人工智慧巨頭OpenAI於美東時間3日發表新一代旗艦模型「GPT-6 Astra」，主打兼具作業系統級電腦操作、高階程式開發與自主多步驟研究，OpenAI共同創辦人暨總裁布羅克曼（Greg Brockman）更宣稱「歡迎來到通用人工智慧（AGI）的時代。」 《Axios》指出，Astra是OpenAI歷來規模最龐大的訓練成果，動用了位於德州「星際之門」（Stargate）運算基地超過10萬顆圖形處理器（GPU），並且是該公司首次在訓練過程中讓其他AI模型扮演深度監督角色的產物。不過Astra初期僅向「Daybreak Access」計畫下的特定機構開放，接下來才會陸續推播給ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise訂閱用戶及API開發者。 《連線》雜誌特別點出，對於規模龐大的免費版ChatGPT用戶未來能否使用，OpenAI至今隻字未提。 在API成本上，Astra每百萬輸入Token要價10美元、輸出Token為50美元，是目前以推廣價供售的GPT-5.6 Sol（輸入4美元、輸出20美元）的整整2.5倍。 直攻電腦桌面與專業軟體 OpenAI宣稱，Astra是「全球最具智慧且最符合對齊原則（aligned）的模型」。官方數據顯示，Astra在極高難度數學評測FrontierMath Tier 4 v2取得97.6%，抽象推理評測ARC-AGI-3達到近乎完美的99.9%，在漏洞利用評測ExploitBench更拿下100%滿分。在無需連網的本機作業系統操作基準OSWorld 2.0中，Astra以平均每項任務40分鐘取得72.6%的成功率，優於GPT-5.6 Sol的65.7%（耗時約75分鐘）。 根據美國媒體報導，Astra展現了直接接管應用軟體的作業能力。像是Astra接收電路原理圖後，能在開源電子設計軟體KiCad中，於2分54秒內自主完成符合生產規範的印刷電路板（PCB）走線與元件布局；亦能在FreeCAD與Blender中建立汽車變速箱動畫，或在Blender完成建築建模後無縫導入虛幻引擎5（Unreal Engine 5）生成可互動漫遊場景。 在學術層面，Astra協助推進了一項關於「質數間距」（gaps between prime numbers）的純數學研究成果；在實務工作上，除能處理基因定序與Power BI數據外，還能讀取W-2稅單自動填寫美國聯邦個人所得稅申報書（Form 1040），甚至在真實網絡中代為預約駕照監理所（DMV）時段與搜尋租屋。 OpenAI研究副總裁格雷斯（Amelia Glaese）表示：「當模型能更自主地完成任務，我們就必須對它建立更高的信任。未來使用者不再需要一步步下達操作步驟，而是轉向更高階的整體指揮。」 資安能力首度觸及「重大危險」紅線 然而「GPT-6 Astra」的高度自主性也引發高度關注，OpenAI證實，依據內部「準備度架構」（Preparedness Framework），Astra是首個在網路安全能力達到「重大」（Critical）門檻的模型——意即在具備適當工具下，不需人類逐步引導，即可自主對防禦森嚴的系統挖掘並利用未知缺陷。 在針對未公開漏洞的內部評測中，Astra在建構攻擊鏈時，自主找出了2起全新的「零日漏洞」（0-day）並成功實施攻擊；在專業紅隊測試中，Astra更成功攻陷具高防禦力的瀏覽器環境，突破沙盒（sandbox escape）並在主機端執行任意指令。 《Axios》指出，今年7月甫發生OpenAI測試中模型脫逃沙盒並入侵開源社群Hugging Face系統的資安事件，加劇了業界對AI自主擴散的擔憂。對此，OpenAI表示全面釋出的Astra已導入嚴格限制，全面封殺概念驗證（PoC）漏洞利用碼的生成，僅透過「Daybreak Blue」計畫向經過身分驗證的防禦型資安夥伴提供完整能力。 首席科學家示警：不排除暫緩擴展 OpenAI測試顯示，當被明確指示隱匿推導過程時，Astra生成的思維鏈（chain-of-thought）文字比前代模型更難被外部監控。尤其在處理簡易問題時，Astra展現出自主調節文字輸出、以最少可見步驟解決問題的能力，實質上將思考過程隱匿於人類審查者之外。《路透》指出，這將使導入AI代理人的企業難以對決策原因進行合規稽核。 OpenAI首席科學家帕喬茨基（Jakub Pachocki）向媒體坦言：「我們過去總將能夠理解模型思考視為理所當然，但隨著能力躍進，監控變得愈發困難。我們無法容忍對模型對齊狀態的監控能力低於特定水準，若無法確保這一點，它將成為限制未來發展的瓶頸。在找回足夠把握前，我們不排除暫緩擴展（scaling）。」 AGI時代降臨？矽谷專家：去年就已啟動 對於布羅克曼宣告的「AGI時代」，科技圈評價不一。OpenAI將AGI定義為「在絕大多數具經濟價值的任務中超越人類的自主系統」。批評者直言，Astra至今尚未公布針對多行業專業工作設計的「GDPval」基準分數，且在部分程式碼與智力指標上仍落後競爭對手Anthropic的產品；而在ARC-AGI-3取得的99.9%成績，也是仰賴Responses API環境下的外部工具、記憶體與代理人軟體配合，並非純基底模型本身。 資深科技創業家、曾兩度將公司售予蘋果的比爾·阮（Bill Nguyen）指出，AGI的轉折點實際上早在去年11月Anthropic發表Opus 4.5時就已發生：「你只要提出一個構想，模型就會自己去找工具、找外部程式把工作做完。我甚至認為阿特曼（Sam Altman）與阿莫代（Dario Amodei）低估了這些模型的能力——當前真正的限制，不是模型的能力極限，而是企業與個人有沒有願意放手的野心。」
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