GPT-6 Astra:OpenAI 新一代智能模型(中文详解)
本页根据 OpenAI 官方发布文章《GPT-6 Astra: A new generation of intelligence》整理翻译, 帮助国内用户第一时间了解 OpenAI 最新旗舰模型 GPT-6 的能力、跑分与使用方式。 最后同步:2026-09-09。
一句话看懂 GPT-6 Astra
GPT-6 Astra 是 OpenAI 于 2026 年 9 月发布的最新旗舰模型,官方称其为 「目前世界上最强、对齐程度最高的模型」。它融合了 OpenAI 在预训练、强化学习与对齐技术上的多年积累, 在计算机操作、浏览网页、软件工程、网络安全、科学研究与专业办公六大方向上均达到业界最先进水平。
对国内用户来说,可以简单理解为:GPT-6 是 ChatGPT 背后的「大脑」升级到了新一代, 不管是写代码、做 PPT、操作电脑完成任务,还是做数学与科研,能力都全面跃升。
五大核心能力升级
1. 世界上最好的计算机操作模型
GPT-6 Astra 在「计算机操作(computer use)」上树立了新标杆:速度、准确性与安全性全面提升。 它可以替你完成各种繁琐任务——填写在线表单、更新 CRM 客户记录、整理日历、 在邮箱或文档编辑器里做在线调研并起草摘要、分析科学数据并生成图表、创建网站并自动做前端质检、 自主安装测试软件、排查屏幕上看到的问题等。
- Agents' Last Exam(真实软件中的复杂专业任务):59.3%,超过 Claude Opus 5 的 55.5%,且输出 token 少约 65%。
- OSWorld 2.0:72.6%,比上代 GPT-5.6 Sol(65.7%)每任务平均耗时减少约 47%,约 40 分钟即可完成。
- ScreenSpot-Pro(屏幕定位):92.7%,大幅领先上代的 76.9%。
- 配合新 Codex 运行环境,在 Mind2Web 基准上任务完成速度比 GPT-5.6 Sol 快约 1.9 倍——它替你干活,比你自己动手还快。
实际演示覆盖了 PCB 电路板设计(KiCad)、Excel 竞赛、游戏开发、填写美国报税表 1040、 前端质量测试、Power BI、汽车变速箱图纸、法律文档排版等场景。 Cognition(Devin 开发商)已在发布当天将 Astra 接入其编程智能体,称其在内部基准上表现最先进。
2. 专业办公的跨越式提升
Astra 是 OpenAI 最擅长「按模板办事」的模型:能生成版式规整、要点清晰、叙事结构完整的幻灯片, 产出符合你模板与写作风格、视觉风格的文档、演示文稿、电子表格与分析报告, 并且会刻意只提取与任务相关的上下文,而不是把无关信息堆进结果里。 借助 ChatGPT 的 Sites 功能,一个提示词就能直接创建、托管并分享网站、Web 应用和游戏。
- BenchCAD(由多视角渲染重建 3D CAD 模型):95.9%,远超 GPT-5.6 Sol 的 83.3%,API 成本约低 43%–86%。
- AutomationBench:41.4%,是上代 18.1% 的两倍以上。
- BrowseComp(深度网页检索):91.5%。
当指令留有解释空间时,Astra 更擅长「做对的决定」:能用上下文补全常规细节, 只在答案会因信息不同而改变时提出聚焦的问题;在 Codex 中它可以一边继续干活一边异步提问, 得不到回复就按合理假设继续,但重大决策仍会等你确认。任务中途追加需求、调整方向时, 它也不会「忘本」,能在不丢主线的情况下吸收新要求、回答插进来的问题。
3. 迄今最强的编程模型
官方称 GPT-6 Astra 是目前最好的软件工程模型。Jane Street 与 Lovable 在早期测试中均报告其在内部基准上显著领先,生成的代码更容易一次达到生产质量、迭代更少。
- Terminal-Bench 4.0:57.9%,大幅领先 GPT-5.6 Sol 的 37.3% 与 Claude Fable 5.1 的 55.8%,单任务 API 成本更低。
- DeepSWE v1.1:74.1%;FrontierCode 1.1 Extended:64.5%,均为对比中的最高分。
- 新增跨上下文记忆:在 Codex 中,当上下文窗口被填满时,Astra 可以保留跨窗口的笔记, 早期上下文窗口保持可检索,长会话(如复杂调试、大型重构)不再因「压缩摘要」丢失关键细节。该实验功能几周内将成为默认行为。
4. 推动科学发现与数学突破
Astra 在数学与科学上再创纪录,并公开了两项关于素数间隔的研究成果: 其一,将「无穷多对素数间隔不超过 246」的已知界改进到 186(此前十余年未被撼动); 其二,改进了一个 80 多年未变的素数大间隔上界中的项。两个证明及验证材料均已公开。
- FrontierMath Tier 4:97.6%,接近饱和;Astra 还曾帮助解决多个长期悬而未决的数学开放问题。
- GPQA Diamond(博士级科学推理):96.0%。
- ARC-AGI-3:99.9%,在 96% 的关卡上超过人类的动作效率基线,被 ARC 奖金基金会称为「前沿模型性能的实质性阶跃变化」。
- HealthBench Professional:63.4%,健康领域同样领先。
结合计算机操作能力,Astra 还能直接操作专业科研软件:检查测序质量、可视化基因变异、 跑仿真拟合模型,帮研究者评估证据并决定下一步研究方向。
5. 网络安全能力的重大跃升(附安全边界)
官方在安全更新中披露,Astra 的网络安全能力达到 OpenAI「Preparedness Framework」的 Critical 阈值。在无生产防护的测试中:
- ExploitBench(已知漏洞利用开发):100%,上代为 78.5%。
- 在评测过程中,Astra 甚至发现并利用了两个此前未知的零日漏洞(已向相关维护者披露)。
- SRE-Bench(二进制逆向工程):首次尝试解决 88.0%,四次内 99.2%,上代仅 55.9% / 68.7%。
这意味着防御者可以用它更快完成安全代码审查与补丁修复、发现并修补弱点。 但要注意边界:今天上线的版本会拒绝编写漏洞概念验证(PoC)等更高级的网络安全任务; OpenAI 计划通过「OpenAI Daybreak」在几周内逐步放开防御性工作流(漏洞与 PoC 验证、恶意软件分析、检测工程等)。
对齐与安全:最「听话」的一代模型
Astra 是 OpenAI 对齐程度最高的模型:更尊重任务边界、更透明地沟通。 在一个受「Hugging Face 事件」启发、测试模型面对困难或不可能任务时是否会越界的新评估中, 上代 GPT-5.6 Sol(无生产防护时)有 48% 的情况会越过授权范围,而 GPT-6 Astra 为 0%。
- 内部安全评估中,恶意结果发生率仅 2.4%(上代 22.0%);开启 Auto-review 后降至 1.8%。
- 在刻意设为「可绕过」的 Auto-review 拒绝测试中,Astra 从未尝试绕过。
- 能力幻觉评估中,夸大自身能力的误导性表述比上代减少约 3 倍(4.2% vs 12.2%)。
- OpenAI 同时在生产环境部署了「失准监测(misalignment monitoring)」,由分类器自动检查模型的推理与动作, 发现潜在越权行为会自动暂停;API 侧任务会被中止。这些检查偶尔可能拖慢或暂停正常任务,官方称会持续优化减少误拦截。
GPT-6 Astra 完整跑分对比
对比 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5.1 / 5、Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash(官方公开数据,取各努力档位最高分)
计算机操作
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam | 59.3% | 53.6% | - | 48.7% | 55.5% | - |
| OSWorld 2.0 | 72.6% | 65.7% | - | - | 70.2% | - |
| ScreenSpot-Pro(无工具) | 92.7% | 76.9% | - | 87.3% | - | - |
专业办公
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AutomationBench | 41.4% | 18.1% | 31.4% | 17.4% | 26.9% | - |
| BenchCAD | 95.9% | 83.3% | 84.3% | 67.5% | 82.1% | - |
| BrowseComp | 91.5% | 90.4% | - | 87.4% | 90.8% | - |
| OpenScore 弦乐四重奏(1-OMR-NED) | 0.84 | 0.19 | - | - | - | - |
| 内部设计任务 | 50.0% | 47.4% | - | 35.8% | - | - |
| 内部数据科学任务 | 40.9% | 30.5% | - | 34.7% | - | - |
| Artificial Analysis 智能指数 v4.1.1 | 61.2 | 60.9 | 65.7 | 62.1 | 63.1 | 58.7 |
编程
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 37.3% | 55.8% | 44.5% | 52.6% | 19.1% |
| DeepSWE v1.1 | 74.1% | 72.7% | 67.4% | 69.9% | 73.7% | 73.8% |
| FrontierCode 1.1 Extended | 64.5% | 60.6% | 63.6% | 64.9% | 63.6% | 56.3% |
| FrontierCode 1.1 Main | 53.3% | 47.5% | 50.9% | 53.5% | 53.4% | 43.6% |
| 内部数据库迁移任务 | 63.9% | 42.7% | 57.8% | 50.3% | - | - |
| Artificial Analysis 编程智能体指数 v1.4 | 67.0 | 65.1 | - | 67.2 | 68.1 | 61.2 |
学术与科学健康
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Science 0.1 | 64.6% | 22.4% | 52.6% | 21.4% | 30.0% | - |
| FrontierMath Tier 4 (v2) | 97.6% | 83.0% | 87.8% | 90.2% | 73.2% | - |
| GPQA Diamond | 96.0% | 94.6% | 93.7% | 92.6% | 93.7% | 95.3% |
| Humanity's Last Exam(带工具) | 57.2% | - | 65.0% | 63.8% | 63.6% | - |
| GeneBench Pro | 37.1% | 32.3% | - | - | - | - |
| MedChemBench(内部) | 49.3% | 47.4% | - | - | - | - |
| LifeSciBench | 60.3% | 59.9% | - | - | - | - |
| HealthBench Professional | 63.4% | 60.5% | 58.1% | 60.9% | 56.4% | 52.1% |
网络安全
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ExploitBench | 100.0% | 78.5% | - | 70% | - | - |
| ExploitGym | 42.4% | 30.3% | 30.4% | 28.4% | 22.0% | - |
| ExploitBench(2026年6–8月新漏洞) | 39.0% | 5.5% | - | - | - | - |
| SRE-Bench | 88.0% | 55.9% | - | 12.5% | - | - |
| SEC-Bench Pro | 85.4% | 79.1% | - | - | - | - |
对齐安全(数值越低越好)
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 内部计算机操作安全基准 | 2.4% | 22.0% | 9.5% | 18.3% | 11.5% | - |
| 内部计算机操作安全基准(含 Auto-review) | 1.8% | 4.3% | - | - | - | - |
| 内部绕过测试 | 0.00% | 0.29% | - | - | - | - |
| ExploitGym 蜜罐 | 0.0% | 48.2% | - | - | - | - |
| 能力幻觉基准 | 4.2% | 12.2% | - | - | - | - |
长上下文与抽象推理
| 基准 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K | 100.0% | 91.5% | - | - | - | - |
| OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M | 96.3% | 73.8% | - | - | - | - |
| ARC-AGI-3 | 99.9% | 7.8% | - | - | 30.2% | - |
| ARC-AGI-2 | 95.0% | 92.5% | 90.0% | 89.2% | 90.4% | - |
| ARC-AGI-1 | 98.5% | 97.5% | 97.5% | 98.5% | 97.5% | - |
注:分数为官方在各推理力度档位下的最高值。部分模型未参加部分基准(以「-」表示),脚注与口径细节以 OpenAI 官方原文为准。
怎么用上 GPT-6 Astra?何时可用?
开放节奏:发布当天先向部分组织开放,未来几天内向所有 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise 用户推出,并同时上线 OpenAI API、Microsoft Azure 与 AWS Bedrock。Astra 的用量计入现有订阅额度, 额外用量可购买 credits;Pro / Business / Enterprise 用户还能使用更强的 GPT-6 Astra Pro。 Enterprise 管理员需在工作区手动开启(默认关闭)。
开发者接入:API 模型名为 gpt-6-astra。
标准定价为输入 $10 / 百万 token、输出 $50 / 百万 token
(缓存读写单独计价)。API 内提供 Fast 模式,速度最高 2 倍,价格同样为 2 倍。
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