OpenAI 的 Astra 在 LAB 幻觉率最低

OpenAI 发布一批由内部前沿模型产出的新数学成果，成果以 GitHub 仓库形式公开，并附论文修订与引用协议，其中许多证明已用 Lean 形式化以便计算机验证。

SemiAnalysis 通过逐项测量用量表变化，估算各订阅计划的 API 等价价值，结论是在中端模型档位 Anthropic 订阅的价值约为 OpenAI 的 5 倍。

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。

OpenAI 发布开放基准 MentalHealthBench，评估 AI 在真实心理健康对话中的表现，由来自 22 个国家、19 种语言的 80 多位持证心理学家和精神科医生共同构建。

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。

OpenAI 宣布其内部 AI 系统给出 Navier–Stokes 存在与光滑性问题的解答，证明初始光滑的流体可在有限时间内形成奇点，并附证明文稿与 Lean 形式化验证。

ARC Prize 报告 OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 Semi-Private 上，Standard harness 得分 62.7%（成本 $26K），Provider Adapter harness 得分 99.9%（成本 $19K），均为 SOTA。