GPT-6 Astra 指令遵循大幅提升

我不明白为什么人们认为 Google 需要一个"Astra"级别的模型才能重回牌桌 gemini 4 pro 不需要那个 如果它只是与 opus 5 和 gpt-5.6 sol 持平，同时更便宜、更快、提供更高的限额，那就足以赢回大量市场份额 这些模型如此庞大且昂贵，商业模式根本不可持续

openai 需要把 GPT-6 Astra 的定价降到 Tera 级别，否则将没有足够的算力支撑新的用户群体 pro 20x 订阅已连续 9 天对新用户关闭 我同意 Astra 的适用范围要广得多，但即便在这个价位上，算力仍然不足以支撑所有人

openai devday 的炒作已经开始了。 gpt-6 sol 本周被推迟后，应该在 devday 之前发布 对于 devday，我期待另一个千禧年大奖难题的解决方案，也许还有他们与 jony ive 合作的硬件的首次演示 我也希望我们能得到 gpt-6 luna

已经有这么多被炒作的 Gemini 4.0 演示了 但谷歌还需要更多时间，尤其是在后训练方面。我不认为他们想发布一个连 fable 5.1 和 gpt-6 astra 都打不过的模型 如果他们想跟上节奏，就需要这些热度，所以让他们慢慢来吧

GPT-6 Astra 帮助解决了一个自 2017 年以来悬而未决的数学开放问题，这也是 FrontierMath 首个"重大进展"级问题。Astra 并非找到反例，而是证明了反例不可能存在，并开发了证明这一结论的核心机制。据称该模型还提出了主要思路与证明，包括一种新的投票规则。

GPT-6 Astra 在完全智能体化的 ML 基准 WeirdML v3 上以 42% 得分、$27 成本、153k 输出 token 击败 Fable 5.1 的 26%、$32、251k 输出 token，效率差距明显。

Sam Altman 表示： "GPT-5.5 大概相当于一位普通数学教授的水平，5.6 相当于排名前 1-2% 的数学教授--而 Astra 之后的内部模型能做到连最顶尖的数学家都做不到的事" 数学领域经历了异常快速的起飞，但无论按哪种定义，这都是一次快速起飞

OpenAI 将推出完整的 GPT-6 系列模型，不同规模（Sol/Terra/Luna），均从 Astra 蒸馏而来 但先发布了 Astra，以把热度集中在一款模型上 鉴于 Astra 的销售表现和算力限制，我完全能想象他们不会把 GPT-6 Sol 压太久

sam正在为周四的重大发布造势 我猜首先亮相的是GPT-6 Sol：编程能力+更长的智能体工作流，而Astra在复杂推理和判断方面仍然更强 随后是Terra和Luna，最终是自Astra发布以来一直有传闻的那个持久性长时程GPT-6变体

GPT-6 Astra 强大得离谱 我能用它做的事，以及它让工作流自动化变得如此简单，让我觉得它可以自动化普通办公室员工的大部分工作 你不需要特殊工具或不同的软件。只需向 Astra 解释流程，剩下的它来做