Gerade wurde GPT-6 spektakulär veröffentlicht! Die Menschheit tritt in die Ära der umfassenden Arbeitsteilung im AGI-Bereich ein.

GPT-6 Astra ist völlig unerwartet erschienen.

Gerade eben hat OpenAI offiziell festgestellt, dass dies „das weltweit intelligenteste Modell ist, das am besten den menschlichen Absichten entspricht“.

OpenAI gab an, dass Astra die Forschungsergebnisse der letzten Jahre in den Bereichen Vortraining, Verstärkungslernen und Modellausrichtung kombiniert und auf vielen Gebieten wie Computernutzung, Webbrowsing, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, wissenschaftliche Forschung und berufliche Arbeit neue Fähigkeitsniveaus erreicht hat.

Im Vergleich zu früheren Modellen, die sich hauptsächlich auf Chatten, Schreiben und Fragenbeantwortung konzentrieren, ähnelt Astra eher einem AI-Agenten, der direkt arbeiten kann: Er kann Tools aufrufen, Software bedienen, Webseiten durchsuchen und komplexe Aufgaben unabhängig erledigen.

Diese Veröffentlichung stellt auch das größte Modell-Upgrade von OpenAI in den letzten Jahren dar.

Laut Aidan Clark, Forschungsleiter von OpenAI, ist Astra eines der größten Trainingsprojekte von OpenAI bisher und auch das erste Modell der neuen Generation, bei dem während des Trainingsprozesses eine große Anzahl früherer Modelle zur Überwachung eingesetzt wird. Dieses Modell wurde erstmals im Stargate-Standort in Texas, USA, mit mehr als 100.000 GPUs vortrainiert.

Greg Brockman, Präsident von OpenAI, äußerte sich sogar direkt: Wenn man in einigen Jahren zurückblickt, ist heute der Beginn des Zeitalters der AGI.

GPT-6 Astra tritt auf die Bühne und will, dass KI die Software übernimmt

Die größte Veränderung von GPT-6 Astra liegt in der Fähigkeit zur Computernutzung.

Obwohl frühere große Modelle Code generieren, Materialien zusammenfassen und Fragen beantworten konnten, gab es dennoch deutliche Einschränkungen, wenn es darum ging, Aufgaben in echten Softwareumgebungen auszuführen. Aufgaben wie das Durchsuchen von Webseiten, das Ausfüllen von Formularen, das Bedienen von Bürosoftware und die Bearbeitung komplexer Abläufe erforderten einen großen manuellen Aufwand.

Astra versucht, dies zu ändern.

OpenAI bezeichnet Astra als das derzeit stärkste Modell für Computernutzung, das Aufgaben wie das Ausfüllen von Online-Formularen, das Aktualisieren von CRM-Daten, das Organisieren von Terminen, die Durchführung von Online-Recherchen und das Generieren von Inhalten in E-Mail- und Dokumenteneditoren erledigen kann. Es kann auch wissenschaftliche Daten analysieren, Diagramme erstellen, Websites erstellen und Frontend-Qualitätstests automatisch durchführen.

In der offiziellen Demonstration zeigte Astra mehrere kreative Szenarien, die der realen Arbeit nahekommen.

Es kann KiCad verwenden, um PCB-Designs durchzuführen und elektronische Schaltpläne in fertigungsgerechte Leiterplattenlayouts umzuwandeln; es kann Bürotools wie Excel und Power BI bedienen; es kann Blender verwenden, um 3D-Modelle zu erstellen und sie weiter in interaktiv durchsuchbare Räume in Unreal Engine 5 umzuwandeln.

Darüber hinaus können wir Astra auch dazu bringen, ein vollständiges Hausmodell ausgehend von Konstruktionszeichnungen zu erstellen: Das Modell erledigt zuerst die 3D-Modellierung in Blender und importiert es dann automatisch in Unreal Engine 5, um eine interaktive Szene zu generieren, die frei erkundet werden kann.

Sogar ein anderer Benutzer kann Ableton über MCP verbinden und Astra dazu bringen, vollständige Musik von Grund auf neu zu erstellen, einschließlich Klangdesign, Instrumentenarrangement und Mischprozessen.

Die Ergebnisse der Benchmark-Tests zeigen auch, dass die Fähigkeit von Astra zur Computernutzung deutlich verbessert ist.

Im OSWorld 2.0-Test erreichte GPT-6 Astra eine Punktzahl von 72,6 %, höher als die 65,7 % von GPT-5.6 Sol. Im Agents' Last Exam-Test erreichte Astra eine Punktzahl von 59,3 %, höher als die 55,5 % von Claude Opus 5 und die 53,6 % von GPT-5.6 Sol.

Darüber hinaus hat OpenAI auch den Codex-Harness gleichzeitig aktualisiert.

In der Vergangenheit war eines der größten Probleme von KI-Programmieragenten, dass sie bei lang andauernden Aufgaben leicht den Kontext verlieren konnten. Bei einer großen Entwicklungsaufgabe, die mehrere Stunden dauert, konnte das Modell vergessen, warum es zuvor einen bestimmten Codeabschnitt geändert hat, oder Einschränkungen übersehen, die der Benutzer zu Beginn vorgegeben hat.

Astra führt eine neue Methode zur Kontextverwaltung ein.

OpenAI gab an, dass Codex nicht mehr ausschließlich auf komprimierte Zusammenfassungen angewiesen ist, um den Verlauf zu speichern, sondern Notizen über verschiedene Kontextfenster hinweg speichern und nach vorherigen Nachrichten und Toolausgaben suchen kann, um so frühere Anforderungen, Testergebnisse und Änderungsprotokolle zu finden.

Gleichzeitig kann Astra Aufgaben, die nicht von der Antwort des Benutzers abhängen, weiter vorantreiben, während er auf die Antwort des Benutzers wartet. Wenn ein Problem das Endergebnis beeinflusst, wartet das Modell auf die Bestätigung des Benutzers; wenn der Einfluss gering ist, führt es die Ausführung auf der Grundlage vernünftiger Annahmen fort.

Kurz gesagt: Früher konzentrierten sich die Menschen mehr darauf, ob das Modell genaue Antworten geben kann; in Zukunft wird der Unterschied darin bestehen, ob es eine vollständige Arbeit unabhängig erledigen kann.

Code, Mathematik und Wissenschaft werden zum neuen Schlachtfeld von GPT-6 Astra

OpenAI möchte, dass Astra nicht nur ein Effizienzwerkzeug ist, sondern in die zentralen Arbeitsabläufe von Unternehmen einfließt.

Die Softwareentwicklung ist einer der Bereiche mit dem intensivsten Wettbewerb.

OpenAI bezeichnet Astra als das derzeit stärkste Modell für Softwareentwicklung.

Im Terminal-Bench 4.0-Test, der Tests in Terminalumgebungen untersucht, erreichte Astra eine Punktzahl von 57,7 %, deutlich höher als die 37,3 % von GPT-5.6 Sol, während die erwarteten API-Kosten pro Aufgabe niedriger sind als bei Sol und Claude Fable 5.1. Im DeepSWE v1.1-Test erreichte Astra eine Punktzahl von 74,1 %.

OpenAI betont mehr die Leistung von Astra in komplexen realen Entwicklungsumgebungen.

Der Partner Jane Street gab an, dass Astra im Szenario des Agent-Programmierens für Entwickler leichter verständlich ist, während der generierte Code weniger Iterationen erfordert, um Produktionsqualität zu erreichen.

Die Punktzahl im ARC-AGI-3 erreichte 99,9 %

Der KI-Schöpfer Pietro Schirano zeigte den Prozess, bei dem Astra 3D-Modelle und Animationen aus Bildern generiert und ein vollständiges Unterwassererkundungsspiel mit einer einzigen Zielanweisung erstellt, das 3D-Elemente, Ton und interaktives Gameplay enthält.

Ein anderer Benutzer Chris gab an, dass sich die Leistung von Astra in der Unity-Umgebung im Vergleich zu früheren Versionen deutlich verbessert hat: Es kann vorhandene Ressourcen direkt nutzen, um Stadtszenarien zusammenzubauen und Inhalte zu generieren, die dem echten Spieleentwicklungsprozess näher kommen.

Die wissenschaftliche Forschung ist ein weiterer Schwerpunkt, in dem Astra seine Fähigkeiten unter Beweis stellt.

OpenAI gab an, dass Astra im FrontierMath Tier 4-Test ein Ergebnis von 97,6 % und im GPQA Diamond-Test für wissenschaftliches Denken 96,0 % erreicht hat.

Dieses neue Modell war auch an der mathematischen Forschung beteiligt. OpenAI gab an, dass Astra dazu beigetragen hat, die Forschung zum Problem der Primzahllücken voranzutreiben, wobei eines der Ergebnisse die bekannte Obergrenze für den Abstand zwischen unendlich vielen Primzahlpaaren weiter verkleinert hat.

In tatsächlichen wissenschaftlichen Forschungsprozessen beantwortet Astra nicht nur wissenschaftliche Fragen, sondern kann direkt in professionelle Softwareumgebungen einsteigen, um Daten zu analysieren. Zum Beispiel kann es die Qualität der Genomsequenzierung prüfen, genetische Veränderungen analysieren und Forschern helfen, die weitere Forschungsrichtung zu bestimmen.

Allerdings hat die am meisten beachtete Fähigkeit von Astra auch die größte Sicherheitskontroverse ausgelöst.

OpenAI gab an, dass Astra den „Schwellenwert für kritische Cybersicherheitsfähigkeiten“ in seinem Preparedness Framework erreicht hat.

Im ExploitBench-Test erzielte Astra eine 100%-Punktzahl, höher als die 78,5 % von GPT-5.6 Sol; im ExploitGym-Test erreichte Astra eine Erfolgsrate von 42,4 %, höher als die 30,3 % von Sol.