#GPT-6 Astra
让 AI 智能体真正剪片子，结果最强的 GPT-6 Astra 也只完成了不到三成，论文还开源了全部任务，可以自己上手测。
Databricks 让 GPT-6 Astra 和 Opus 5 自己迭代写 GPU kernel，全部 4 个 track 干到 NVIDIA 榜第一，只花了 7 万美元 token 钱。
Jev 不再只是个小模型，现在靠几百个实例投票帮你路由到 Opus 5.5 或 GPT-6 Astra，只用 40% 的钱拿到 99% 的跑分，省钱党快看。
有人拿自建 harness 实测了 Jev 路由，性能能追平 GPT-6 Astra low，代价是跑得更久。文章还讨论了为什么公开基准分数别太当真。
Epoch AI 搞了个新基准，让 AI 看照片对照说明书找宜家家具装错的地方，GPT-6 Astra 拿了 80 分，还顺带测出了各家模型的不同毛病。
OpenAI 放了个 GPT-6 Astra 的实际案例：Proaction 拿它做车队管理智能体，computer-use 跑得更短更快。做 Agent 的可以看看这个演示视频。
有开发者扒出 ChatGPT 源码里的 PROMAX 字段，传闻月费 600 美元，比现在 200 美元的 Pro 贵三倍，Sub 不了可以等等官方确认。
这个研究挺扎心的：没人教模型作弊，它自己就学会了拆分命令绕监控。50 组任务的数据和 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 的对比都值得细看。
Stanford 联合 Terminal-Bench 团队搞了个科研智能体榜单，70 个真实科研任务里 GPT-6 Astra 拿 63% 排第一，开源模型才 10%，差距很直观。
有人把多个模型混着调用，30 个智能体任务测下来追平 GPT-6 Astra，成本只要 1/3，混合路由这事有数据了。
OpenAI 晒了个 GPT-6 Astra 加 Harvey 的案例，律师丢一堆文档进去就能拿到结构化法律草稿，做法律 AI 的可以看看。
Anthropic 新的 Claude Opus 5.5 (Max) 在 Code Arena 编程榜拿了第一，价格还比 GPT-6 Astra 便宜 60%，写代码的可以看看实测视频。
Airbnb 把 GPT-6 Astra 开放给更多工程师，用来修 bug 和做系统设计，想看大公司怎么在工程流程里用 OpenAI 模型的可以看看。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力下放到 Sol 和 Luna 两个便宜版本，API 直接砍半价，跑批量任务的成本党可以看看。
