GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

一份模型幻觉率对比显示 Gemini 4 Argon 仅 15%，远低于 Grok 4.7 的 29%、GPT-6 Astra 的 45% 和 Opus 5.5 的 59%。

作者用 GPT-6 Astra 配合 Pollo MCP 上的 Seedance 2.5，制作了急冻人對战弗兰肯斯坦的视频，提示词放在评论区。

作者用 Three.js、Crayon Pro 和 GPT-6 Astra 做出 RAM RUN，玩法是开卡车过沿海大桥、别把货箱颠掉。

这条称 GPT-6.1 Sol 拿到 96.4% 的 ARC-AGI-3 成绩，推理水平接近 GPT-6 Astra，但运行成本便宜 77%。

作者认可 Astra Pro 的跨源检索能力，考虑降到 Pro 100 观望；虽承认模型变差变慢引发对 OpenAI 的批评，但认为插件与联网搜索仍够用。

作者为线下活动准备 Kahoot 题目时，发现 Astra 在一个很简单的问题上答错，被当场「整活」。

作者用智能体集群做可验证优化问题，称 GPT-6 Astra Pro 用 14 小时把记录从 0.1875 推到 0.1665，成本约为上一代模型的六分之一。

OpenAI 借 GPT-6 Astra 推出 Dots，但输入 dot.com 会被跳到 Grok Bot，成了当天的笑点。

韩国 Upstage 新模型 Solar Mini 4 在长文本推理上与 GPT-6 Astra 持平（81%），但 Terminal-Bench 仅 1%。

ValsAI 称在等量人类与 AI 样本下，GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 以更低成本超过了所有专用 AI 文本检测器的准确率。

开发者吐槽 Sol 6.1 能力够强但表达绕、判断力差，怀疑它由 Astra 蒸馏而来，并质疑低价是给企业客户而非消费者。

作者认为 20x 砍到 10x 并非「Sol 更高效」能解释，实质是砍半额度并把用户从 Astra 推向 Sol，省下的成本没还给用户。