GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

官方 demo 显示 Astra 能在 KiCad 中摆放元件、走铜线，把原理图变成 PCB 布局；OSWorld 2.0 上比 GPT-5.6 Sol 快 47%。

Artificial Analysis 数据显示 Astra 在编码 agent 任务上比 GPT-5.6 Sol 少用约 3 倍 token，Coding Agent Index 得 67，最高档成本相近但分数更高。

在 ARC-AGI-3 游戏中，Sol 98% 的动作使用推理 token，Astra 仅 27%，暗示 GPT 模型架构可能变化。

LuminaBench 称 Astra 在 Epoch 的 Erdős 开放研究问题上拿到 3% 得分，强调这些不是有标准答案的常规基准题。

同一订阅价下，GPT-6 Astra 每 5 小时只有 3–30 条，GPT-5.6 Luna 却有 250–2000 条，作者据此说订阅买的是推理量而非访问权。

作者提醒 1.05M 是上限而非工作区，超过 272K 输入和缓存翻倍，并给出按 tier 限流、记录缓存命中、按需买推理等七条实操建议。

作者比对模型页、System Card 与 GPT-Red 论文，梳理 Astra 的训练、推理档位与 105 万上下文。

日文调查笔记：英伟达129.3亿美元收购 Hugging Face 的中立性隐忧，以及 OpenAI 限量放出 GPT-6 Astra 并自曝可解释性安全弱点。

一条短视频，用「凡是电脑上能做的，它都能更快做完」概括 GPT-6 Astra 的 computer-use 表现。

OpenAI 员工实测：Plus 订阅下 Astra 做一张桌子约 10–15 分钟、耗不到周额度 15%，一周能做约 6 张。

Zapier 梳理本周三款新模型各自擅长的流程，GPT-6 Astra 以 AutomationBench 41.4% 居首，主推 CRM 对账与合规检查。

印度媒体节目介绍 OpenAI 新模型 Astra，主打软件、研究、网络安全与网页浏览，先给部分机构再扩到 ChatGPT。