返回博客

GPT-6 Astra 有多强?99.9% ARC-AGI-3、百万上下文与电脑操作

梳理 GPT-6 Astra 的发布时间、ARC-AGI-3 99.9%、百万上下文与 API 规格,说明当前入口如何确认,以及何时比较 GPT-6.1 Sol 的能力与成本。

GPT-6 Astra 适合需要持续推理、电脑操作和多步判断的复杂任务。下面保留发布时的评测与时间线;当前模型选项和费用分别以官方模型说明、价格页和账号界面为准。

GPT-6 Astra 是什么时候发布的?

  • 2026 年 9 月 1 日:OpenAI 在 Path to Astra 中仍使用 Astra 名称介绍发布路径。
  • 2026 年 9 月 3 日:正式发布公告公布 GPT-6 Astra 的产品名称、能力和开放安排。

9 月 3 日公告采用分批开放,标准版列出的范围包括 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise,以及 API 和云平台;Pro 版列出 Pro、Business 和 Enterprise。这个名单记录的是发布安排,不能单独解释今天某个账号为何没有入口。当前选择方法见下方 账号入口与选型。

抽象插画:多组数学与理论计算机科学结构围绕发光的 Astra 核心
多组数学与理论计算机科学结构围绕发光的 Astra 核心,象征模型从解题工具走向可执行、可验证的研究伙伴。图:PlusGO。

发布评测:99.9% 代表什么?

GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 得到 99.9%,而 GPT-5.6 Sol 是 7.8%。FrontierMath Tier 4 v2 从 83.0% 提高到 97.6%,Terminal-Bench 4.0 从 37.3% 提高到 57.9%,OSWorld 2.0 从 65.7% 提高到 72.6%。

能力方向 代表评测 Astra 解读
抽象泛化ARC-AGI-399.9%陌生规则任务出现代际跃升
数学FrontierMath Tier 4 v297.6%高难推理接近评测上限
软件工程Terminal-Bench 4.057.9%终端任务仍有不小失败空间
电脑操作OSWorld 2.072.6%成功率和完成速度同时提高
自动化AutomationBench41.4%较上一代 18.1% 明显提升
网络安全ExploitBench100%能力提高也带来更严访问控制

官方完整表格中,仍有个别项目由其他模型领先。这些成绩多采用最高推理强度与研究设置,不能直接当作日常使用的固定表现。

105 万上下文:长到能用,成本也会变

GPT-6 Astra 的 API 上下文窗口是 1,050,000 token,最大输出 128,000 token,知识截止日期为 2026 年 4 月 30 日。在 MRCR 评测中,它在 256K–512K 区间达到 100%,512K–1M 区间为 96.3%。

这意味着超长代码仓、跨年资料和大批合同更有机会一次装入并找回细节,但“能装下”不等于“都该装进去”。超过 272K 输入 token 后,整次请求的输入与缓存按 2 倍、输出按 1.5 倍计费。更好的做法仍是先去重、分层、索引,再把真正相关的材料交给模型。

电脑操作:不只会点,还要更快做完

OSWorld 2.0 的 72.6% 只讲成功率。OpenAI 同时给出的效率信息更有用:Astra 达到更高成绩时,耗时约少 47%;在 Codex harness 的 Mind2Web 任务中,完成速度约为发布时 GPT-5.6 Sol 体验的 1.9 倍。

对用户来说,变化不是“AI 会不会操作网页”,而是它能否在多页面、表格、文件和系统之间持续推进,少卡在半路。72.6% 也提醒我们,涉及付款、删除、发送或权限变更的动作仍要人工确认。

Codex 长任务:换上下文后不必重新开会

OpenAI 为 Astra 设计了跨上下文窗口的笔记:模型会留下工作摘要,较早窗口也能被搜索。项目跑得很长时,它可以保留决策、未完成项和关键证据,而不是每次压缩上下文都重新认识代码库。

发布时这项能力仍是实验性功能,OpenAI 当时计划在随后几周逐步设为 Astra 的默认行为。它能减少遗忘,不会替代测试、代码 review 或明确的验收标准。

在 Codex 中持续跑长任务时,也要按阶段选择推理强度、减少重复分析,具体见 Astra 额度使用建议。

API 新能力:任务跑起来以后还能改方向

GPT-6 Astra 的开发者指南加入三项适合长流程的能力:

  • async tool calling:工具可以异步执行,模型不必每次都原地等待。
  • mid-turn steering:通过 WebSocket 在一次长响应尚未结束时补充信息或调整方向。
  • configuration_update:保留提示缓存的同时改变 reasoning effort,复杂处加大推理,简单处降低成本。

这些能力更适合 Responses API。Astra 支持 low、medium、high、xhigh、max 推理强度,不支持 none 或 minimal。对生产系统来说,仍需把工具权限、幂等、超时和人工确认做在模型之外。

数学与科学:从答题走向新结果

Astra 的研究轨迹比正式发布更早。8 月公开的 10 项结果覆盖高维球堆积、二进制码、非 sofic 群、算术电路、量子并行重复、后量子密码相关格问题与 Ramsey 数等方向,并附带论文、推理说明和 Lean certificate。

正式发布页又给出两项素数间隔结果:一项把已知上界从 240 改进到 186,另一项改进了大间隔相关界。它们是否成为长期公认成果,要靠领域专家复核;但“产生可检查的新证明”与“在有标准答案的数据集上拿高分”确实是两种不同能力。

Critical 级网络安全能力:更强,也更受控

GPT-6 Astra 以 Critical 级网络安全能力部署。ExploitBench 100%、ExploitGym 42.4%、SRE-Bench 88.0% 展示了它在漏洞利用、复杂攻击环境和可靠性工程中的进步,也解释了为什么限制更严。

OpenAI 会加强网络安全请求监控、拒绝高级攻击能力,并扩大 Daybreak Blue 的防御研究访问。正常安全任务也可能被暂停、要求确认或直接停止。对防御团队来说,提前把授权范围、目标所有权和审计材料准备好,会比反复试探边界更有效。

Hugging Face 事件:别再张冠李戴

Astra 没有参与 Hugging Face 事件。OpenAI 的完整调查称,主要责任模型是不会公开发布的 Internal Model 1(IM1),规模与 GPT-5.6 Sol 相当。GPT-5.6 Sol 的部分 agent 后来复现过利用并复制少量私有评测数据,但 Astra 与那次事件没有直接关系。

涉及这次事件时,应按官方调查区分模型名称,不能把 Internal Model 1 的行为归到 Astra 上。

发布开放范围与 API 价格

下表前两行保留 9 月 3 日发布公告的套餐范围;API 价格采用当前标准速度下的短输入费率,长输入和处理档位会改变费用。实际调用前查看 官方 API 价格。

入口开放范围 / 价格注意事项
发布时的标准版Plus、Pro、Business、Enterprise发布公告采用分批开放,当前以账号入口为准
发布时的 Pro 版Pro、Business、EnterpriseEnterprise 默认需管理员启用
API 标准输入10 美元 / 百万 token超过 272K 输入触发长上下文倍率
API 缓存输入1 美元 / 百万 token缓存写入另计 12.50 美元 / 百万 token
API 标准输出50 美元 / 百万 tokenBatch / Flex 半价,Fast 2 倍价

Work 与 Codex 共享用量,不能把上表 API 美元价格当成订阅余额。额外点数、套餐内额度和速度倍率分别看 官方用量与点数说明;具体剩余额度和重置时间以账号 Usage 页面为准。

当前怎样确认 Astra 的入口与选型?

在 Work 或 Codex 的模型选择器中核对 GPT-6 Astra;需要指定模型与推理强度时,打开 Advanced 或使用 CLI 的 /model。先确认登录账号、工作区和客户端,再看可用选项;工作区权限不会因更改默认模型而自动增加。官方模型说明

普通 Chat 的 GPT-6 日常对话版与 Work / Codex 的模型选项要分别查看。10 月面向更多用户开放的 Chat GPT-6,不表示免费账号也获得了 Astra。具体模型入口、用量和工作区限制以账号显示为准。

持续编程、文档和跨应用工作可同时测试 GPT-6.1 Sol;官方将它定位为以较低成本提供接近 Astra 能力的选择,最困难的任务仍可用 Astra。用相同材料与验收要求比较结果、耗时和用量,具体见 Work / Codex 模型选型指南。

需要办理订阅时,分别查看 Plus 付款教程、Pro 付款与账号确认教程或 Business 管理员与席位指南。

哪些任务值得考虑 Astra?

  • 需要跨网页、表格和桌面软件跑完整流程的人。
  • 经常让 Codex 承接跨天、跨窗口工程任务的开发者。
  • 要读几十万 token 代码或资料,并能承担长上下文成本的团队。
  • 有明确授权和审计流程的安全防御团队。
  • 能复核证明、实验或引用的数学与科学研究者。

如果只是日常问答、翻译或轻量写作,先用账号现有模型做同题对比,再决定是否切换。最好的模型不一定是每个任务里最省时间、最省额度的模型。

常见问题

订阅生效后,在哪里确认能否使用 Astra?

登录订阅对应的账号或工作区,在 Work 或 Codex 中查看模型选择器。看不到 Astra 时,核对客户端版本、登录账号和工作区模型权限;不要为找回模型入口重复购买订阅。

GPT-6 Astra 是什么时候发布的?

OpenAI 在 2026 年 9 月 1 日的路线说明中使用 Astra 名称,9 月 3 日正式发布 GPT-6 Astra。发布时的分批开放安排不等于今天每个账号的可用状态。

99.9% ARC-AGI-3 等于 AGI 吗?

不能画等号。它是这项评测设置下的成绩,OpenAI 没有据此宣布已经实现 AGI;现实任务还要检查可靠性、成本、安全和长期表现。

GPT-6 Astra 上下文有多大?

API 模型页给出的上下文窗口是 1,050,000 token,最大输出 128,000 token。超过 272K 输入 token 的请求适用长输入价格。

有了 GPT-6.1 Sol,还需要 Astra 吗?

GPT-6.1 Sol 适合兼顾能力与成本的持续工作,Astra 仍适合最困难的研究、编程和跨工具任务。应使用自己的任务比较质量与消耗,而不是只按模型名称决定。

为什么正常网络安全任务也可能被停?

Astra 达到 Critical 级网络安全能力,OpenAI 对相关请求采取更严格的安全措施。合法防御任务也应明确目标、授权范围和允许的操作,不能把模型可执行视为已获得操作授权。

参考来源