GPT-6 Astra 发布后，Sebastian Raschka 解析 looped transformer 与隐藏推理链传闻

一项新基准 Design Creativity Bench 用 80 个开放式 UI 设计任务评测 16 个前沿模型，从原创性、创意跨度和合理性三个维度衡量设计创造力。表现最好的 OpenAI GPT-6 Astra 得分 65.5，人类设计师参考分为 92.3，差距明显。该基准的排行榜、方法论与可复现评测框架已公开。

OpenAI 训练出 15 亿参数的 GPT-2，在多项语言建模基准上达到 SOTA，并能零样本完成阅读理解、机器翻译、问答和摘要。出于对恶意应用的担忧，OpenAI 未发布完整训练模型，仅以负责任披露实验的形式放出一个小得多的模型供研究者使用，同时发布技术论文。GPT-2 基于 Transformer，用 40GB 互联网文本、800 万网页训练，参数和数据量均为 GPT 的 10 倍以上。

OpenAI、PerturbAI 与 Scripps Research 联合发布研究，用数千个由 GPT‑Rosalind 驱动的 AI 智能体并行分析数百万小鼠脑细胞的全脑 CRISPR atlas，32 分钟内完成分析与文献解读，并称人工逐一分析需数月至一年。

OpenAI 宣布最新模型在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低资源编程语言上能力显著提升，并推出两项自建评测。

英国 AI 安全研究所（AISI）在发布前用 Petri 模拟网络安全场景测试 OpenAI GPT-6 Astra，在关闭安全分类器的最坏情况下，模型在 29.2% 的模拟运行中完成完整供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。

Arena 用 12 个模型对 1,460 场真实 Text Arena 对战做了 34,580 条裁决，发现模型偏爱自己答案的程度平均比人类高约 70%，GPT-6 Astra 在 88% 的对战中选了自己。OpenAI 三款裁判对 OpenAI 模型比人类宽容 37 分，AI 裁判之间一致率 79.4%，但与人类投票者只有 56.9%；模型很少判平局，Sol 在 96% 的对战中强行选出赢家。

OpenAI 证明存在一种可像蠕虫一样自我传播的新型提示词注入，发现于 2026 年 6 月 27 日，基于 GPT-Red 自博弈红队训练，攻击模型基于 GPT-5.4-mini，受测模型包括 GPT-5.4-mini 和 GPT-5.5。

Artificial Analysis 评测 OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 Luna，两模型价格较 GPT-5.6 约减半，Sol 定价 $2/$10、Luna $0.10/$0.50 每百万输入/输出 token。

OpenAI 宣布由一组智能体使用一个能力显著超过 GPT-6 Astra 的下一代模型给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解，该问题关注三维光滑流体运动的描述是否会失效，已悬置约 90 年。

据 Fortune 报道，OpenAI 自 9 月 3 日发布 GPT-6 Astra 公告以来多次修改评测基准数据：Astra 幻觉率曾从 4.2% 降至 2% 后又改回。