Die Fähigkeiten von „GPT-6“ Astra werden zum ersten Mal öffentlich vorgestellt, wobei Alumni der Zhejiang-Universität und der Tongji-Universität an der Forschung und Entwicklung mitgewirkt haben.

Gerade eben hat OpenAI auf mehreren Ebenen gleichzeitig Aktionen gestartet, um das nächste Generation-Modell Astra (das legendäre GPT-6) voll auf die Vorstellung vorzubereiten:

Die offizielle Seite hat plötzlich einen langen technischen Artikel veröffentlicht und zum ersten Mal die Fähigkeiten von Astra offengelegt;

Unmittelbar danach hat Sam Altman persönlich einen langen Beitrag verfasst und erläutert, warum Astra so lange nicht veröffentlicht wurde;

Anschließend haben zwei chinesische Forscher nacheinander Stellung genommen und mit ersten Details die bisher nie veröffentlichten internen Testergebnisse vorgestellt.

In nur wenigen Stunden weisen alle Signale in dieselbe Richtung:

Das nächste Flaggschiff-Modell von OpenAI steht kurz vor der Veröffentlichung.

Sam Altman hat in seinem Beitrag mitgeteilt, dass Astra eigentlich schon lange trainiert wurde und die verspätete Veröffentlichung nicht darauf zurückzuführen ist, dass das Modell noch nicht leistungsstark genug ist.

Ganz im Gegenteil: Es liegt daran, dass Astra bereits so leistungsstark ist, dass das Unternehmen gezwungen war, aktiv die Bremse zu ziehen.

Altman beschreibt diese Erfahrung als eine anhaltende Spannung:

Man ist einerseits begeistert von dem Leistungssprung, den Astra mit sich bringt, andererseits besorgt darüber, dass niemand die Folgen dieser Fähigkeiten vollständig vorhersehen kann.

Daher hat OpenAI fast den gesamten vergangenen Sommer damit verbracht, Astra um Sicherheitsmaßnahmen zu ergänzen, Ausrichtung durchzuführen und Schutzmechanismen hinzuzufügen.

Er hat sogar angegeben, dass bei Modellen nach Astra bei Bedarf die Entwicklungstempo aktiv verlangsamt wird, um Zeit für Sicherheits- und Ausrichtungsforschung zu gewinnen.

?? Wie leistungsstark ist Astra eigentlich? Warum ist OpenAI der Ansicht, dass es jetzt veröffentlicht werden kann?

Dieser kürzlich veröffentlichte Technikblog bietet uns möglicherweise einen Einblick.

Fähigkeit zur Erkennung von Sicherheitslücken übertrifft GPT-5.6 Sol, internen Tests erhalten volle Punktzahl

Nach offizieller Angabe ist der Kern der Grund, warum Astra diesmal veröffentlicht werden kann, dass es die Fähigkeitsschwelle der „Cyber-Critical“-Stufe erreicht hat.

Dies ist das erste Modell von OpenAI, das offiziell in diese Kategorie eingeteilt wird.

Die sogenannte „Kritische Stufe“ bedeutet, dass Astra nach Erhalt entsprechender Berechtigungen für Tools und Umgebungen in der Lage ist, selbstständig unbekannte Sicherheitslücken zu finden, Ausnutzungsmethoden zu entwickeln und speziell gehärtete Systeme anzugreifen, ohne dass Menschen schrittweise Anweisungen geben müssen.

Das offensichtlichste Ergebnis ist, dass Astra auf dem öffentlichen Sicherheitslückenausnutzungs-Benchmark ExploitBench eine Erfolgsquote von 100 % erreicht hat.

Öffentliche Aufgaben können es nicht herausfordern, also musste OpenAI vorübergehend einen neuen Testsatz dafür erstellen.

Das Team hat 20 hochriskante V8-Sicherheitslücken gesammelt, die zwischen Juni und August 2026 neu bekannt gegeben wurden.

Diese Sicherheitslücken liegen alle nach dem Wissensstichtag von Astra, sodass die Möglichkeit ausgeschlossen wird, dass das Modell die Antworten nur aus Trainingsdaten auswendig gelernt hat.

Bei diesem neuen internen Test liegt Astra immer noch deutlich vor GPT-5.6 Sol und verbraucht zudem weniger Token.

Jiawei Liu, der an der Entwicklung von Astra beteiligt ist, hat den Unterschied sehr direkt zusammengefasst:

Bei diesem internen Test betrug die Cybersicherheitsfähigkeit von Astra etwa das Vierfache von GPT-5.6 Sol.

Überraschenderweise hat Astra in einem Test zwei Zero-Day-Sicherheitslücken selbstständig entdeckt und ausgenutzt und sie zu einer vollständigen Angriffskette verbunden:

Bei einem gehärteten Browser hat Astra ausgehend von einer HTML-Datei erfolgreich die Sicherheitslücke ausgenutzt, die Sandbox des Browsers verlassen und schließlich Befehle auf dem Hostsystem ausgeführt.

Bei einem gehärteten Betriebssystem hat es zudem lokale Rechteerhöhung durchgeführt und von einem normalen Konto mit niedrigen Berechtigungen bis zur Root-Berechtigung gelangt.

Das bedeutet, dass Astra nicht mehr nur Programmierern hilft, Code zu prüfen und Fehler zu finden.

Es ist nun in der Lage, selbstständig einen hochschwierigen Red-Team-Angriff durchzuführen.

Das ist auch der Grund, warum OpenAI Astra bisher nicht freigeben wollte.

Sobald solche Fähigkeiten für die Verteidigung eingesetzt werden, können sie Sicherheitsteams dabei helfen, von Menschen noch nicht bemerkte Sicherheitslücken schnell zu finden und zu beheben. Wenn sie aber in die Hände von Angreifern gelangen, können sie ebenfalls die Schwelle für die Durchführung komplexer Cyberangriffe erheblich senken.

Allerdings muss dieses Ergebnis mit einer Einschränkung versehen werden.

Das Astra im Test erhielt erweiterte Tools und Umgebungsberechtigungen der Stufe Daybreak Blue, was nicht bedeutet, dass die Standardversion, die normale Nutzer künftig erhalten, über dieselben Angriffsmöglichkeiten verfügt.

Die entsprechenden Ergebnisse stammen derzeit hauptsächlich aus internen Bewertungen von OpenAI und müssen noch von Dritten validiert werden.

Aber zumindest eines ist sicher:

In der Phase von Astra steht OpenAI nicht mehr vor Problemen mit der Leistungsfähigkeit des Modells.

Das Sicherheitsproblem ist nun das Damoklesschwert, das über dem Projekt hängt.

Zwei Sicherheitsschleusen: Schutz vor böswilliger Nutzung und vor unkontrolliertem Verhalten des Modells selbst

Wie kann verhindert werden, dass dieses Schwert unbefugt verletzt?

Die Lösung von OpenAI besteht darin, zwei Risikopfade gleichzeitig abzusichern: Einer schützt vor menschlichen Missbrauch, der andere vor unkontrolliertem Verhalten des Modells.

Erstens: Verhinderung der böswilligen Nutzung von Astra durch Nutzer.

Neben speziellem Sicherheitstraining wird OpenAI zudem Systemklassifikatoren, kontinuierliche Überwachung und Bedrohungserkennung einsetzen, um verdächtige Aktionen in Mehrrunden-Dialogen und lang andauernden Aufgaben zu erkennen.

Bei Cybersicherheits-Jailbreak-Tests erreichte Astra eine Ablehnungsrate von 91,5 % bei gefährlichen Anfragen, während GPT-5.6 Sol nur 59 % erreichte.

Gleichzeitig werden die erweiterten Cybersicherheitsfähigkeiten von Astra nicht direkt allen Nutzern zur Verfügung gestellt. Sie werden zuerst an eine kleine Anzahl von Alpha-Testern übergeben und dann schrittweise durch kontrollierte Projekte wie Daybreak Blue freigegeben.

Zweitens: Verhinderung, dass das Modell selbst vom vorgesehenen Weg abweicht.

Das Risiko hier ist noch verborgener:

Selbst wenn der Nutzer keine böswilligen Absichten hat: Wird das Modell den Aufgabenbereich unbefugt erweitern? Wird es nicht autorisierte Tools aufrufen oder sogar Sicherheitsüberprüfungen umgehen?

OpenAI hat dafür eine Reihe von „Honeypot“-Tests aufgebaut.

Bei sehr schwierigen oder sogar unlösbaren Aufgaben hinterlässt die Testumgebung absichtlich einen unbefugten „Schummel“-Kurzweg: Das Modell kann ehrlich das angegebene Ziel angreifen oder die Berechtigungsgrenzen überschreiten und stattdessen umliegende Testeinrichtungen angreifen, um die Aufgabe zu erledigen.

Das Ergebnis: GPT-5.6 Sol hat in 56 % der Tests versucht, den Kurzweg zu nehmen, Astra hat dies kein einziges Mal getan.

In einem weiteren Test hat Astra, nachdem seine Aktionen vom automatischen Überprüfungssystem abgelehnt wurden, ebenfalls keine gefährlichen Befehle wiederholt oder versucht, die Beschränkungen zu umgehen.

Darüber hinaus wird OpenAI den Inferenzprozess des Modells überwachen.

Sobald ungewöhnliche Tendenzen erkannt werden, kann das System die Aufgabe verlangsamen, anhalten oder sogar direkt beenden.

Obwohl dies mit Kosten verbunden ist (einige normale Aufgaben können dadurch verlangsamt oder sogar fälschlicherweise unterbrochen werden), ist dies nach Ansicht von OpenAI der notwendige Sicherheitsaufwand, um Astra freizugeben.

Allerdings räumt OpenAI auch ein, dass diese Maßnahmen letztendlich nur externe „Bremsen“ sind und die eigene Ausrichtung des Modells nicht ersetzen können:

Echte Sicherheit bedeutet, dass das Modell von Anfang an nie die vorgesehenen Grenzen überschreitet.

Alumnen der Zhejiang-Universität und der Tongji-Universität stehen an der Spitze der Astra-Entwicklung

Um diese Aussage Wirklichkeit werden zu lassen, kommt es letztendlich auf die Menschen an, die das Modell entwickeln.

Obwohl OpenAI die Liste des Astra-Teams noch nicht veröffentlicht hat, sind durch diese öffentliche Äußerung nun mindestens zwei chinesische Forscher, die tief an dem Projekt beteiligt sind, bekannt geworden.

Einer ist der bereits erwähnte Jiawei Liu.

Er ist derzeit Forscher bei OpenAI und hat 2021 seinen Bachelor-Abschluss in Informatik an der Tongji-Universität erworben.

Während seines Bachelor-Studiums hat er an der Entwicklung von HyperPose, einem Hochleistungs-Framework für menschliche Haltungsschätzung, mitgewirkt und war hauptsächlich für die Inferenz-Engine des Modells verantwortlich. Die entsprechenden Ergebnisse wurden auf der ACM Multimedia 2021 vorgestellt, und das Projekt hat damals mehr als 1000 Sterne auf GitHub erhalten.

Anschließend ging er an die University of Illinois at Urbana-Champaign, um einen Doktortitel in Informatik zu erwerben. Sein Doktorvater war der Software-Ingenieurwissenschaftler Lingming Zhang, und sein Forschungsschwerpunkt verlagerte sich allmählich von Hochleistungs-Visionssystemen zu Code-Modellen und Softwaresicherheit.

Während seiner Doktorarbeit hat das von ihm mitentwickelte Tool mehr als 300 schwere Fehler in maschinellen Lernsystemen wie PyTorch und TensorFlow gefunden;

Das Code-Modell Magicoder wurde zudem von Meta Llama 3.1, Google CodeGemma und IBM Granite übernommen.

Nach seinem Doktorabschluss 2025 trat er OpenAI bei, und seine Forschungsthemen sind immer noch konsistent:

Wie man KI dazu bringt, besser Code zu schreiben und auch besser Sicherheitslücken in Code zu finden.