OpenAI представила GPT-6 Astra — новое флагманское поколение модели, ориентированное на автономную работу над сложными многошаговыми задачами. Акцент сделали на программировании, исследованиях, работе с инструментами и других сценариях, где модель должна не просто ответить на запрос, а самостоятельно пройти длинную цепочку действий.
OpenAI представила GPT-6 Astra — новое флагманское поколение модели, ориентированное на автономную работу над сложными многошаговыми задачами. Акцент сделали на программировании, исследованиях, работе с инструментами и других сценариях, где модель должна не просто ответить на запрос, а самостоятельно пройти длинную цепочку действий.При этом Astra стала первым релизом OpenAI, который компания классифицировала как Critical по кибервозможностям в рамках собственного Preparedness Framework. Это максимальный уровень в текущей классификации OpenAI. В одном из тестов Astra получила 100% на ExploitBench — оценке, которая проверяет способность создавать эксплоиты для известных уязвимостей.По определению компании, порог Critical достигается, если модель способна без пошагового руководства человека находить и разрабатывать рабочие эксплоиты для ранее неизвестных уязвимостей в защищенных системах либо самостоятельно строить и выполнять новые end-to-end стратегии кибератак против хорошо защищенных целей.
Astra должна лучше соблюдать ограничения
Параллельно с ростом возможностей OpenAI тестировала поведение модели в ситуациях, где у нее есть соблазн обойти ограничения.В наборе cyber-jailbreak тестов Astra отказалась от 91,5% запрещенных запросов, тогда как GPT-5.6 Sol — от 59%. В отдельном тесте с «ловушками» вокруг инфраструктуры Astra не пыталась обращаться к приманочным целям, тогда как Sol без продакшн-защит делала это в 56% случаев. OpenAI подчеркивает, что эти цифры получены в специально созданных условиях и не описывают обычную работу моделей с включенными production safeguards.Для Astra также ввели отдельный мониторинг действий и рассуждений. Система анализирует цепочку действий модели и обращения к инструментам и может автоматически остановить потенциально несанкционированную активность. OpenAI признает, что такие механизмы иногда будут останавливать и легитимную работу, особенно в длинных агентных сценариях.Обучение Astra пришлось замедлять
Безопасность Astra повлияла даже на процесс обучения. После инцидента с Hugging Face OpenAI на две недели приостанавливала часть frontier training, чтобы усилить изоляцию вычислительной инфраструктуры, сетевые ограничения, мониторинг и alignment training.Более крупные RL-запуски для последующих версий Astra оставались на паузе дольше. 28 августа OpenAI возобновила крупный frontier RL-run, после того как новые требования безопасности были внедрены в тренировочную среду. При этом некоторые небольшие экспериментальные запуски компания продолжает временно откладывать.Конечно же, новые математические задачи
Еще до запуска Astra OpenAI опубликовала результаты работы внутренней версии модели над десятью математическими и теоретико-компьютерными задачами, включая проблемы, которые долгое время оставались нерешенными.Для этих результатов компания предоставила формально проверяемые доказательства в Lean 4. Это важное отличие от обычного benchmark: корректность доказательства можно проверить машиной, а не просто принять на веру утверждение разработчика.Поэтому опубликованные результаты лучше интерпретировать как демонстрацию способности модели работать над исследовательскими задачами, а не как универсальный рейтинг интеллекта.А как же AGI?
Брокман завершил презентацию Astra словами «Welcome to the AGI era». Универсального критерия, по которому Astra можно было бы независимо объявить AGI, компания не представила.Итог: Astra значительно усиливает автономную работу моделей, особенно в программировании и кибербезопасности, но одновременно требует новых ограничений, мониторинга и более сложной инфраструктуры безопасности.Именно это отличает нынешний релиз от обычного обновления LLM: по мере роста возможностей OpenAI приходится одновременно масштабировать не только вычисления и обучение, но и системы контроля над действиями самой модели.