OpenAI выпустила GPT-6 Astra и объявила эру AGI

Разрыв в замерах у Astra не постепенный, а разовый. ARC-AGI-3 — набор задач на перенос правила в незнакомую обстановку, где прежние модели почти не набирали очков: 98,6 % у Astra против 7,8 % у GPT-5.6 Sol и 30 % у Claude Opus 5. На математическом FrontierMath четвёртого яруса 97,6 %, на научном GPQA Diamond 96 %, на инженерном BenchCAD 95,9 %, на программистском DeepSWE 74,1 %.

Отдельно OpenAI показывает работу за компьютером — то, ради чего модель и делали. На наборе OSWorld 2.0 Astra закрывает 72,6 % задач и тратит на задачу 40 минут; у GPT-5.6 Sol 65,7 % и 75 минут. Брокман описывает это как способность «пролетать таблицы, заполнять формы и переходить по страницам — часто быстрее человека».

Модель обучали на самом большом прогоне в истории компании: впервые больше ста тысяч ускорителей, площадка Stargate в Техасе.

Astra стала первой моделью OpenAI, перешедшей «критический» порог по кибербезопасности в собственной рамке готовности компании: при определённых условиях она сама находит неизвестные ранее изъяны в защите и складывает из них рабочую цепочку, без человека. На замере ExploitBench у неё 100 % против 78,5 % у Sol. Из-за этого выпуск сопровождался отдельными ограничениями, а обучение передовых моделей компания на две недели останавливала после случая на Hugging Face и заново закрывала доступ к обучающим задачам. Главный научный сотрудник Якуб Пахоцкий сформулировал это так: рост способностей сам по себе не означает роста управляемости.

Цена по API — 10 $ за миллион входных токенов и 50 $ за миллион выходных, то есть 869 ₽ и 4 344 ₽ по курсу 86,89 ₽ за доллар. У быстрого режима вдвое дороже: 1 738 ₽ и 8 689 ₽. Сам Брокман считает такой счёт устаревшим: «считать токены бессмысленно, нужна цена за задачу».

Доступ открывают ступенями: сначала организациям из программы Daybreak, затем подписчикам ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, через API, AWS Bedrock и Azure.