GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

以 GPT-6 Astra 发布为引，盘点 OpenAI 的模型、Agents SDK、Codex、ChatGPT Work、语音与记忆治理各层，并列出 Astra 的基准分数。

物理研究基准 CritPt 发布 v2，修订 47 道题后 GPT-6 Astra 以 83.1% 领先，一年前 GPT-5 仅 28.9%。

对比 Pi 的极简可扩展与 DeepSeek Harness 的万物皆插件设计，并引用同一 GPT-6 Astra 下 Terminal-Bench 子集得分 60.32% 对 52.38%。

据称 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna 将以私有预览进入 Google Cloud Model Garden，几周后正式可用。

日文用户提醒 Codex／ChatGPT Work 额度将在日本时间 10 月 23 日凌晨 3 点前重置，建议趁重置前用 Astra Fast 模式消耗额度，并提前准备 Daybreak Blue 访问权限。

新论文测 GPT-6 Astra 于 12 个机器人基准：LIBERO 近饱和、RoboDojo 81.9%，但单次长任务耗约 900 万 token、近 2 小时，真机难纠错。

日文用户称 Copilot 聊天将支持按用量付费调用 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1，感叹「有钱能使鬼推磨」。

作者称在 OpenAI 自建的日常办公数据集 GDPEval 上，1017 版本已明显超过 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra，接近 Fable 5.1，仅次于 Opus 5.5。

发帖者认为把 Astra 只开放给安全研究者是错误，建议改为审核后向 1000 名研究者开放并监控滥用。

有用户认为 GPT-6 Astra 在视觉任务上被严重低估，值得一试。

作者展示用 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 制作的温馨低多边形 3D 游戏 Retro del Sol，支持浏览器多人联机与手机端。

14 模型医疗长文本与 HealthBench Pro 对比：GPT-6 Astra 在 MLCR-AA 并列第一、准确率最高，Anthropic 答案更完整但冗长。