GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

有人称 GPT-6 Astra 通过 Codex 环境在 KiCad 中独立完成 F405 飞控板设计，耗时 3 小时 13 分、消耗 5200 万 token。

一条转述：黄仁勋在 OpenAI 发布 GPT-6 Astra 后公开宣称 AGI 正式到来。

帖子称 GPT-6 Astra 由 10 万+ Grace Blackwell NVLink72 系统训练，另有 40 万 GPU 即将上线。

开发者称用 GPT-6 Astra 做当前 Web 应用项目，原本只求辅助，结果它给出完整可用的项目，自嘲是不是要失业了。

日文晨报合集：Astra 建议用 Low/Medium 推理档、10 万 GPU 训练、能通关 Portal 和 GTA 任务，另有 Claude 与 Meta 动态。

一位设计师表示，此前认为人类手感不会被 Fable 5、Opus 5、GPT-5.6 击败，直到用 Astra 从视觉识别到界面细节全流程生成后才改变看法。

博主称拿到 GPT-6 Astra 早期访问权，让它自动运营一个推特账号直到 token 用尽，结果相当惊人，只是它始终没学会共情。

在重负载、长任务上 Astra 的用量消耗最多降到原来的四分之一到三分之一，质量没有下降。

视频记录三次实测并给出结论，适合想看非英语区上手体验的人。

作者用 Chollet 的 AGI 定义衡量 Astra：具身任务、实时游戏、音频输入都不行，但在纯文本图像 I/O 范围内已接近超人。

日本用户晒出抱着 0 岁婴儿用 Astra 做出的作品，称可交付给客户的提案范围一下子变宽了。

GPT-6 Astra 用 43 分 23 秒生成首尔全市 25 个区、约 26.7 万栋简化建筑模型，可飞行浏览、缩放旋转并切换昼夜。