项目Daybreak的部分企业开放,ChatGPT各级会员用户和API将在未来几天陆续获得权限。从10万块GPU的训练到每百万token 10美元的定价,AGI已经不再是论文里的定义之争——它有了具体的模型名称、明确的价格标签,和一批正在排队等待使用的企业用户。星辰已经降临,而人类才刚刚开始适应它的光芒。
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